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)
Offline, read-only tools that verify AI claims against evidence and replay conformance vectors.
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": {
"agent-evidence": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-evidence-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agent-evidence -- uvx agent-evidence-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": {
"agent-evidence": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-evidence-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": {
"agent-evidence": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agent-evidence-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8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 probityai 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(0.2.5)がレジストリに届いたのは6 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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, A1RO — Irish employment tools
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.
Irish temp worker cost, public holiday pay and holidays, and SafeHandle certificate checks.
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。
An offline, read-only MCP server that decides whether a claim about an AI system holds against evidence bytes you supply, and replays the agent-evidence conformance vectors.
It's for agent builders, auditors and platform engineers who want their assistant to check evidence instead of trusting a report.
agent-evidence is the open record format; probityai checks and grades records against it, and this server runs those checks for an assistant.
Install the released package: pip install agent-evidence-mcp==0.2.5. It takes the packages of its own family (agent-evidence-verify, agent-evidence-vectors, agent-evidence-vocabulary, agent-evidence-admission, jcs-admit) as compatible-release ranges, so it installs beside their latest releases, and pins every third-party dependency exactly. The last one carries the jcs-admit and dsse Rust crates as wheels.
Add it to Claude Code, then ask the assistant to run the sample claim:
claude mcp add agent-evidence -- uvx agent-evidence-mcp@0.2.5
Or install the Claude Code plugin: /plugin install agent-evidence --marketplace probityai/probity.
Or call a tool from Python, with no client installed beyond the package:
uvx --from agent-evidence-mcp==0.2.5 python - <<'PY'
import asyncio from mcp.client import Client from mcp.client.stdio import StdioServerParameters
async def main(): async with Client(StdioServerParameters(command="agent-evidence-mcp")) as client: result = await client.call_tool("verify_sample", {"scenario": "contradicted"}) print(result.structured_content["decision"], result.structured_content["reason"])
asyncio.run(main()) PY
It prints:
contradicted selected_span_missing_from_record
A passage the report quotes is missing from the source capture, so the claim is contradicted. Use supported or not_established as the scenario for the other two decisions.
Nine tools, all read-only, offline and bounded: verify_claim, verify_sample, list_vector_corpora, run_vectors, explain_vector, lookup_term and check_artifact_digest, canonicalize_json and verify_dsse. Nothing is fetched, written or sent.
Version 0.2.5. The tests run every tool through a real MCP client against the shipped corpus, and a mutation check confirms they fail when a tool's output is broken.
| page | read it for |
|---|---|
| Tools | every tool, its arguments and what it returns |
| Install | Claude Code, Gemini CLI, Docker and plain stdio |
| Agent guide | a short index for agents using the server |
| Changing the repository | the commands to run and what never to hand-edit |
Apache-2.0.