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)
Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert across IDEs.
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。
MODELBOUND_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"modelbound": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add modelbound --env MODELBOUND_API_KEY=your-value -- npx -y modelbound-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"modelbound": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"modelbound": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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6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 ModelBound 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。
入力が必要なもの:MODELBOUND_API_KEY
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(0.1.2)がレジストリに届いたのは6 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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
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.
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
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。
Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert agent skill files across Cursor, Claude, Codex, Kiro, Windsurf, VS Code, and Amazon Q — no account required. Optional cloud sync with ModelBound.
AI tools come and go. You might use Cursor today, switch to Claude Code tomorrow, and try Kiro next week — but your skills, rules, and context shouldn't be locked into any one of them. ModelBound gives you a single place to store and manage your agent skills, so you can move between tools freely without rebuilding your setup each time. Write a skill once, sync it everywhere, and get more value out of every AI subscription you're already paying for.
modelbound-mcp is a small Model Context Protocol server you run locally over stdio. It exposes tools to your IDE / agent using dot-notation naming for navigable discovery:
Local (no API key, no network):
ide.detectLayout — find which IDE conventions your repo usesskills.listLocal, skills.readLocal, skills.writeLocalskills.lint — front-matter, token count, broken links, TODO scan, pass / warn / fail checks (scanner h5)skills.flightCheck — Flight Check offline safety scan (injection, exfiltration, secrets, destructive commands, wildcard tools, loop hazards); same rules as npx modelbound checkskills.checks — deterministic safety/quality checks without full lint (no numeric score)skills.scaffold — create a skill with default scope constraintsskills.reviewStatus, skills.reviewRequest, skills.reviewApprove, skills.reviewReject, skills.reviewGateskills.validateFormat — agentskills.io complianceskills.convert — translate between IDE formats (e.g. Cursor → Claude)skills.diff — compare a local skill with its cloud counterpartCloud (with `MODELBOUND_API_KEY`):
cloud.pullSkill, cloud.pushSkill, cloud.searchcloud.listSkills — now accepts ai_type and source_platform filters; every row includes ai_type, source_platform, source_path, and repocloud.resourceTree — returns the team's full hierarchy grouped by platform → top-level dir (.claude/skills, .cursor/rules, .kiro/steering, …) → files. Use this before cloud.listSkills when an orchestrator needs to map context before loading.cloud.installMarketplaceSkilloptimization.healthOrchestrators that juggle multiple AI platforms can call cloud.resourceTree once to get a complete map of available skills, rules, hooks, steering files, and system prompts — grouped exactly how each platform expects them on disk. Pair it with the new ai_type / source_platform filters on cloud.listSkills to load only the slice you need. See examples/resource-tree.ts.
The cloud tools are a thin JSON-RPC proxy to mcp.modelbound.co. All business logic stays server-side; this repo never touches your data or secrets.
Migration from 0.1.x — old snake_case names (
detect_ide_layout,pull_skill, …) were removed in 0.2.0. The hosted ModelBound MCP server still accepts both forms forever for backward compatibility.
Anti-slop (0.4.x) — trust scanner bumped to h5 with scope-limit, unbounded-wording, dependency, and refactor findings.
skills.readLocalnow returnschecks,scanner_version,review_state, andreview_meta. Override default scope limits via.modelbound/task-budgets.json. Useskills.reviewGatein CI to block unapproved skills.
npx modelbound-mcp
Or install globally:
npm i -g modelbound-mcp
.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "modelbound": { "command": "npx", "args": ["-y", "modelbound-mcp"], "env": { "MODELBOUND_API_KEY": "mb_live_..." } } } }
MODELBOUND_API_KEY is optional. Without it, local tools still work.
See examples/ for Claude Desktop, Kiro, Windsurf, and VS Code configs.
modelbound-mcp detect # which IDE layouts exist here?
modelbound-mcp ls # list every skill file modelbound-mcp lint .cursor/rules/ # lint a directory modelbound-mcp lint .codex/skills/ # lint Codex skills modelbound-mcp validate ./SKILL.md # agentskills.io compliance modelbound-mcp convert --from cursor --to claude ./rule.mdc > out.md
npm test # unit tests (registry parity, checks, review, harness)
npm run smoke # local MCP tools + CLI subcommands (+ cloud if MODELBOUND_API_KEY set) npm run test:e2e # offline anti-slop / review lifecycle
CLI vs MCP tool mapping: docs/PARITY.md.
We want help. Specifically:
Browse good first issues and the roadmap.
| Project | Description |
|---|---|
| ModelBound CLI · npm | Terminal + CI for token optimization, skill pipeline, and version management |
| Cursor Extension · Marketplace | VS Code/Cursor extension for rules sync and MCP bridge |
| Cursor Plugin | Cursor slash commands for pipeline, safety checks, and versions |
| Claude Code Plugin | Claude Code plugin for pipeline, hooks, and skill sync |
| Dev Packs | Open-source curated AI context packs for engineering teams |
Also on Smithery (stdio via npx modelbound-mcp) and the MCP Registry. Install hub: modelbound.co/connect
MIT © ModelBound