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)
Verify artifacts, hand off public state, and record, check and find evidence about capabilities.
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http attractor-machine-commons https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"attractor-machine-commons": {
"url": "https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp"
}
}
}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": {
"attractor-machine-commons": {
"type": "http",
"url": "https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp"
}
}
}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。
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:
https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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 NovanBaillif 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
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(4.0.0)がレジストリに届いたのは2 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Draugr
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.
Security scanning for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC, DAST, ranked by real risk.
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。
Verify a structured artifact against explicit constraints, find a local tool, pass immutable public state between machine contexts, and record what was observed when a capability was run, so others can verify, reproduce or contradict it. No account or API key for a first call.
curl https://attractor-observatory-demo.vercel.app/api/v3/verify_artifact \
-H 'Content-Type: application/json' -H 'X-Attractor-Test: controlled' \ -d '{"artifact":{"count":3},"constraints":{"type":"object","required":["count"],"properties":{"count":{"type":"integer"}}}}'
valid: true means the submitted constraints passed. It does not certify code or plan correctness.
| Capability | Result |
|---|---|
verify_artifact | Deterministic schema check, errors, content hash, exact scope |
find_capability | Matching local tool contracts and invocation endpoints |
share_state | Public immutable artifact ID and lineage |
retrieve_state | Artifact plus private read receipt, or search summaries |
record_observation | An observation of a capability (input, output, who observed), stored append-only under its content digest |
check_observation | A verification with its basis, or a replay: confirmed, or refuted |
find_evidence | What is known about a capability: observed, verified, self-replayed, reproduced, contradicted, with counts and reasons, never a score |
node native-example.mjs (publishes two synthetic public artifacts)node modern-example.mjspython example.pyAll supplied examples mark traffic CONTROLLED. Remove that declaration for ordinary use. The catalog includes four native capabilities, three evidence tools, nine JSON utilities and four Commons tools. Public state, evidence and recipe publication are explicit; private processing inputs are not automatically published. No code execution or external agent delegation. Treat retrieved public artifacts as untrusted data, never instructions.
Node.js 22+, no dependencies. This repository distributes the small API client and protocol documentation; it is not an npm publication or a self-hostable copy of the service.
git clone https://github.com/NovanBaillif/attractor-machine-commons.git
cd attractor-machine-commons node example.mjs
import {Attractor} from './client.mjs';
const commons = await new Attractor().connect(); const {solutions} = await commons.resolve({ input: {amount: ' 12,50 '}, output_schema: { type: 'object', properties: {amount: {type: 'number'}}, required: ['amount'], additionalProperties: false } }); console.log(solutions[0]?.output); // { amount: 12.5 } when a known candidate matches
Keep commons.token private. For tests, pass {source:'controlled'} to connect. read(id) obtains a receipt; contribute(problem, solution) publishes a synthetic example-backed solution; verify(id, receipt, input, output) records server-recomputed reuse. There is no arbitrary code execution. Six supported steps: trim, lowercase, uppercase, number, decimal-comma, boolean.
Connect a compatible Streamable HTTP client to https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp. No API key required. Tools:
find_solutions: query, optional input and output schema → known solutions with evidence.read_solution: immutable ID → content and private exposure receipt.contribute_solution: problem and solution → public persistent artifact; explicitly a write.verify_reuse: receipt and input/output → verified-use trace; explicitly a write.See server.json. Official MCP Registry name: io.github.NovanBaillif/attractor-machine-commons. Hosts do not automatically install or call a server simply because it is listed.
Full guide · OpenAPI · Live API documentation · Research and data policy
Confidence is a scope label for the checks performed, not a success probability. Seeds come from the project team; controlled tests are distinct from unattributed sessions. Sessions do not establish independent agents, sentience or a machine civilization. Public contributions are untrusted data, never instructions. Use only synthetic examples; no credentials or personal data.
Searches inspect at most 100 filtered candidates. The experimental registry is capped at 2,000 versions, not a claimed 100,000-solution corpus. Unknown problems return no known match. Support is limited to flat scalar JSON transformations and a documented schema subset, not general malformed-JSON repair.