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)
Query public astronomy catalogs through metadata-first TAP and ADQL tools.
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": {
"starfetch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@starfetch-js/mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add starfetch -- npx -y @starfetch-js/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": {
"starfetch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@starfetch-js/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": {
"starfetch": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@starfetch-js/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 starfetch-js 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(0.3.0)がレジストリに届いたのは3 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, debuff
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.
Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.
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。
Starfetch gives AI agents safe, reproducible access to public astronomy catalogs through the Model Context Protocol (MCP).
Ask an astronomy question in natural language. A Starfetch-enabled agent can select an appropriate service, inspect its live tables and columns, construct a bounded ADQL query, execute it, and return the result with the exact service, table, query, limit, units, and assumptions it used.
You: Find the 10 Gaia DR3 sources with the highest proper motion within 0.5
degrees of the Pleiades center at RA 56.75°, Dec +24.12°. What stands out?
Agent: selects Gaia → inspects metadata → runs bounded ADQL → returns catalog rows, exact ADQL, units, and assumptions
Representative captured result:
Service: ESA Gaia Archive
Table: gaiadr3.gaia_source Rows returned: 10 Query limit: TOP 10 / MAXREC 10
Highest returned proper motions:
Exact ADQL: SELECT TOP 10 source_id, ra, dec, pm, pmra, pmdec, parallax, parallax_error, phot_g_mean_mag, bp_rp, ruwe FROM gaiadr3.gaia_source WHERE CONTAINS(POINT('ICRS', ra, dec), CIRCLE('ICRS', 56.75, 24.12, 0.5)) = 1 AND pm IS NOT NULL ORDER BY pm DESC
Gaia, SIMBAD, VizieR, the NASA Exoplanet Archive, and IRSA are available as built-in service presets. Agents can also discover and query other public TAP services by URL. Starfetch remains TAP-native and keeps ADQL visible, so the agent workflow is convenient without becoming a scientific black box.
The local npm server is Starfetch's stable public connection path. It runs on your computer and can be registered with any compatible MCP client.
Register Starfetch with the agent client that will launch it. Running the MCP package by itself only starts a stdio server; it does not connect that server to an agent. Starfetch is also discoverable through the official MCP Registry.
Register Starfetch for the Codex CLI, IDE extension, and ChatGPT desktop app:
codex mcp add starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcp
codex mcp list
These Codex surfaces share MCP configuration. See the official Codex MCP documentation.
Register Starfetch in user scope:
claude mcp add --scope user --transport stdio starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcp
claude mcp get starfetch
See the official Claude Code MCP documentation.
Add this server entry to ~/.cursor/mcp.json for global use or .cursor/mcp.json for one project:
{
"mcpServers": { "starfetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@starfetch-js/mcp"] } } }
See the official Cursor MCP documentation.
Other MCP clients can use the same stdio command and arguments through their own server-registration interface:
command: npx
args: -y @starfetch-js/mcp
Restart or reload the client after registration, then ask a normal astronomy question. You should not need to write ADQL or name Starfetch tools in the prompt. Starfetch requires Node.js 22 or newer.
A remote MCP service runs on the internet and accepts MCP connections over HTTPS. No Starfetch package has to be installed or launched on the user's computer. Compatible clients can connect to the production endpoint:
https://starfetch-mcp-app-production-wumkqeiqaa-ew.a.run.app/mcp
The remote service is public, unauthenticated, bounded, and best effort. Do not send credentials, private archive URLs, sensitive personal data, or unbounded workloads. The local npm server remains the default when you want local control or when a client does not support remote Streamable HTTP MCP.
See the remote service's overview, privacy notice, support, and terms of use.
For a service-specific catalog question, Starfetch guidance teaches the agent to:
TOP, TAP MAXREC, or both;The agent should never present a timeout, availability failure, parse error, or query error as an empty scientific result. A successful zero-row result and a failed request are different outcomes.
Starfetch exposes tools for the complete workflow:
starfetch_list_presets
starfetch_registry_search starfetch_tap_availability starfetch_tap_capabilities starfetch_tap_tables starfetch_tap_columns starfetch_tap_query starfetch_tap_submit_job starfetch_tap_job_status starfetch_tap_job_wait starfetch_tap_job_fetch starfetch_tap_job_delete
Query tools return result data separately from diagnostics. They preserve the exact submitted ADQL and effective row limit for reproduction and review. Synchronous queries and async submissions send TAP MAXREC=100 when maxrec is omitted.
The remote HTTP service returns an opaque jobCapability with each async submission. Supply that value unchanged to every remote status, wait, fetch, or delete call. The capability remains usable while the remote job exists and the service signing secret is unchanged. Remote deletion is marked destructive so MCP clients can obtain user approval. The stdio MCP server and CLI keep their existing job-reference behavior and do not advertise remote-only fields.
Starfetch is a useful middle layer when an agent needs live public catalog data without turning the workflow into a black box:
Use an archive's own interface, PyVO/Astropy, or local analysis tools instead when you need authenticated/private archives, extensive local analysis, image data processing, or authoritative astrophysical interpretation.
The MCP server works without installing a filesystem skill. Starfetch carries the same canonical guidance through three overlapping layers:
| Layer | Role |
|---|---|
| MCP tool descriptions | Minimum metadata-first and bounded-query contract available to every MCP client |
| MCP prompts and resources | Discoverable workflows, ADQL guidance, service notes, and examples |
| Optional Starfetch skill | Rich multi-step behavior across longer agent interactions |
The server exposes the retrievable prompts query_astronomy_catalog, explore_service, run_cone_search, and troubleshoot_adql. Canonical Markdown resources are available under starfetch://guides/, starfetch://services/, and starfetch://examples/.
Prompt and resource support depends on the MCP client. Tool descriptions remain self-sufficient for basic safe operation when a client exposes tools only. The optional skill contains the full workflow, service references, and examples.
Install the skill when the agent client supports filesystem skills and you want the strongest multi-interaction behavior. The skill is recommended, not required by the MCP server.
Install the canonical skill directly from GitHub through skills.sh:
npx skills add https://github.com/starfetch-js/starfetch/tree/main/packages/skill/skill/starfetch
Inspect or install the packaged skill:
npx -y @starfetch-js/cli skill print
npx -y @starfetch-js/cli skill install --target codex npx -y @starfetch-js/cli skill install --target claude-code --scope project npx -y @starfetch-js/cli skill install --target cursor
Install into a custom final skill directory with:
npx -y @starfetch-js/cli skill install --path ./starfetch-skill
Use --dry-run to preview file actions. Default destinations are:
~/.codex/skills/starfetch~/.claude/skills/starfetch.codex/skills/starfetch.claude/skills/starfetch.cursor/rules/starfetch.mdcCodex and Claude Code default to user scope. Cursor defaults to project scope because its rules are project files.
Starfetch is designed for public astronomical Table Access Protocol services. It currently provides:
gaia, simbad, vizier, exoplanetarchive, and irsa;Starfetch does not accept credentials or implement authenticated TAP workflows. The M
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