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)
Code intelligence MCP server — 80+ tools for navigation, impact analysis, and architecture
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": {
"ckb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tastehub/ckb",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add ckb -- npx -y @tastehub/ckb 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": {
"ckb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tastehub/ckb",
"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": {
"ckb": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tastehub/ckb",
"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7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 SimplyLiz 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(8.0.3)がレジストリに届いたのは10 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, AvaHR
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.
Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.
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。
Know your code. Change it safely. Ship with confidence.
CKB transforms your codebase into a queryable knowledge base. Ask questions, understand impact, find owners, detect dead code—all through CLI, API, or AI assistants.
Think of it as a senior engineer who knows every line of code, every decision, and every owner—available 24/7 to answer your questions.
| Question | Without CKB | With CKB |
|---|---|---|
| "What breaks if I change this?" | Grep and hope | Precise blast radius with risk score |
| "Who should review this PR?" | Guess from git blame | Data-driven reviewer suggestions |
| "Is this code still used?" | Delete and see what breaks | Confidence-scored dead code detection |
| "What tests should I run?" | Run everything (30 min) | Run affected tests only (2 min) |
| "How does this system work?" | Read code for hours | Query architecture instantly |
| "Who owns this code?" | Search CODEOWNERS manually | Ownership with drift detection |
| "Are there exposed secrets?" | Manual grep for patterns | Automated scanning with 26 patterns |
🔍 Understand — Semantic search, call graphs, usage tracing, architecture maps
⚡ Analyze — Impact analysis, risk scoring, hotspot detection, coupling analysis
🛡️ Protect — Affected test detection, breaking change warnings, PR risk assessment
🔐 Secure — Secret detection, credential scanning, security-sensitive code identification
👥 Collaborate — Ownership lookup, reviewer suggestions, architectural decisions (ADRs)
📊 Improve — Dead code detection, tech debt tracking, documentation coverage
🚀 Compound Operations — Single-call tools (explore, understand, prepareChange) reduce AI tool calls by 60-70%
🔗 Integrate — CLI, HTTP API, MCP for AI tools, CI/CD pipelines, custom scripts
# See what's risky in your codebase
ckb hotspots --format=human
ckb diff-summary --format=human
ckb audit --format=human
ckb arch --format=human
ckb status
| AI Assistants | CI/CD | Your Tools |
|---|---|---|
| Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code, Grok | GitHub Actions, GitLab CI | CLI, HTTP API, Scripts |
83% token reduction with smart presets—load only the tools you need.
# One command to connect to Claude Code
ckb setup
Building your own tools? Use CKB as a backend via CLI, HTTP API, or MCP. See the [Integration Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Integration-Guide) for examples in Node.js, Python, Go, and shell scripts.
| Resource | Description |
|---|---|
| 📖 [Features Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Features) | Complete feature list with examples |
| 💬 [Prompt Cookbook](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Prompt-Cookbook) | Real prompts for real problems |
| 🔌 [Integration Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Integration-Guide) | Use CKB in your own tools and scripts |
| ⚡ [Impact Analysis](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Impact-Analysis) | Blast radius, affected tests, PR risk |
| 🔧 [CI/CD Integration](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/CI-CD-Integration) | GitHub Actions, GitLab CI templates |
# Install globally
npm install -g @tastehub/ckb
npx @tastehub/ckb init
brew install simplyliz/ckb/ckb
Use the fully-qualified name. Homebrew 6.0 requires third-party taps to be trusted before it loads them; installing this way grants that trust for this one formula. Tapping first and installing by short name fails with
Refusing to load formula ... from untrusted tap.
git clone https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP.git
cd CodeMCP go build -o ckb ./cmd/ckb
# 1. Initialize in your project
cd /path/to/your/project ckb init # or: npx @tastehub/ckb init
ckb index # auto-detects language and runs appropriate indexer
ckb setup # creates .mcp.json automatically
claude mcp add --transport stdio ckb -- npx @tastehub/ckb mcp
Token efficiency shown at startup:
CKB MCP Server v9.3.1
Active tools: 25 / 110 (22%) Estimated context: ~4k tokens Preset: core
Now Claude can answer questions like:
| Without CKB | With CKB |
|---|---|
| AI greps for patterns | AI navigates semantically |
| "I found 47 matches for Handler" | "HandleRequest is called by 3 routes via CheckoutService" |
| Guessing at impact | Knowing the blast radius with risk scores |
| Reading entire files for context | Getting exactly what's relevant |
| "Who owns this?" → search CODEOWNERS | Instant ownership with reviewer suggestions |
| "Is this safe to change?" → hope | Hotspot trends + impact analysis |
| Interface | Best For |
|---|---|
| [MCP](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/MCP-Integration) | AI-assisted development — Claude, Cursor, Windsurf, VS Code, OpenCode, Grok |
| [CLI](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/User-Guide) | Quick lookups from terminal, scripting |
| [HTTP API](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/API-Reference) | IDE plugins, CI integration, custom tooling |
CKB uses SCIP indexes to understand your code. Think of it like a database that knows where every function is defined, who calls it, and how everything connects.
# 1. Generate an index (auto-detects language)
ckb index
ckb status
Without an index, CKB still works using tree-sitter parsing (basic mode), but with an index you get:
Not all languages are equal. CKB classifies languages into quality tiers based on indexer maturity:
| Tier | Quality | Languages |
|---|---|---|
| Tier 1 | Full support, all features | Go |
| Tier 2 | Full support, minor edge cases | TypeScript, JavaScript, Python |
| Tier 3 | Basic support, call graph may be incomplete | Rust, Java, Kotlin, C++, Ruby, Dart |
| Tier 4 | Experimental | C#, PHP |
Key limitations:
--infer-tsconfig flagcompile_commands.jsonRun ckb doctor --tier standard to check if your language tools are properly installed.
See [Language Support](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Language-Support) for indexer installation, known issues, and the full feature matrix.
Your index becomes stale when you make commits. CKB offers several ways to stay current:
| Method | Command | When to Use |
|---|---|---|
| Manual | ckb index | One-off updates, scripts |
| Watch mode | ckb index --watch | Auto-refresh during development |
| MCP watch | ckb mcp --watch | Auto-refresh in AI sessions |
| CI webhook | POST /api/v1/refresh | Trigger from CI/CD |
Quick start for AI sessions:
ckb mcp --watch # Auto-reindexes every 30s when stale
Check staleness:
ckb status
For Go projects, CKB uses incremental indexing—only changed files are processed, making updates fast.
See the [Index Management Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Index-Management) for complete documentation.
| Feature | Description |
|---|---|
| Compound Operations | explore, understand, prepareChange — single-call tools that reduce AI overhead by 60-70% |
| Code Navigation | Semantic search, call graphs, trace usage, find entrypoints |
| Impact Analysis | Blast radius, risk scoring, affected tests, breaking changes (compareAPI) |
| Architecture | Module overview, ADRs, dependency graphs, explain origin |
| Ownership | CODEOWNERS + git blame, reviewer suggestions, drift detection |
| Code Quality | Dead code detection (findDeadCode), coupling analysis, complexity |
| Security | Secret detection, credential scanning, allowlists |
| Documentation | Doc-symbol linking, staleness detection, coverage metrics |
| Multi-Repo | Federation, API contracts, remote index serving |
| Runtime | OpenTelemetry integration, observed usage, production dead code |
| Streaming | SSE streaming for findReferences, searchSymbols with real-time progress |
| Automation | Daemon mode, watch mode, webhooks, incremental indexing |
📖 [Full Features Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Features) — Detailed documentation with examples
📋 [Changelog](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/blob/main/CHANGELOG.md) — Version history
CKB review runs 21 quality checks in 5 seconds — secrets, breaking changes, dead code, complexity, test gaps, bug patterns, and more. Zero tokens, zero API calls.
When your AI assistant (Claude Code, Cursor, Windsurf) reviews a PR, it calls CKB first and gets structured analysis in ~1k tokens. Then it only reads the files that matter — saving 50-80% of tokens on large PRs.
ckb review --base=main # Human-readable review
ckb review --base=main --ci # CI mode (exit codes) ckb review --base=main --post=123 # Post as PR comment
Works in CI without any LLM:
- run: npx @tastehub/ckb review --base=main --ci --format=sarif > review.sarif
| Without CKB | With CKB | |
|---|---|---|
| LLM tokens on 100-file PR | ~200k | ~50k |
| Files LLM reads
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