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)
Scaffold, plan, update and extend projects from Templetry templates.
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。
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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
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。
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 Templetry 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(1.11.1)がレジストリに届いたのは7 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MCPBも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Safe Fetch
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.
MCP server for fetching URLs, safe against SSRF, DNS rebinding, and redirect-to-internal attacks.
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 core of Templetry: a pure Go library + thin CLI that renders ready-to-work repositories from compilable templates.
Scaffold, edit, then update: the template's new commit is merged three ways (base render, your project, new render), so its changes land and your edit stays. Recorded from the real CLI against a small fixture template (see Development).
Status: 🚀 stable v1 ([latest release](https://github.com/Templetry/engine/releases/latest)) — the manifest, directives, answers-file and registry schemas plus the CLI surface are stable public API under the compatibility policy (ADR-0013).
Since v1.0: templetry update (three-way merge), templetry verify in Docker, lazy pieces (pieces/add), YAML/TOML patches, feature requires/conflicts and presets, multi-forge template hosting (github:, gitlab:, gitea: source schemes) and the templetry-mcp server. Since v1.10 forms carry a taxonomy (kinds/languages/frameworks) and templetry list filters on it. Output paths are hardened against escapes and platform quirks; the directive scanner is fuzz-tested.
template.yml (ADR-0002).| Package | Responsibility |
|---|---|
manifest | Parse + validate template.yml, derive casings |
source | Obtain the template as an in-memory FileSet |
planner | (manifest, inputs, FileSet) → Plan — pure |
ops | Operation types as data |
render | Execute a Plan against a virtual file tree |
verify | Run the template's verify command in Docker |
update | The update cycle: re-render with recorded inputs, diff, three-way merge |
answers | The .templetry-answers.yml record: one deterministic reader/emitter |
piece | Lazy pieces (ADR-0014): decoupled units with their own lifecycle |
cmd/templetry | Thin CLI: list, init, plan, render, verify, update, pieces, add, version |
cmd/templetry-mcp | MCP server (stdio): the engine's verbs as tools for AI agents |
Design rationale: study I · study II.
Pick one (Homebrew, Scoop, the install script and the release archives also ship templetry-mcp):
brew install Templetry/tap/templetry (tap).scoop bucket add templetry https://github.com/Templetry/scoop-bucket then scoop install templetry (bucket).curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Templetry/engine/main/install.sh | sh (see install.sh; TEMPLETRY_VERSION pins a tag, TEMPLETRY_BIN_DIR picks the folder).templetry (or templetry.exe) and put it on your PATH.go install github.com/Templetry/engine/cmd/templetry@latest (installs to $(go env GOPATH)/bin).go build -o templetry ./cmd/templetry.Then:
templetry list # browse the official catalog
templetry list --kind database --language go --tags # filter it templetry init kmp/single-module --out my-app \ --set "project_name=My App" --set "base_package=com.me.myapp" templetry plan --template --set key=value --feature name templetry render --template --out --set key=value templetry verify --template --set key=value # render to a temp dir and compile it in Docker templetry update ./my-app # preview a template update (--apply to write) templetry pieces ./my-app # lazy pieces the template ships templetry add axios-api ./my-app --set api_base=/v2 # adopt a piece into a living project
templetry-mcp (in the same releases) speaks the Model Context Protocol over stdio — no dependencies, no configuration. It exposes seven tools: list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces and add_piece, so an agent can browse the catalog, scaffold a ready-to-work project, adopt pieces and keep it all updated. Copy-paste configuration for the common clients follows; the server is a plain executable, so any other MCP client works the same way. It is listed on the official MCP registry as io.github.Templetry/templetry-mcp and published automatically after each release.
If templetry-mcp is on your PATH, use the bare name templetry-mcp as the command. Some apps (Claude Desktop especially) do not inherit your shell PATH, so give them the absolute path:
| Installed with | Path |
|---|---|
| Homebrew, Apple Silicon | /opt/homebrew/bin/templetry-mcp |
| Homebrew, Intel Mac / Linux | /usr/local/bin/templetry-mcp (Linux brew: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/templetry-mcp) |
install.sh | ~/.local/bin/templetry-mcp (or /usr/local/bin/templetry-mcp when run as root); write the full home path in JSON, ~ is not expanded |
| Scoop (Windows) | C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe |
| Downloaded release binary | wherever you put it |
where templetry-mcp (Windows) or command -v templetry-mcp prints the right one.
claude mcp add templetry -- templetry-mcp # this project, private to you
claude mcp add --scope user templetry -- templetry-mcp # every project claude mcp list
Edit claude_desktop_config.json (Settings > Developer > Edit Config; macOS ~/Library/Application Support/Claude/, Windows %APPDATA%\Claude\) and restart the app:
{
"mcpServers": { "templetry": { "command": "/opt/homebrew/bin/templetry-mcp" } } }
On Windows use "command": "C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe".
.cursor/mcp.json in a project, or ~/.cursor/mcp.json for all projects:
{
"mcpServers": { "templetry": { "command": "templetry-mcp" } } }
.vscode/mcp.json in the workspace (or "MCP: Open User Configuration" for every workspace). Note the key is servers, not mcpServers:
{
"servers": { "templetry": { "type": "stdio", "command": "templetry-mcp" } } }
The server takes no arguments and no environment; to work against a private catalog the agent passes registry on each tool call.
Usage guides live in the wiki: getting started, using templates, using pieces, keeping projects updated, authoring templates, AI agents and MCP. Normative behaviour is in spec/.
go build ./...
go test ./... # CI also runs -race and golangci-lint v2
update merges with git merge-file, so git must be on PATH for its tests. No test touches the network or needs Docker:
internal/forgetest is an in-memory GitHub (codeload tarballs and the commits API) behind http.DefaultClient, so init → edit → update runs end to end against templates the test publishes, commit by commit.internal/fakedocker puts a copy of the test binary on PATH as docker, recording what verify would have run.templetry through run(args, stdout, stderr) and templetry-mcp through serve(in, out), a JSON-RPC session over pipes.The demo above is recorded the same way, so it always shows real output. To regenerate it:
TEMPLETRY_DEMO_CAST=$PWD/docs/demo.cast go test ./cmd/templetry -run TestRecordDemo -count=1
npx svg-term-cli@2.1.1 --in docs/demo.cast --out docs/demo.svg --window --no-cursor
Apache License 2.0 — use it for anything, including commercially, with an explicit patent grant. The templates and the desktop app live in their own repos under MIT.