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)
Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.
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": {
"reelsaw": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add reelsaw -- docker run -i --rm ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0 reelsaw 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": {
"reelsaw": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"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": {
"reelsaw": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"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。
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 osbytes 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(0.32.0)がレジストリに届いたのは昨日です。
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Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin
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.
Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.
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。
Self-hosted, AI-powered long-form → short-form video clipper. Paste a YouTube link or upload a video; Reelsaw transcribes it, asks an LLM for the most clippable moments, then renders vertical 9:16 clips with word-highlight captions and a hook overlay. A hosted service at app.reelsaw.com runs the same code (Free, then $12 / $29 / $59 a month, metered in source minutes).
Pure TypeScript. Any AI vendor via the AI SDK. One-step deploy with Docker Compose.
One video through the five queues: ingest → transcribe → refine ×3 → pick moments → render. A worker restarts mid-render and resumes from its last save. Full-quality MP4 , or play it on reelsaw.com .
demo-framing.mp4
Auto reframing in one clip: split → face → stack → fit
Pipeline
provider:model string: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Deepgram, AssemblyAI, Vercel AI Gateway, or any OpenAI-compatible server (Ollama, vLLM, LM Studio, local Whisper servers). Fully local with no API keys is supported.ANALYZE_PAIRWISE_PASSES, default 3 so the top 3 you see first are placed reliably) with positions swapped to cancel judge bias. Cost: at most Σ(n−1−p) pairs × 2 calls, i.e. 48 calls for the top 10 with 3 passes (18 with 1); pairs met twice are judged once. No target count: in auto mode weak picks are dropped by a gate relative to the run, not a fixed number, because pointwise scores do not transfer between judge models: a clip is dropped below max(ANALYZE_MIN_SCORE_FLOOR = 25, median − ANALYZE_SCORE_MAD_K = 1 × MAD) of the pooled rubric totals, and the best clip is always kept (ANALYZE_SCORE_RULE=absolute restores the old fixed 45). The threshold and its median/MAD are in the project's candidates artifact. Candidates whose scoring failed are never compared with rubric totals; they only fill in when fewer than 3 scored clips survive. Optional "at most N" cap, and "Find clips about …" keeps only on-topic moments. Click a clip's score for the breakdown. ANALYZE_JUDGE_MODEL lets a different model score and compare (less self-preference than judging its own hooks). ANALYZE_CONCURRENCY, ANALYZE_SCORE_SAMPLES, ANALYZE_PAIRWISE tune cost (auto: 1 call at a time, 1 sample, no pairwise for a self-hosted judge; 4 / 3 / on for cloud).onnxruntime-node) samples each clip at 4 fps and picks a layout per segment (clips are split at scene cuts and face-presence changes, so a picture-in-picture intro can be "fit" and the talking head after it "face"; shot cuts are detected on every clip, and a multi-camera edit that alternates a close-up with a wide shot every second or two changes layout at each cut): face (crop follows the speaker with "heavy tripod" smoothing: dead zone, capped pan speed, instant snap at scene cuts), split (two speakers stacked), stack (slides/screen on top, the webcam tile below — the picture-in-picture box of a Zoom, Teams, Meet or OBS recording, not a face-sized crop that reaches into the slides), or fit (whole frame over a blurred background when there is no face, e.g. graphics and b-roll, or when three or more people share the frame). With two people in a wide shot the crop follows whoever is talking (mouth motion correlated with the audio envelope, minimum 2.5 s per shot), falling back to a split when detection isn't confident. Override per project, per clip or per section, including a hand-set crop. Reference for every layout, its triggers, caveats and fixtures: docs/LAYOUTS.md.Editing
crop / crop2 / contentCrop on update_clip); "Use for all clips…" copies one clip's framing to the project (apply_framing). Add, drag and remove transitions; ⌘/Ctrl+Z / ⇧⌘Z undo and redo every edit.list_deleted plus purge_project / purge_clip / purge_asset / purge_layer_template; reelsaw purge-project, purge-clip, library purge, templates purge). Minutes, hourly creates and first-video-free are never refunded. Re-picking moments keeps every clip you made or edited (text, bounds, framing, style, intro/outro) and only replaces untouched AI picks, which can be restored too. The same through MCP (delete_clip, delete_clips, restore_project, restore_clip, list_deleted) and the CLI (reelsaw deleted, restore, delete-clip, delete-clips, restore-clip, purge, purge-project, purge-clip).reelsaw decisions export, export_decisions, the decisions suite). Settings → Learning turns it off or forgets everything; deleting a project (or "Delete forever") can forget what it learned from that project, applied when it is purged, even automatically. It never leaves your instance. See docs/specs/decision-log.md..txt (title, description, tags, caption), a .youtube.json (YouTube Data API v3 videos.insert body, private by default) and a .tiktok.json (Content Posting API post_info, SELF_ONLY) per clip, plus manifest.json, clips.csv (with rendered duration) and a README. Descriptions carry a timestamped link to the exact moment in the parent video.video_url, Zapier/Make file fields or a person. The link answers with the file itself (a plain 200, no redirect), serves the clip's latest render, lasts 90 days by default (MEDIA_LINK_TTL_DAYS; "Never" where MEDIA_LINK_ALLOW_NEVER), and can be revoked one at a time, per clip or project, or all at once under Settings → Share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