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)
Benchmark AI models on real prompts. Find cheaper, faster alternatives across 340+ models.
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。
LLMTEST_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"llmtest": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llmtest-mcp"
],
"env": {
"LLMTEST_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add llmtest --env LLMTEST_API_KEY=your-value -- npx -y llmtest-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"llmtest": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llmtest-mcp"
],
"env": {
"LLMTEST_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"llmtest": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llmtest-mcp"
],
"env": {
"LLMTEST_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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 tjacquesson 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。
入力が必要なもの:LLMTEST_API_KEY
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(0.6.1)がレジストリに届いたのは6 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, AvaHR
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.
Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.
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。
MCP server that benchmarks AI models on your actual prompts and finds cheaper, faster alternatives. Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, and any MCP-compatible tool.
Sign up at llmtest.io and grab your API key from the dashboard.
Claude Code:
claude mcp add llmtest -- npx llmtest-mcp
Then set your key:
export LLMTEST_API_KEY=llmt_your_key_here
Cursor / Windsurf / Other MCP clients:
Add to your MCP config file:
{
"mcpServers": { "llmtest": { "command": "npx", "args": ["llmtest-mcp"], "env": { "LLMTEST_API_KEY": "llmt_your_key_here" } } } }
Just ask in natural language:
LLMTest is a proxy that sits between your app and AI providers. Point your app at https://llmtest.io/v1 instead of calling OpenAI/Anthropic directly, and LLMTest tracks your usage, benchmarks alternatives, and suggests cost savings.
This MCP server gives your AI assistant access to LLMTest's tools so it can manage everything for you.
| Tool | Description |
|---|---|
status | Show proxy status and activity summary |
list_flows | List all AI flows with cost and latency stats |
get_suggestions | Get pending model-switch recommendations |
update_suggestion | Accept or dismiss a suggestion |
run_benchmark | Benchmark a flow against challenger models |
optimize_prompt | Rewrite a flow's prompt and find a cheaper model that still works |
seed_samples | Add test prompts for pre-launch benchmarking |
list_samples | Show stored test samples per flow |
list_new_models | Show new and trending models |
get_account | Check credit balance and usage |
get_autopilot_status | Check whether autopilot is on and whether the account is eligible |
enable_autopilot | Turn on weekly auto-optimization with safety gates + drift-based auto-revert |
disable_autopilot | Turn off autopilot (existing optimizations stay active) |
list_active_optimizations | List auto-accepted optimizations still inside their 24h revert window |
revert_optimization | Roll an auto-accepted optimization back to the previous prompt |
Autopilot automatically optimizes your flows on a weekly cadence. Changes that pass every safety gate go live with a 24-hour revert window. Drift detection keeps checking after that and rolls back if quality slips.
To enable from your IDE: ask your AI assistant something like "enable LLMTest autopilot". It will call enable_autopilot. Use get_autopilot_status to confirm prerequisites.
Prerequisites (checked per flow each cycle):
Safety gates (all must pass for auto-accept): 95% CI lower bound > 50% win rate, multi-judge agreement ≥ 80%, ≥ 20% total savings, no length-bias warning, golden-set regression check.
Revert: 24h window after auto-accept. After that, only drift detection can roll back.
Pre-launch (no traffic yet):
seed_samplesrun_benchmark to compare modelsget_suggestions with cheaper alternativesPost-launch (with real traffic):
https://llmtest.io/v1| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
LLMTEST_API_KEY | Yes | Your API key from llmtest.io/dashboard |
LLMTEST_BASE_URL | No | Custom API URL (defaults to https://llmtest.io) |
MIT