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)
MCP server providing X-ray interaction data via xraylib
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": {
"xraylib": {
"command": "uvx",
"args": [
"xraylib-mcp-server"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add xraylib -- uvx xraylib-mcp-serverプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"xraylib": {
"command": "uvx",
"args": [
"xraylib-mcp-server"
]
}
}
}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": {
"xraylib": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"xraylib-mcp-server"
]
}
}
}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 tschoonj 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(0.1.6)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Python (uv), Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk
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.
Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.
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。
A Model Context Protocol (MCP) server that provides access to xraylib X-ray interaction data through a standardized interface. Query cross-sections, fluorescence lines, edge energies, and more from any MCP-compatible client.
This server exposes 104 tools organized into the following categories:
SiO2, Ca5(PO4)3F)uv tool install xraylib-mcp-server
pip install xraylib-mcp-server
# Run with stdio transport (for Claude Desktop, etc.)
xraylib-mcp-server
xraylib-mcp-server --transport http --port 8000
xraylib-mcp-server --transport sse --port 8000
Add to your Claude Desktop configuration:
{
"mcpServers": { "xraylib": { "command": "uvx", "args": ["xraylib-mcp-server"] } } }
Or using the pre-built Docker image:
{
"mcpServers": { "xraylib": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:latest"] } } }
Add to your VS Code settings (.vscode/settings.json or user settings):
{
"mcp.servers": { "xraylib": { "command": "uvx", "args": ["xraylib-mcp-server"] } } }
Or using the pre-built Docker image:
{
"mcp.servers": { "xraylib": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:latest"] } } }
Add the server using the CLI:
claude mcp add xraylib -- uvx xraylib-mcp-server
Or using the pre-built Docker image:
claude mcp add xraylib -- docker run -i --rm ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:latest
# Run in development mode with MCP inspector
uv run mcp dev src/xraylib_mcp_server/server.py
# Pull the latest image
docker pull ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:latest
docker run -i --rm ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:latest
docker run --rm -p 8000:8000 ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:latest xraylib-mcp-server --transport http --port 8000
docker pull ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:0.1.0 docker run -i --rm ghcr.io/tschoonj/xraylib-mcp-server:0.1.0
# Build the Docker image locally
docker build -t xraylib-mcp-server .
docker run -i --rm xraylib-mcp-server
docker run --rm -p 8000:8000 xraylib-mcp-server xraylib-mcp-server --transport http --port 8000
# Clone the repository
git clone https://github.com/tschoonj/xraylib-mcp-server.git cd xraylib-mcp-server
uv sync --dev
# Run all tests
uv run pytest
uv run pytest --cov=src/xraylib_mcp_server --cov-report=html
# Lint
uv run ruff check .
uv run ruff format .
uv run mypy src/ --ignore-missing-imports
BSD 3-Clause License -- see LICENSE for details.