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)
Debug webhooks from your AI agent: inspect and replay captured webhooks on localhost.
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://mcp.pipehero.app/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.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": {
"pipehero": {
"url": "https://mcp.pipehero.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": {
"pipehero": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.pipehero.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://mcp.pipehero.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 pipehero 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(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 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, debuff
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.
Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.
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。
Pipehero tunnels your localhost to a public URL and captures every webhook, so you can inspect, replay, and debug them — including from your AI agent via MCP.
This repo is auto-published from Pipehero's source. It holds the public MCP manifest
and the agent skill. Issues/PRs welcome.
Let an agent (Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf, Zed, …) list your tunnels, read captured webhooks, and replay them to localhost.
claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp
Your client opens the browser to sign in and approve — no token to paste.
For CI/headless, pass a token from https://pipehero.app/dashboard/settings:
claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp \
--header "Authorization: Bearer "
curl -fsSL https://pipehero.app/install | sh
pipehero login claude mcp add pipehero -- pipehero mcp
Any MCP client works — add it to .cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json, etc.:
{ "mcpServers": { "pipehero": { "command": "pipehero", "args": ["mcp"] } } }
| Tool | What it does |
|---|---|
list_tunnels | Your tunnels and whether each is online. |
list_requests(subdomain) | Recent captured webhooks for a tunnel. |
get_request(subdomain, id) | Full request + response (headers + body). |
replay_request(subdomain, id) | Replay a webhook to your localhost. |
start_tunnel(name, port) | Expose a local port on a public URL (local MCP only). |
stop_tunnel(name) | Stop a tunnel started with start_tunnel (local MCP only). |
list_api_collections, get_api_collection(collection_id) | Your saved API docs: folders, endpoints, environments (remote MCP, and local from 0.1.14). |
get_api_endpoint(collection_id, method + path) | One endpoint in full, with its version and response examples. |
upsert_api_endpoint(collection_id, method, path, …) | Create or update an endpoint by route, so docs follow your code. |
add_api_example(collection_id, method + path, name, status, …) | Save a response example. |
delete_api_endpoint(collection_id, method + path) | Remove an endpoint whose route is gone. |
import_api_spec(format, content) / export_api_collection(collection_id) | OpenAPI, Postman and curl, both ways. |
run_api_endpoint(collection_id, method + path, environment) | Send it and read the real response. |
save_captured_request(collection_id, tunnel, request_id) | Turn a real captured request into docs, without credentials. |
check_api_drift(collection_id, tunnel) | Compare the docs with real traffic (Pro/Team). |
list_api_monitors(collection_id) | Which endpoints are monitored and which are failing, with the last error (Pro/Team). |
list_api_proposals | What happened to your proposed changes, on workspaces that review AI changes. |
get_api_share_link(collection_id, method + path) | The endpoint's shareable link: a read-only page with its docs, examples and latest run. |
share_api_endpoint(collection_id, method + path, …) | Create that link (workspace-only by default), open it to anyone with the link, or invite people by email. |
share_api_collection(collection_id, …) | The same for a whole collection: every endpoint, read-only, never its environments. |
Because your agent has both the captured webhook and your codebase, it can explain *why* a handler failed — then fix it and replay to confirm.
Install the skill so your agent knows *when and how* to use Pipehero:
pipehero skill install
or copy SKILL.md into ~/.claude/skills/pipehero/SKILL.md.
MIT