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)
MCP server for analyzing React Profiler exports: rerenders, commit spikes, slow components.
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": {
"perfonext-render": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@perfonext/render-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add perfonext-render -- npx -y @perfonext/render-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": {
"perfonext-render": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@perfonext/render-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": {
"perfonext-render": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@perfonext/render-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 souvikdu 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(0.5.2)がレジストリに届いたのは2 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, Reelsaw
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.
Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.
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。
Analyze React render behavior in Next.js apps and apply fixes in the editor.
perfonext-render-mcp is a Model Context Protocol (MCP) server that gives GitHub Copilot, Claude Desktop, Claude Code, and other MCP clients structured, machine-readable React render analysis for Next.js performance work. It turns live capture sessions and React DevTools Profiler exports into component costs, exact rerender causes, and regression diffs — evidence an MCP client can act on directly.
perfonext-render-mcp is a standard MCP stdio server, so it works with any MCP-compatible client (GitHub Copilot in VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Cursor, and others). Run it directly with npx:
npx -y @perfonext/render-mcp
Or install globally:
npm install -g @perfonext/render-mcp
The executable command remains perfonext-render-mcp after installation.
Add the server to .vscode/mcp.json (the workspace MCP configuration file):
{
"servers": { "perfonext-render": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@perfonext/render-mcp"] } } }
Reload the VS Code window and run MCP: List Servers to start it, or accept the trust prompt when it appears.
Add the server to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "perfonext-render": { "command": "npx", "args": ["-y", "@perfonext/render-mcp"] } } }
Restart Claude Desktop to pick up the new server.
Add the server with the CLI:
claude mcp add perfonext-render -- npx -y @perfonext/render-mcp
Or add the same mcpServers entry to .mcp.json.
Any client that supports stdio MCP servers can launch npx -y @perfonext/render-mcp. Consult your client's documentation for its MCP server configuration format.
For a locally-built checkout, point command/args at node and the repo's dist/index.js instead.
spawn npx ENOENT / spawn node ENOENT on macOS with nvmIf the server fails to start with this error, your GUI MCP client likely cannot see nvm. GUI apps on macOS do not load shell config (.zshrc/.bashrc), so nvm-installed npx/node are not on PATH. Use an absolute npx path and include the same Node directory in PATH:
{
"servers": { "perfonext-render": { "type": "stdio", "command": "/Users/YOU/.nvm/versions/node/v /bin/npx", "args": ["-y", "@perfonext/render-mcp"], "env": { "PATH": "/Users/YOU/.nvm/versions/node/v /bin:/usr/bin:/bin" } } } }
Merge these fields into your client's server entry, under servers for VS Code or mcpServers for Claude Desktop/Code. Then ask your assistant: _"Run a render analysis on my app."_
perfonext-render-mcp is the agent companion to React DevTools Profiler and react-scan — best at machine-readable summaries, exact rerender-cause attribution, source-aware follow-up, and diffing. The loop is collect → analyze → fix, all locally:
Note: while a live capture session is active, React DevTools Timeline Profiler will not receive events
(react-scan/lite takes over the profiling channel). Calling
stop_render_capturerestores it.
Capabilities:
changeDescription data, and falling back to deterministic heuristics otherwisediv, span, …) and unnamed components out of ranked output so findings stay actionable| Tool | Description | |
|---|---|---|
begin_render_analysis | Entry point. Accepts `approach: "live" \ | "manual". For live: starts a capture session and returns the instrumentation snippet. For manual`: returns React DevTools Profiler export steps. |
| Tool | Description | |
|---|---|---|
run_render_capture | Called after instrumentation is wired up. Accepts `method: "manual-interaction" \ | "test-suite"`. Returns focused instructions for whichever method the user picks. |
stop_render_capture | Stop the session, finalize buffered events into a profile, and return a profileId plus dataQuality (exact \ | heuristic) for analysis |
get_captured_renders | Optional diagnostic: peek at session progress without stopping (commit count, unknown events). Only call if something seems wrong. |
| Tool | Description |
|---|---|
load_render_profile | Parse and load an exported React DevTools Profiler JSON file from disk (manual path entry point) |
get_render_summary | Summarize a loaded profile: top components by render cost, hottest commits, and detected render issues |
get_hot_commits | Rank the most expensive commits and show the top components inside each spike |
get_slow_components | Rank the slowest components by total actual render time |
get_rerender_causes | Explain rerender causes with evidence, confidence, and a risk score. Reports exact changed props/state/hooks when changeDescription data is present (dataQuality: "exact"), heuristics otherwise |
compare_renders | Diff two loaded render profiles and rank regressions, improvements, additions, and removals |
Ask your assistant: _"Run a render analysis on my app."_
Your MCP client calls begin_render_analysis and asks you to choose:
Option A — Live capture (recommended)
Your MCP client will:
127.0.0.1:7721)react-scan as a devDependency if not presentinstrumentation-client.js at your project root with the session snippetrun_render_capture)Running a test suite? Use
npx playwright testas usual.react-scan/liteinstalls
__REACT_DEVTOOLS_GLOBAL_HOOK__itself, so a visible window and the React DevTools extension are not
required. The run still yields
changeDescriptiondata anddataQuality: "exact".
Two preconditions commonly cause a silent `commitCount: 0`:
- Build flavor. A plain
next build/next startcompiles out React's profiling hooks entirely.
Choose one of:
-
next dev— real component names, but dev-mode overhead means render timings and proportions
may not match what real users experience in production.
-
next build --profilethennext start— production-accurate timings, but component names get
minified to 1-2 letters (e.g.
"V") by production minification, regardless of the profiling flag.
get_render_summarysurfaces a warning when this is detected.
- Instrumentation timing.
instrument()must run before React initializes — a static top-level import
(as shown in the generated snippet) works; mounting it as a React component, or calling it inside a
useEffect, runs too late and silently captures nothing.
The ingest server runs on a fixed port (7721). Only the sessionId line in instrumentation-client.js changes between sessions — the file does not need to be re-wired each time.
Option B — Manual DevTools export
load_render_profile({ filePath: "..." })npm install
npm run build npm test
Sample fixtures live under tests/fixtures/.
MIT