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)
Analyzes codebases with tree-sitter and generates AGENTS.md files for AI coding agents.
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": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agents-md-generator -- uvx agents-md-generatorプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}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": {
"agents-md-generator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}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 nushey 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(0.6.1)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。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools MCP
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.
Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more
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。
MCP server that analyzes codebases with [tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) and generates [`AGENTS.md`](https://agents.md/) files.
Python · C# · TypeScript · JavaScript · Go
Installation · Usage · Configuration · How It Works · Contributing
Compatible with any MCP-capable client: Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and others.
The server exposes three tools with a clear separation of concerns:
No large data travels over the MCP wire.
Requirements: Python 3.11+, Git, and any MCP-compatible client.
See [INSTALLATION.md](https://github.com/nushey/agents-md-generator/blob/main/INSTALLATION.md) for the full guide including prerequisites and troubleshooting.
pip install agents-md-generator
agents-md-generator setup
The setup wizard detects your installed clients, asks whether to configure globally or per-project, and patches the config files automatically. Supports Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, and Codex CLI.
If you have uv installed, uvx runs the package without a prior install step. Add the entry manually to your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "agents-md": { "command": "uvx", "args": ["agents-md-generator"] } } }
For Claude Code specifically:
claude mcp add agents-md -- uvx agents-md-generator
claude mcp adddefaults to--scope local(current project only). Add-s userto register it for all projects.
Once registered, ask your AI client:
"Generate the AGENTS.md for this project"
The client will call generate_agents_md automatically. To scan a different directory:
"Generate the AGENTS.md for the project at /path/to/project"
| Tool | Purpose |
|---|---|
generate_agents_md | Main entry point. Runs the pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions. Use this to create or update AGENTS.md. |
scan_codebase | Standalone context tool. Analyzes the codebase and returns a pure data payload with no AGENTS.md mandate. Use this when you need architectural context for any other task. |
read_payload_chunk | Streams the payload written by either tool in chunks until has_more is false. |
generate_agents_md
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
scan_codebase
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
force_full_scan | boolean | false | Ignore cache and rescan everything when explicitly set to true. |
read_payload_chunk
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Must match the path used in the preceding tool call |
chunk_index | integer | — | Zero-based chunk index. Increment until has_more is false |
The generated AGENTS.md follows the agents.md open standard. It is written as a README for AI agents, not as documentation for humans. Sections include:
| Section | Contents |
|---|---|
| Project Overview | Tech stack and top-level architecture shape |
| Architecture & Data Flow | Detected layers or domains with data flow direction |
| Conventions & Patterns | Naming rules, export contracts, import rules, how to add new entities end-to-end |
| Environment Variables | Variables detected in source files and .env.example |
| Setup Commands | Exact install and run commands from package.json, Makefile, etc. |
| Development Workflow | Build, watch, and dev server commands |
| Testing Instructions | Test commands and framework info (if detected) |
| Code Style | Lint/format commands (if config files detected) |
| Build and Deployment | CI pipeline info (if detected) |
Sections with no detected data are omitted entirely.
AGENTS.md content anywayAGENTS.mdFor large codebases the analysis payload can be too big to return inline over the MCP wire. The server handles this transparently through read_payload_chunk.
Scans run in a separate process with stage progress notifications and a five-minute timeout. Cancellation stops the scan worker. Only one scan per project can run at a time in a server instance; use .agents-config.json to narrow repositories that exceed the time limit.
Generation always assembles a current snapshot, reusing cached symbols for unchanged source files. An interrupted generation can be retried even after its payload was consumed or another scan ran. The client remains responsible for writing AGENTS.md.
Serialized payloads are capped at 300,000 characters. Dropped analysis sections are recorded in metadata.degradations and metadata.truncated_sections. Existing AGENTS.md content and writing instructions are preserved; if these alone exceed the budget, the tool returns an error instead of truncating the document.
generate_agents_md flow
generate_agents_md runs the pipeline internally, writes the payload to disk (including AGENTS.md writing rules), and returns total_chunks with read instructionsread_payload_chunk(project_path, chunk_index=0), then increments chunk_index until has_more is falsedata fields — the payload contains the rules and analysis data needed to write AGENTS.mdscan_codebase flow (pure context, no AGENTS.md mandate)
scan_codebase runs the analysis and writes a pure data payload to diskread_payload_chunkThis flow is pure MCP — no filesystem access required from the client side. Any MCP-compatible client can follow it.
All runtime artifacts are stored outside your project, in the user cache directory:
~/.cache/agents-md-generator/<project-hash>/cache.json ← incremental scan cache
The is a SHA-256 of the project's absolute path — unique per project. Nothing is written to your repository.
Note: The server also writes a temporary
payload.jsonto this directory during analysis, but it is managed entirely by theread_payload_chunktool and deleted automatically after the last chunk is read. You never need to access it directly.
Create .agents-config.json at your project root to customize behavior. This file is optional — all fields have defaults, and you can commit it to share settings with your team.
Full default configuration
{
"project_size": "medium", "exclude": [ "/node_modules/", "/bin/", "/obj/", "/.git/", "/dist/", "/build/", "/__pycache__/", "**/*.min.js", "**/*.min.css", "**/*.bundle.js", "/vendor/", "/packages/", "/.venv/", "/venv/", "/bower_components/", "/app/lib/", "/wwwroot/lib/", "/wwwroot/libs/", "/static/vendor/", "/public/vendor/", "/assets/vendor/", "/site-packages/" ], "include": [], "languages": "auto", "agents_md_path": "./AGENTS.md", "max_file_size_bytes": 1048576 }
| Key | Default | Description |
|---|---|---|
project_size | "medium" | Project scale — tunes all internal caps and thresholds (see Project Size Profiles) |
exclude | (see above) | Glob patterns to exclude from analysis |
include | [] | If non-empty, only analyze files matching these patterns |
languages | "auto" | "auto" detects all supported languages, or pass a list like ["typescript", "python"] |
agents_md_path | "./AGENTS.md" | Output path for the generated file |
max_file_size_bytes | 1048576 | Files larger than this are skipped (default: 1 MB) |
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
AGENTS_MD_LOG_LEVEL | INFO | Server log verbosity. Set to DEBUG to see per-file analysis details. Valid values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR |
The project_size setting controls how aggressively the payload is compressed. A single knob tunes all internal caps — methods per class, symbols per file, directory aggregation, route caps, tree depth, and impact filtering.
| Profile | Lines (guidance) | Impact filter | Description |
|---|
| "small" | 0–15k | medium | Generous caps — nearly
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます