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)
Typed noul / choice / score judgments from a local Laya model, with token-budget preflight.
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": {
"laya": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laya-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add laya -- npx -y laya-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": {
"laya": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laya-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": {
"laya": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laya-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 PerryLink 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(0.1.5)がレジストリに届いたのは先月です。
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, Zoo 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.
An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.
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 for Laya typed decisions — noul (yes/no), choice, score — wrapped so it survives contact with a server.
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npx -y laya-mcp --help
Registered as io.github.PerryLink/laya-mcp in the official MCP Registry.
This npm package is a launcher, not an implementation. Laya is a PyTorch
model, so the server itself is Python. Installing this package gets you the
Node entry point and nothing else; you also need the Python side:
`bash
pip install "laya-mcp[mcp]"
`
npx laya-mcpfinds that interpreter, hands stdio to it, and passes the MCP
stream through untouched. It does not install anything for you — fetching torch
(~2 GB) and a checkpoint (~650 MB) as a side effect of running a command is not
something a launcher should do.
On Windows, python on PATH is often the Microsoft Store execution alias, which is a stub: it cannot import anything, and it sits ahead of your real interpreter. The launcher therefore reports what it tried rather than claiming the package is missing. Point it at the right interpreter either way:
# name it outright
set LAYA_MCP_PYTHON=C:\path\to\python.exe # Windows export LAYA_MCP_PYTHON=/path/to/python # macOS, Linux
LAYACORE_PYTHONis still read. 0.1.0 and 0.1.1 printed that name in the error
message, and a launcher that stopped honouring the variable its own previous
version told you to set would be worse than one carrying the alias.
Status: 0.1.5, work in progress. The Python core is implemented and covered
by CI. The launcher itself is covered by ten checks over interpreter discovery,
which is where it has been wrong before. Interfaces may move before 1.0.
Laya truncates things silently and reports none of it:
This package adds a preflight that reports what would be cut, structured errors that name the offending question, an honest confidence contract, and a health surface that admits a demotion.
laya-mcp serve # warm HTTP sidecar on 127.0.0.1:8787 (loads the model once)
laya-mcp mcp # MCP over stdio laya-mcp doctor # what is installed, and whether the GPU really works laya-mcp install # register with whichever agent harness you have
install handles the fact that there is no portable way to register an MCP server: Claude Code (mcpServers), Codex ([mcp_servers. ]), opencode (mcp, with an array command), OpenClaw (mcp.servers) and Hermes (mcp_servers) each get the right shape written to the right file, merged and backed up rather than overwritten. pi has no native MCP support and is reported as unsupported.
Prefer serve plus --sidecar over hosting the model in each stdio process: a harness spawns one server per session, and loading a 650 MB checkpoint per session is the main reason a Python-backed MCP server feels slow.
Upstream's own numbers, repeated because an integration that implies otherwise is lying to you: the base checkpoints are near chance zero-shot on typed decisions (0.362 against a 0.461 majority-class baseline); score is the weakest primitive (35% vs 70% in independent measurement); raw calibration error is 0.466 before temperature fitting; and one fixture run answered "A" on 46 of 50 multiple-choice items.
Calibration makes a probability honest; it cannot make a model right.
Apache-2.0. Laya is Apache-2.0 by Convai Innovations. This is an independent integration, not affiliated with or endorsed by that project.