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)
Predicts where JavaScript and TypeScript code will fail at runtime, for coding agents.
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": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}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": {
"predictive-debugger": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}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 SpeedosDK 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(0.9.0)がレジストリに届いたのは40 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, AI Deprecations
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.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
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。
Website and docs: [predictivedebugger.dev](https://predictivedebugger.dev)
MCP server for finding likely runtime failures in JavaScript and TypeScript. Seven tools help your coding agent check types, rank risky files, trace dependencies, inspect logs and get an independent model review with a line number and reason.
Uses the Claude Code, Codex or GitHub Copilot CLI you already have installed. Prediction calls use that CLI's model access and usage allowance. No separate API key is needed. Your provider's terms apply to those calls; check them before use, especially on a Claude subscription. See Provider terms.
Requires Node.js 22 or later. For model predictions, install and sign in to at least one supported CLI. Python 3 is optional for log analysis.
Choose your agent below. npx downloads and runs the package automatically.
Claude Code
Run in your project on macOS, Linux or WSL:
claude mcp add --scope project predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest
On native Windows, from PowerShell:
claude mcp add --scope project predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest
Use --scope user to make it available in every project.
Codex
For a user-level setup on macOS, Linux or WSL:
codex mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest
On native Windows, from PowerShell:
codex mcp add predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest
For project-only setup or a longer startup timeout, see Codex configuration.
GitHub Copilot CLI
Add to .mcp.json in your project:
{
"mcpServers": { "predictive-debugger": { "command": "npx", "args": ["-y", "predictive-debugger@latest"], "tools": ["*"] } } }
On native Windows, use "command": "cmd" and "args": ["/d", "/c", "npx", "-y", "predictive-debugger@latest"].
For every project, see Copilot user-level setup.
Restart your agent and check /mcp for predictive-debugger and its seven tools. To check that the package downloads and print its version:
npx -y predictive-debugger@latest --version
Running without --version starts a stdio server that waits for your agent's messages. See setup help for local builds and troubleshooting.
Use Predictive Debugger to find the riskiest files in src/.
Show the imports and tests connected to src/services/orders.ts. Check src/services/orders.ts for likely runtime failures. Find unusual entries in logs/app.log.
| Tool | What it does | Model call |
|---|---|---|
scan_project | Rank source files by risk density. Excludes tests by default. | No |
analyze_file | Return complexity metrics, risk scores and contributing signals. | No |
check_types | Return selected files' TypeScript compiler diagnostics using local project settings. | No |
map_dependencies | Find imports, reverse imports and connected test files, with source-line evidence. | No |
analyze_logs | Return log anomalies, ranked by severity and unusual wording. | No |
predict_failures | Get an independent model verdict with a line number, reason and confidence. Supports batches. | Yes |
list_providers | Check which supported CLIs are installed and their sign-in status. | No |
Start with scan_project and check_types, then read the files they highlight. Use map_dependencies to find related files and predict_failures when you want a second opinion. Pass several paths as files so small files share bounded model calls and avoid repeating the CLI context for every file.
See the tool reference for parameters, result fields and limits.
How the server asks agents to verify new code
The server's MCP instructions ask agents to check code they wrote in the current session from a fresh context. The routing depends on file count:
| Change | Requested check |
|---|---|
| One file, including a feature contained in one file | A fresh predict_failures call |
| Several files | A sub-agent scoped to the changed files and intended behavior, where the host supports it |
| Mechanical correction with one clear answer | Neither check required |
Grouped predictions retain per-file verdicts. They do not verify a feature's requirements. The benefit of the sub-agent rule has not been measured.
predict_failures sends source and bounded dependency context to your CLI's model provider. Set calleeContext: false to omit dependency context.An unfinished extension can show findings in the Problems panel. It requires a local build and is not available on the Marketplace or as a prebuilt VSIX. See trying the extension.
MIT.