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)
1 MCP to rule them all. Orchestrate, discover, and run any tool instantly.
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。
NCP_DEBUG, NCP_MODE, NO_COLOR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": {
"ncp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@portel/ncp"
],
"env": {
"NCP_DEBUG": "your-value",
"NCP_MODE": "your-value",
"NO_COLOR": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add ncp --env NCP_DEBUG=your-value --env NCP_MODE=your-value --env NO_COLOR=your-value -- npx -y @portel/ncp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"ncp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@portel/ncp"
],
"env": {
"NCP_DEBUG": "your-value",
"NCP_MODE": "your-value",
"NO_COLOR": "your-value"
}
}
}
}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": {
"ncp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@portel/ncp"
],
"env": {
"NCP_DEBUG": "your-value",
"NCP_MODE": "your-value",
"NO_COLOR": "your-value"
}
}
}
}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。
NCP_DEBUG envNCP_MODE envNO_COLOR env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 portel-dev 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(3.0.0)がレジストリに届いたのは18 日前です。
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, HotCodePush
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.
Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.
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。
1 MCP to rule them all
Your MCPs, supercharged. Discover tools, execute with code mode, run on schedule, find skills, and load Photons through common MCP clients. On-demand discovery keeps the initial tool surface focused.
Related Portel project: Photon turns TypeScript methods into reliable agent-facing capabilities: MCP tools, embedded app UIs, CLI commands, web routes, schedules, webhooks, retries, and Beam interfaces. NCP helps agents discover and operate tools; Photon helps developers build the tools and apps agents can trust.
Instead of your AI juggling 50+ tools scattered across different MCPs, NCP gives it a single, unified interface with code mode execution, scheduling, skills discovery, and custom Photons.
Most hosts see NCP's small gateway surface (find, run, and, when enabled, code). Hosts that support MCP Apps can also receive selected app callback tools so embedded interfaces keep working. NCP adds app tools selectively; it omits conflicting app groups rather than renaming callbacks that an app may call by name.
await github.create_issue({...}) (code mode, enabled by default)Behind the scenes, NCP manages all 50+ tools + skills + Photons: routing requests, discovering the right capability, executing code, scheduling tasks, managing health, and caching responses.
The host determines which optional features it can use. NCP advertises MCP Apps, Skills, and Tasks capabilities, while clients that do not support an extension continue with the core tools and existing request flows.
Why this matters:
🚀 NEW: Project-level configuration - each project can define its own MCPs automatically
What's MCP? The Model Context Protocol by Anthropic lets AI assistants connect to external tools and data sources. Think of MCPs as "plugins" that give your AI superpowers like file access, web search, databases, and more.
You gave your AI assistant 50 tools to be more capable. Instead, you got desperation:
read_file or get_file_content?")Think about it like this:
A child with one toy → Treasures it, masters it, creates endless games with it A child with 50 toys → Can't hold them all, gets overwhelmed, stops playing entirely
Your AI is that child. MCPs are the toys. More isn't always better.
The most creative people thrive with constraints, not infinite options. A poet given "write about anything" faces writer's block. Given "write a haiku about rain"? Instant inspiration.
Your AI is the same. Give it one perfect tool → Instant action. Give it 50 tools → Cognitive overload. NCP provides just-in-time tool discovery so your AI gets exactly what it needs, when it needs it.
When your AI assistant manages 50 tools directly:
🤖 AI Assistant Context:
├── Filesystem MCP (12 tools) ├── Database MCP (8 tools) ├── Web Search MCP (6 tools) ├── Email MCP (15 tools) ├── Shell MCP (10 tools) ├── GitHub MCP (20 tools) └── Slack MCP (9 tools)
💀 Total: 80 tool schemas compete for attention before useful work begins
What happens:
With NCP as Chief of Staff:
🤖 AI Assistant Context:
└── NCP gateway tools → discover and run the tools needed for this request
🎯 Behind the scenes: NCP manages all 80 tools 📈 Tool discovery happens on demand 🎪 AI behavior: Confident, focused, decisive
NCP reduces the need to load every downstream tool schema into the host up front. The amount of context saved and any effect on response time vary with the host, server catalog, and enabled features.
Choose your MCP client for setup instructions:
| Client | Description | Setup Guide |
|---|---|---|
| Claude Desktop | Anthropic's official desktop app. Best for NCP - one-click .dxt install with auto-sync | [→ Full Guide](docs/clients/claude-desktop.md) |
| Claude Code | Terminal-first AI workflow. Works out of the box! | Built-in support |
| VS Code | GitHub Copilot with Agent Mode. Use NCP for semantic tool discovery | [→ Setup](docs/clients/vscode.md) |
| Cursor | AI-first code editor with Composer. Popular VS Code alternative | [→ Setup](docs/clients/cursor.md) |
| Windsurf | Codeium's AI-native IDE with Cascade. Built on VS Code | [→ Setup](docs/clients/windsurf.md) |
| Cline | VS Code extension for AI-assisted development with MCP support | [→ Setup](docs/clients/cline.md) |
| Continue | VS Code AI assistant with Agent Mode and local LLM support | [→ Setup](docs/clients/continue.md) |
| Want more clients? | See the full list of MCP-compatible clients and tools | Official MCP Clients • Awesome MCP |
| Other Clients | Any MCP-compatible client via npm | Quick Start ↓ |
For advanced users or MCP clients not listed above:
Step 1: Install NCP
npm install -g @portel/ncp
Step 2: Import existing MCPs (optional)
ncp config import # Paste your config JSON when prompted
Step 3: Configure your MCP client
Add to your client's MCP configuration:
{
"mcpServers": { "ncp": { "command": "ncp" } } }
✅ Done! Your AI can discover and run tools through NCP. Hosts with MCP Apps support may also receive selected app callback tools.
Want to experience what your AI experiences? NCP has a human-friendly CLI:
# Ask like your AI would ask:
ncp find "I need to read a file" ncp find "help me send an email" ncp find "search for something online"
Notice: NCP understands intent, not just keywords. Just like your AI needs.
# See your complete MCP ecosystem:
ncp list --depth 2
ncp --help
# Test any tool safely:
ncp run filesystem read_file --path "/tmp/test.txt"
Why this matters: You can debug and test tools directly, just like your AI would use them.
# 1. Check NCP is installed correctly
ncp --version
ncp list
ncp find "file"
ncp run filesystem read_file --path "/tmp/test.txt" --dry-run
✅ Success indicators:
ncp list shows your imported MCPsncp find returns relevant toolsYou've seen find (discover tools) and code (execute TypeScript). Individually, they're useful. Together with scheduling, they become an automation powerhouse.
We wanted to stay on top of MCP-related conferences and workshops for an upcoming release. Instead of manually checking websites daily, we asked Claude:
"Set up a daily scraper that finds MCP conferences and saves them to a CSV file"
What Claude did:
// Search the web for MCP conferences
const results = await web.search({ query: "Model Context Protocol conference 2025" });
// Read each result and extract details for (const url of results) { const content = await web.read({ url }); // Extract title, deadline, description... // Save to ~/.ncp/mcp-conferences.csv }
ncp schedule create code:run "every day at 9am" \
--name "MCP Conference Scraper" \ --catchup-missed
How to set this up yourself:
First, install the web photon (provides search and read capabilities):
# Install from the official photons repo
ncp photon add https://raw.githubusercontent.com/p
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