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)
Local MCP server for meeting transcripts, summaries, action items & decisions — no cloud.
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。
SAMURAIZER_MEETINGS_DIR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": {
"samuraizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add samuraizer --env SAMURAIZER_MEETINGS_DIR=your-value -- npx -y @samuraizer/mcp-server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": {
"samuraizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "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": {
"samuraizer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "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。
SAMURAIZER_MEETINGS_DIR env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 UladzKha 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(0.1.7)がレジストリに届いたのは2 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, Foliosio
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 your support inbox, tag conversations and save draft replies from your AI agent. Never sends.
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。
Local-first MCP server that gives AI agents access to your meeting recordings — transcripts, summaries, action items, and decisions — without sending anything to the cloud.
Model Context Protocol server for Samuraizer — exposes processed meetings to AI agents (Claude Desktop, Claude Code, MCP Inspector, etc.) over stdio.
get_meeting for those. Returns ranked results with snippets.Full input and output details for each tool are in Tools below.
The server provides two modes:
samuraizer itself: whisper-cli, ffmpeg, ffprobe, and a running Ollama instance.Everything stays local. The server reads meetings from a directory on your machine and never sends data to any external service.
This package depends on @samuraizer/cli for its config and pipeline. Before using the MCP server, install and initialize the CLI:
npm install -g @samuraizer/cli
samuraizer init
Edit the generated config (path printed by samuraizer config path) and make sure meetingsDir points to the directory where your processed meetings live. The MCP server reads from that same directory.
For process mode, you additionally need the Samuraizer runtime dependencies installed and configured: whisper-cli from whisper.cpp, ffmpeg / ffprobe, and a running Ollama server with a pulled model. See the main Samuraizer README for setup details.
For query mode only (list_meetings, get_meeting, meeting:// resources), none of the runtime dependencies are required — just a populated meetingsDir.
npm install -g @samuraizer/mcp-server
This exposes a samuraizer-mcp binary on your PATH.
samuraizer-mcp
The server speaks MCP over stdio. It is not meant to be used interactively from a shell — it is intended to be launched by an MCP client such as Claude Desktop or MCP Inspector.
npx @modelcontextprotocol/inspector samuraizer-mcp
Opens a browser UI where you can list tools and resources, call them with arguments, and see responses. Useful for debugging.
Add the server to your Claude Desktop configuration file:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (Linux)%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "samuraizer-mcp" } } }
If samuraizer-mcp is not found by Claude Desktop (PATH issues are common with version managers like fnm, nvm, or volta), use an absolute path instead. Find it with which samuraizer-mcp, then:
{
"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "/absolute/path/to/samuraizer-mcp" } } }
You can also override the meetings directory per-server via environment variables:
{
"mcpServers": { "samuraizer-personal": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/personal-meetings" } }, "samuraizer-work": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/work-meetings" } } } }
Restart Claude Desktop after editing the config.
claude mcp add samuraizer samuraizer-mcp
See the Claude Code MCP documentation for managing MCP servers from the CLI.
The MCP server reads the same config file as @samuraizer/cli. There is no separate config for the server itself.
All config fields accept env-var overrides, useful for running the server in different contexts (e.g. one MCP server per project):
| Variable | Maps to |
|---|---|
SAMURAIZER_MEETINGS_DIR | meetingsDir |
SAMURAIZER_MODEL | model |
SAMURAIZER_OLLAMA_BASE_URL | ollamaBaseUrl |
SAMURAIZER_WHISPER_COMMAND | whisperCommand |
SAMURAIZER_WHISPER_MODEL_PATH | whisperModelPath |
SAMURAIZER_WHISPER_DEVICE | whisperDevice |
SAMURAIZER_WHISPER_PROMPT | whisperPrompt |
SAMURAIZER_WHISPER_CARRY_INITIAL_PROMPT | whisperCarryInitialPrompt |
SAMURAIZER_LANGUAGE | language |
SAMURAIZER_FFMPEG_COMMAND | ffmpegCommand |
SAMURAIZER_FFPROBE_COMMAND | ffprobeCommand |
SAMURAIZER_LLM_CONCURRENCY | llmConcurrency |
Env vars override values from the config file. Booleans accept 1/0, true/false, yes/no, or on/off.
llmConcurrency defaults to 1, so process_recording runs summary, action-item, and decision extraction sequentially on all hardware. Values 2 and 3 explicitly opt into parallel Ollama requests and require enough spare VRAM for additional KV-cache slots.
search_meetingsSearch processed meetings by summary text, meeting name, action items, and decisions.
Transcripts are deliberately not searched — they are one to two orders of magnitude larger than the fields above, and scanning them on every query would not scale. Use get_meeting when you need the transcript.
Input:
query *(string, required)* — search query, case-insensitive. See Query syntax.limit *(integer, optional)* — maximum results to return (default 10).Returns: JSON array of ranked results, each with id, name, generated_at, duration_sec, score, matched_in (any of summary, name, action_items, decisions), and a snippet around the best match. Results are ranked by how many fields matched — a summary hit weighs more than a name, action-item, or decision hit — with ties broken by recency. Useful for finding a specific meeting without enumerating all of them.
The query is split into words, and a meeting matches only when every word is found. The words do not have to share a field, so patient id post log matches a meeting whose summary mentions the patient ID and whose action items mention the post log.
Each word matches as a substring, so export finds exporter.
Wrap the query in double quotes to require an exact phrase instead:
patient id post log → all four words, anywhere in the searched fields
"patient id post log" → that exact run of characters, in one field
A meeting containing the whole query verbatim scores above one that merely scatters the same words, so exact matches still surface first.
list_meetingsList processed meetings, sorted newest first.
Input:
limit *(integer, optional)* — maximum number of results to return.Returns: JSON array of meeting summaries (id, name, generated_at, summary_preview, participant_count, duration_sec).
get_meetingRetrieve the full processed output for a specific meeting.
Input:
id *(string, required)* — the meeting ID (ULID).Returns: the full meeting JSON, including transcript, summary, action items, decisions, and provenance metadata. Returns an error if the meeting is not found.
These tools run parts of the Samuraizer pipeline on demand. They have local runtime dependencies (whisper-cli, ffmpeg, Ollama).
process_recordingRun the full pipeline on an audio file. Recommended entrypoint for processing recordings via an agent.
Input:
filePath *(string, required)* — absolute path to the audio file.model *(string, optional)* — Ollama model to use; falls back to the configured default.Returns: JSON with summary, action items, decisions, and output file paths.
normalize_audioNormalize an audio file to 16 kHz mono PCM WAV (the format Whisper expects).
Input: inputPath, outputPath (both required absolute paths).
transcribe_audioTranscribe an audio file with whisper.cpp.
Input: filePath (required absolute path).
summarize_transcriptGenerate a meeting summary from transcript text.
Input: transcriptText (required), model (optional).
extract_action_itemsExtract action items from a transcript.
Input: transcriptText (required), model (optional).
extract_decisionsExtract confirmed decisions from a transcript.
Input: transcriptText (required), model (optional).
The server exposes each processed meeting as an MCP resource:
meeting://{id}application/jsonget_meeting returns.Listing resources returns one entry per meeting in meetingsDir. Reading a resource returns its full content. Resources are particularly useful for clients that surface them in their UI (e.g. Claude Desktop's resource picker).
All meeting JSON conforms to the open Samuraizer meeting-output schema, which describes meeting structure, transcript segments, summaries, action items, decisions, and provenance metadata.
The schema and its specification live in the memnex-spec package:
spec/meeting-output.schema.jsonspec/SPEC.mdspec/examples/Error: The config file is not created, please run 'samuraizer init'The MCP server uses the same config as the CLI. Install @samuraizer/cli and run samuraizer init first.
list_meetings returns an empty arrayEither meetingsDir is empty, or all meeting.json files in it failed schema validation. The server logs structured warnings to stderr for each invalid meeting it skips — check the terminal where the MCP server is running (or the Claude Desktop logs at `~/Library/Logs/Claude/mcp-serv
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