プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Draftlytic MCP

作者:rbsoftwaresystemsバージョン 0.4.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.rbsoftwaresystems/draftlytic-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Offline MCP server for planning structured project specs — validate, render, and checklist tools.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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": {
    "draftlytic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "draftlytic-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add draftlytic -- npx -y draftlytic-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "draftlytic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "draftlytic-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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "draftlytic": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "draftlytic-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。

できること

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。

基本チェックi

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7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント rbsoftwaresystems で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32568件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32568件のうち16%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32568件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Draftlytic MCPは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.4.1)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

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。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FlyDocs

代わりの候補

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

FlyDocs

作者:flydocs.ai

Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

draftlytic-mcp

An MCP server that turns a rough project idea into a structured spec — right inside Claude Code, Cursor, or any MCP-compatible editor. No API key, no account, no network calls. It runs entirely on your machine and hands your editor's model a schema to write into, a checklist of what to ask about, a validator that catches gaps before you start coding, and a renderer that turns the result into a clean Markdown PRD.

This exists because "vibe coding" from a one-line prompt tends to produce a plausible-looking app that's missing half the decisions you actually needed to make — what's in scope for v1, what the data model looks like, what "done" means for a feature. draftlytic-mcp doesn't generate any of that for you; it structures the conversation so your model asks the right questions, then checks its own homework before you start building.

Install

Claude Code
claude mcp add draftlytic -- npx -y draftlytic-mcp
Cursor

Add to .cursor/mcp.json in your project (or the global ~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "draftlytic": { "command": "npx", "args": ["-y", "draftlytic-mcp"] } } }

Any other MCP client

Most MCP hosts read a generic mcp.json with the same shape:

{

"mcpServers": { "draftlytic": { "command": "npx", "args": ["-y", "draftlytic-mcp"] } } }

Usage

Once connected, ask your editor's model something like:

Use the plan_project prompt for "a habit tracker that reminds me by text message"

It'll walk through spec_checklist with you (platform, tech stack, audience, features, competitors, revenue, constraints, data model, notifications, external services, design & UX — a handful of concrete questions per category, many offered as click-to-pick single/multi-select choices rather than blank prompts, with a free-text escape always available), draft a spec, run it through validate_spec, fix what comes back, and hand you a rendered PRD in Markdown you can drop straight into a coding-agent prompt, a SPEC.md, or a GitHub issue.

You can also call the tools directly if you already have a spec drafted (by hand, or from another source) and just want it checked and rendered.

Tool reference

ToolInputWhat it does
validate_specspec (JSON object)Zod-validates the spec and returns structured issues: errors for missing/empty required sections, placeholder text (TBD, lorem ipsum, fixme, etc.), and features without a priority — plus non-blocking quality hints like "no acceptance criteria on your must-haves" or "no non_goals listed".
render_prdspec (JSON object)Renders a validated spec into deterministic Markdown: title, overview, target audience, platforms, tech stack, features grouped by priority with acceptance-criteria checklists, screens & navigation, data model tables, constraints, and non-goals. Refuses to render (returns an error) if the spec has structural errors.
spec_checklist—Returns the planning checklist grouped by category, each with 2-4 concrete questions. Each question is { prompt, options?, multiSelect? } — questions with options are meant to be shown as selectable single/multi-choice answers (with a free-text escape), open ones stay free-text.
open_in_draftlyticspec (JSON object, optional) or idea (string)Builds a link that opens your idea in the full Draftlytic app with the brief pre-filled — its guided AI question flow, richer generation, an editable spec editor, and PRD export live there. Compresses a spec (even a partial one) into a starting brief, or takes a plain-text idea. Builds the URL locally; sends nothing anywhere.

Plus one prompt:

PromptArgsWhat it does
plan_projectidea (string)Instructs the model to interview the user with spec_checklist, draft a spec, validate and fix it in a loop, then render the final PRD.
The spec shape
{

name: string overview: string target_audience: string platforms: string[] tech_stack: string[] features: Array<{ title: string description: string priority: "must-have" | "nice-to-have" | "future" acceptance_criteria?: string[] }> screens?: Array<{ name: string; purpose: string }> data_model?: Array<{ entity: string fields: Array<{ name: string; type: string; notes?: string }> }> constraints?: string[] non_goals?: string[] revenue_model?: string }

Honest limits

  • This is v1 and purely local. There's no Draftlytic API behind it — every tool runs synchronous, offline logic against whatever spec JSON your editor's model hands it. It doesn't call any AI itself.
  • The model does the writing, this just structures it. validate_spec and spec_checklist are heuristics, not a substitute for actually knowing what you're building. A spec that passes validation can still be a bad plan.
  • Placeholder detection is pattern-based, not semantic. It catches TBD/lorem ipsum/fixme-style filler, not "this description is vague but technically real words."
  • No persistence. Nothing is saved between calls — the spec JSON lives in the conversation. If you want it saved, ask your model to write it to a file.
  • No collaboration, no versioning, no export formats beyond Markdown. It's a planning tool, not a project manager.

draftlytic-mcp is the offline sibling of draftlytic.com — the full editor adds AI generation, logo drafts, scan-for-gaps, and GitHub push.

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