Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Desktop text workbench + MCP server: 22+ text processing tools for AI assistants
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"pomera": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pomera-ai-commander"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add pomera -- npx -y pomera-ai-commanderプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"pomera": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pomera-ai-commander"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"pomera": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pomera-ai-commander"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント matbanik で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.5.1)がレジストリに届いたのは5 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv), Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
A desktop text "workbench" + MCP server: clean, transform, extract, and analyze text fast—manually in a GUI or programmatically from AI assistants (Cursor / Claude Desktop / MCP clients).
Stop pasting text into 10 random websites. Pomera (GUI + MCP) - do web searches with MCP and save your work as Pomera Notes in case of text corruption in IDE! Your search API keys are stored encrypted in local database instead of JSON config file.
📊 [Why AI needs Pomera!](docs/tools/analysis-comparison.md) - Pomera's MCP tools reduce token usage upto 70-80% for deterministic operations.
Download latest release · Docs: Tools · MCP Guide · CrewAI Integration · Troubleshooting
Best-for workflows
Python 3.8+ is required for all installation methods.
# Tkinter support (replace @3.14 with your Python version)
brew install python-tk@3.14 pip3 install requests reportlab python-docx
sudo apt-get install python3-tk
pip3 install requests reportlab python-docx
Tkinter is included with Python from python.org.
pip install requests reportlab python-docx
Note: For PEP 668 protected environments, use
pip3 install --useror a virtual environment.
Download from Releases and run.
pip install pomera-ai-commander
pomera-ai-commander --help
npm install -g pomera-ai-commander
pomera-mcp --help
After installing via pip or npm, create a desktop shortcut for quick access:
# For pip install:
pomera-create-shortcut
python create_shortcut.py
Pomera exposes 22 text processing tools via MCP. Configure your AI assistant:
Cursor (.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "pomera": { "command": "pomera-ai-commander", "timeout": 3600 } } }
Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "pomera": { "command": "pomera-ai-commander", "timeout": 3600 } } }
💡 Tip: If the simple command doesn't work, use the full path. Find it with:
`bash
# For npm install:
npm root -g
# Then use: /pomera-ai-commander/pomera_mcp_server.py
# For pip install:
pip show pomera-ai-commander | grep Location
`
⏱️ Timeout: The
"timeout": 3600setting (in seconds) prevents MCP request timeouts during long-running AI operations likeresearchanddeepreasoning. Cline, Cursor, and Claude Desktop all default to a 60-second timeout, which is too short for AI calls involving web search + deep reasoning (60-300s). See Cline #1306.
See the full MCP Server Guide for Antigravity, executable configs, and troubleshooting.
MIT License - see LICENSE for details.