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)
Structured thinking + steel-manning verification for AI agents. Backed by 43+ papers.
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": {
"steelmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/steelmind-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add steelmind -- npx -y @stabgan/steelmind-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": {
"steelmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/steelmind-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": {
"steelmind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/steelmind-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 stabgan 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(2.0.1)がレジストリに届いたのは7 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, First Sale Scout
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.
Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.
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。
The research-grounded reasoning MCP server for AI agents. Combines step-by-step sequential thinking with steel-manning verification — backed by 43+ cognitive science and AI research papers.
Steelmind gives your AI agent two tools:
The code is minimal. The descriptions do the heavy lifting — tool descriptions account for ~80% of reasoning improvement per Anthropic τ-bench research.
| Feature | Think MCP | Sequential Thinking | Steelmind |
|---|---|---|---|
| Step tracking | ✗ | ✓ | ✓ |
| Adjustable step count | ✗ | ✓ | ✓ |
| Cognitive mode separation | ✗ | ✗ | ✓ |
| Steel-manning verification | ✗ | ✗ | ✓ |
| Socratic self-questioning | ✗ | ✗ | ✓ |
| Research-grounded descriptions | ✗ | ✗ | ✓ |
| Verify nudge on completion | ✗ | ✗ | ✓ |
| Tool count | 1 | 1 | 2 |
Key research insight: MetaCrit (arxiv 2507.15015) proved that separating reasoning generation from reasoning evaluation prevents self-bias and improves accuracy by up to 76%. Sequential-thinking uses one tool for both. Steelmind separates them.
{
"mcpServers": { "steelmind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@stabgan/steelmind-mcp"] } } }
{
"mcpServers": { "steelmind": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "stabgan/steelmind-mcp"] } } }
npm install -g @stabgan/steelmind-mcp
{
"mcpServers": { "steelmind": { "command": "steelmind-mcp" } } }
think toolRecords a structured reasoning step with sequential tracking.
Input:
{
"thought": "What are the dependencies? Need to check imports before refactoring.", "thoughtNumber": 1, "totalThoughts": 3, "nextThoughtNeeded": true }
Output (mid-sequence):
[Thinking 1/3]
What are the dependencies? Need to check imports before refactoring.
Output (final step — includes verify nudge):
[Thinking 3/3]
My conclusion: use the adapter pattern for backward compatibility.
Thinking complete. Before acting on this conclusion, use the verify tool to challenge it.
The verify nudge appears in the tool result (not just the description), making it far more likely the model will actually call verify. Tool results get different attention treatment than descriptions — they're processed as fresh context.
verify toolChallenges your reasoning with steel-manning before you commit.
Input:
{
"concern": "The adapter pattern adds complexity. Is the simpler approach actually better?" }
Output:
The adapter pattern adds complexity. Is the simpler approach actually better?
Pure identity function — returns your concern unchanged. The value is in the description, which prompts: _"Steel-man the opposition: What is the strongest argument that your conclusion is wrong?"_
think(step 1/3) → think(step 2/3) → think(step 3/3) → [verify nudge] → verify → act
↑ adjust totalThoughts if needed
Steelmind's design is grounded in 43+ research papers. Key findings:
| Paper | Finding | How Steelmind Uses It |
|---|---|---|
| MetaCrit (arxiv 2507.15015) | Separating generation from evaluation prevents self-bias | Two separate tools: think (generate) + verify (evaluate) |
| Anthropic τ-bench | Optimized tool descriptions yield 54% improvement | Descriptions are the primary scaffold, not code |
| Think2 (arxiv 2602.18806) | Structured metacognition yields 3x self-correction | Sequential step tracking + Socratic questioning |
| SIEV (ICML) | Models lose 40+ points under dialectical evaluation | Steel-manning prompt in verify description |
| Scaling TTC (arxiv 2408.03314) | Difficulty-adaptive compute improves efficiency 4x | Adjustable totalThoughts |
| EasyTool (NAACL 2025) | Concise descriptions outperform verbose ones | ~100 word descriptions |
| ToolACE | "When NOT to use" improves irrelevance detection 6→84% | Negative guidance in both descriptions |
| Cognitive Foundations (arxiv 2511.16660) | External scaffolding improves performance up to 72% | Research-grounded cognitive frameworks |
Works with any MCP-compatible client:
Designed for frontier models but works across families:
npm install # Install dependencies
npm run build # Compile TypeScript npm test # Run 90 tests npm run lint # ESLint npm run format # Prettier npm start # Run the server
MIT