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 runtime for policy-governed, verified agent actions with durable receipts.
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": {
"melra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@melra/cli",
"serve"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add melra -- npx -y @melra/cli serveプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"melra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@melra/cli",
"serve"
]
}
}
}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": {
"melra": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@melra/cli",
"serve"
]
}
}
}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 XAGI-Lab 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-alpha.14)がレジストリに届いたのは21 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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs
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.
Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.
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。
Modular Execution Layer for Reliable Autonomy
An open-source local execution runtime for agent tool calls you route through MELRA. It checks each call against policy, requests approval when needed, verifies declared evidence, and keeps a redacted receipt of what runs to an outcome. For each task, MELRA dispatches mutations at most once; uncertain outcomes are parked for reconciliation instead of replay. Exactly-once external effects still depend on the provider. Calls made through other tools remain outside MELRA's control.
Works with
26-second demo · Quick start · How it works · See what it is doing · Docs · Contribute · Discussions · Product Hunt launch
https://github.com/user-attachments/assets/e5cf895d-7ea6-4797-a1ef-e69cc5860d3f
[!WARNING]
MELRA is alpha software. The local runtime is tested end to end, but APIs may
change before
1.0. Use an isolated workspace, keep domain and command allowlists
narrow, and read every approval before you give it.
You need Node.js 22.13 or newer, or 23.4 or newer. From the project the agent should work in, one command sets everything up:
cd ~/project
npx @melra/cli@alpha setup
That directory becomes the agent's workspace, the boundary for its file and command operations. setup shows it, and asks before making your home directory, a directory holding it, or / the workspace; set MELRA_WORKSPACE to choose another.
In a terminal, setup is a short wizard. It writes a safe local policy, finds the agent apps on your machine, asks which one should use MELRA, and writes MELRA into that app's own config file, keeping everything else in it (and saving a .bak first):
Which MCP client should use MELRA?
Choose 1-26 [1]: 1 Write it into ~/project/.mcp.json? [Y/n]
✓ Workspace ~/project ✓ Policy ~/.melra/policy.json ✓ Claude Code ~/project/.mcp.json
Next: Start claude in this workspace and approve the 'melra' server when it asks; 'claude mcp list' then shows it connected. Or start it with 'melra launch claude-code', so MELRA's are the only tools it has that change anything.
Then restart your agent app (Claude Code asks you to approve a project's server once) and ask it to do something, for example *"use melra to show me the system info"*. That's it.
Prefer flags, a container, or building from source?
| How | Command |
|---|---|
| One client, no questions | npx @melra/cli@alpha setup --client cursor --write |
| Print the config instead of writing it | npx @melra/cli@alpha setup --client codex |
| Install globally | npm install -g @melra/cli@alpha && melra setup |
| Container (no Node needed) | docker run --rm ghcr.io/xagi-lab/melra:alpha doctor |
| Prebuilt release | download from releases, verify against SHA256SUMS, then node melra/dist/bin.js doctor |
| From source | git clone https://github.com/XAGI-Lab/melra.git && cd melra && corepack enable && pnpm install --frozen-lockfile && pnpm build && pnpm melra setup |
| One file, no Node needed *(experimental)* | from a checkout: pnpm build:sea, then ./dist-sea/melra setup; see single executable |
| Check what you installed | npm audit signatures verifies registry signatures; npm provenance links each package to its GitHub Actions build (see npm packages) |
Every command prints readable output in a terminal and plain JSON when piped or with --json, so scripts keep working. MELRA creates /payload.key with private permissions on first start; back it up with the SQLite files, because losing it makes persisted payloads unreadable. See installation for every install path, environment variable, and the hardened Docker invocation.
[!CAUTION]
This project publishes only under the
@melra/npm scope (@melra/cliis the CLI)
and on its releases, where the Python
SDK's wheel is. An unscoped npm package
melraor a PyPI packagemelrais
not this project's. Install from that scope, from this repository, or from the
releases.
If MELRA helps, star the repository so other agent builders can find it. Trying it in Cursor or another client? Share the client and its version, your OS, and your MELRA version (npx @melra/cli@alpha version) in issue #184; partial test results are useful too.
AI agents no longer just talk. They edit files, run commands, click through websites and call APIs on your behalf. Four questions come with that, and most agents answer them differently, or not at all:
Every action MELRA receives is checked against your policy, and checked again at the moment it runs. Risky changes wait for your exact approval.
"No error" is not success. An action counts only when the evidence you declared holds: the file exists, the exit code is 0, the page says what it should. For a file change or a memory delete MELRA also checks the end state itself: a written file holds exactly the bytes sent.
Every mutation MELRA dispatches is recorded before it runs and runs at most once. After a crash, MELRA settles it from its evidence or the provider; what it cannot settle waits in recovery_required and is never replayed.
Every action MELRA runs to an outcome leaves a redacted, append-only receipt and a certificate that carries its own digest, so you can audit what ran, who asked, and why it was allowed.
MELRA answers those questions in one place for tool calls routed through it, across supported agents. It sits underneath your agent for those calls, the way an operating system sits underneath your apps:
<img src="docs/assets/read
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます