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)
Audit and generate agent-native product surfaces
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": {
"aigentify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add aigentify -- npx -y aigentify 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": {
"aigentify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"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": {
"aigentify": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"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 pooriaarab 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(0.1.2)がレジストリに届いたのは3 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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
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.
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
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。
Package and API types · Quickstart · Configuration
aigentify is an open-source agent-readiness auditing tool for developers who maintain product directories and public websites. It returns a score, individual checks, and actionable gaps. Its TypeScript library, command-line interface (CLI), and Model Context Protocol (MCP) server also generate public artifact text.
npm install aigentify
Requires Node.js 20 or later. The package has five direct runtime dependencies and includes TypeScript declarations. Price: USD 0.
Run this command from an existing product directory:
npx aigentify audit .
No environment variables, credentials, or .env loader are required for a directory audit. The report starts with .: /100, lists check statuses, and ends with Gaps:. A low score is a completed audit, not a command failure.
Generate a public guide with your product facts:
npx aigentify gen agents-md --name Example --description 'A product API.' --repository https://example.com --price 0 --price-currency USD --out agents.md
Success creates agents.md. Review its placeholders and product-specific instructions before publishing it.
import { auditTarget, generate } from 'aigentify';
const report = await auditTarget('.'); console.log(report.score, report.gaps); console.log(generate('offer', { name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, }));
Save this as audit.mjs and run node audit.mjs to print the score and structured offer.
Directory files or URL responses
| Snapshot and checks | Score + ordered gaps | Fix product facts -> generate text -> publish -> audit again
URL audits fetch discovery endpoints and query external registries. Directory audits inspect files without running the application.
Developers need to check agent discovery files alongside ordinary website checks. Lighthouse audits web quality; axe-core checks accessibility. aigentify focuses on agent-facing manifests, public instructions, offers, and discovery evidence.
Scope checked on 2026-10-14. These tools address adjacent auditing needs.
| Scope | aigentify | Lighthouse | axe-core |
|---|---|---|---|
| Primary target | Agent readiness | Web page quality | Accessibility |
| Input here | Directory or URL | Web page | HTML-based interface |
| Generated output here | Agent artifact text | Audit report | Accessibility results |
The implementation defines 27 audit checks, six generators, and three external registry probes. These are source-checked capabilities, not evidence that every target passes them. No credential-based platform verification was performed for this rewrite.
| Surface or integration | Status | Scope |
|---|---|---|
| AGENTS.md, MCP discovery, server.json | Implemented | Presence, fields, and public-safety heuristics |
| Schema.org offers | Implemented | JSON-LD detection and urgency-language checks |
| llms.txt and sitemap.xml | Implemented | Availability |
| OpenAPI, agent manifests, /agents | Implemented | URL discovery checks |
| Personal Agent Protocol (Poppy) | Implemented | Draft 0.1 validation; discovery-only generator |
| HTTP discovery and crawler responses | Implemented | Markdown, links, status, body, schema, rate-limit headers |
| Authentication guide, API catalog, Agent2Agent card | Implemented | Document shape or availability |
| AI plugin manifest | Implemented | Name, API, and authentication fields |
| Wikidata | Implemented | Official-website lookup |
| npm | Implemented | Package search and name/homepage matching |
| Official MCP Registry | Implemented | Server search and name/host matching |
| Next.js | Template | agents-route --framework next prints route instructions |
External checks return warnings when evidence is missing or inconclusive. URL-only checks return na for local directories.
/agents.md route instructions, then audit the deployed URL.server-json and review its package or remote configuration.audit --json.The library exports auditTarget, formatAuditReport, scoreAuditChecks, defineConfig, defaultConfig, and generator functions. Run the library on Node.js; auditing uses filesystem APIs.
| CLI command | Behavior |
|---|---|
audit [target] | Defaults to .; --json emits the report |
init | Creates AGENTS.md, server.json, and auth.md; --force permits overwrites |
gen | Prints text; --out writes a file |
mcp | Starts the stdio server |
The six artifact names are agents-md, server-json, offer, agents-route, auth-md, and poppy. agents-route accepts --framework static or --framework next.
Start the standalone server with npx aigentify-mcp. Its two tools are audit with { target } and gen with { artifact, params }.
Create aigentify.config.ts, aigentify.config.js, or aigentify.config.mjs for CLI generation:
import { defineConfig } from 'aigentify';
export default defineConfig({ name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', npmPackage: 'example-product', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, });
Export a default configuration or a named aigentifyConfig. Library and MCP generation accept parameters directly.
Scores use weighted heuristics. A perfect score does not guarantee agent compatibility, search ranking, or discovery. The crawler check uses one agent User-Agent; it does not test every crawler. Requests have eight-second timeouts; registry failures can leave discovery evidence inconclusive. Audits fetch text without executing browser JavaScript. Generated files contain defaults and templates that require review. The authentication template describes API-key behavior; it does not implement authentication. The Poppy generator emits discovery-only data, not authenticated agent or API connections. init preserves existing files unless --force is set. It does not deploy them.
aigentify-mcp.Version 0.5.0 is a 0.x release. Interfaces and checks can change. Use the GitHub issue channel listed on the npm package for support. Public case studies are not yet published in this README.
aigentify audits a local directory or public URL for agent-readiness signals. Its report contains a score, checks, and actionable gaps.
aigentify implements Wikidata, npm, and Official MCP Registry probes in source. This rewrite checked the implementation, without a live credential-based verification campaign.
aigentify runs in your Node.js process or stdio MCP server. You publish and host the generated artifacts yourself.
aigentify checks agent-facing discovery and generates artifact text. Lighthouse audits web page quality.
aigentify checks agent readiness and public discovery files. axe-core evaluates accessibility in HTML-based interfaces.
aigentify uses no API keys for directory audits or its public registry probes. Generated authentication guides are templates for your product.
aigentify scores implemented heuristics, not end-to-end compatibility with every agent. Test your published interfaces with the clients you support.
aigentify generates text and starter files. You review product facts, implement missing behavior, and deploy the changes.
MIT.