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)
PH civic data as MCP tools: the full PSA OpenSTAT catalog, hazards, procurement. 41 tools.
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。
PAGASA_API_TOKEN「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": {
"ph-civic-data": {
"command": "uvx",
"args": [
"ph-civic-data-mcp"
],
"env": {
"PAGASA_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add ph-civic-data --env PAGASA_API_TOKEN=your-value -- uvx ph-civic-data-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": {
"ph-civic-data": {
"command": "uvx",
"args": [
"ph-civic-data-mcp"
],
"env": {
"PAGASA_API_TOKEN": "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": {
"ph-civic-data": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"ph-civic-data-mcp"
],
"env": {
"PAGASA_API_TOKEN": "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 xmpuspus 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:PAGASA_API_TOKEN
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(0.8.0)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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Date Math
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.
Exact date/time math for agents: business days, holidays, time zones, cron, RRULE, SLA. x402 paid.
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。
Philippine civic data as agent-callable tools. The full PSA OpenSTAT
statistical catalog, PSGC location codes, infra-spending accountability,
earthquakes, weather, typhoons, procurement, poverty, solar radiation, air
quality, satellite vegetation, and macro indicators. Population figures
reach barangay level. 41 tools, no API keys.
Philippine civic-data portals publish open data in different shapes: scraped HTML tables, PXWeb JSON, and undocumented APIs. Nothing ties them together for an agent to use. This server does, over stdio, with zero hosting cost and no API key needed. It answers questions such as how many people live in a barangay, whether a place sits near an active fault or volcano, what a city spent on flood control, and how one place compares against another.
All data comes from public records. Heuristic indicators are statistical only. A specific allegation needs independent investigation and a second source.
Every client below runs the same package, uvx ph-civic-data-mcp, over stdio.
Claude Desktop. Add this to claude_desktop_config.json, which sits at ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS:
{
"mcpServers": { "ph-civic-data": { "command": "uvx", "args": ["ph-civic-data-mcp"] } } }
Claude Code.
claude mcp add ph-civic-data -- uvx ph-civic-data-mcp
Codex. Confirmed live on 2026-09-03.
codex mcp add ph-civic-data -- uvx ph-civic-data-mcp
Cursor. Add this to mcp.json:
{
"mcpServers": { "ph-civic-data": { "command": "uvx", "args": ["ph-civic-data-mcp"] } } }
VS Code. Add this to .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "ph-civic-data": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["ph-civic-data-mcp"] } } }
Docker. Build once, then run with -i for stdio:
docker build -t ph-civic-data-mcp .
The image runs as a non-root user and ships a healthcheck.
That recording is vhs docs/demo_setup.tape. It spawns Claude Code with --mcp-config pointed at this server, and Claude fans out to get_weather_forecast and get_population_stats, then correlates them. The temperatures and the population are what the live sources returned while it recorded. The population turn answers from the 2024 Census of Population (NCR: 14,001,751 as of 1 July 2024).
ph-civic-data-mcp exposes 41 tools across 19 public sources. Start with get_area_profile for any place-based question. It resolves the name to a PSGC code once, then composes demographics, economy, procurement, hazards, and the 3-day outlook in a single turn, with infra notices already normalized per 100,000 residents.
get_area_profileresolve_ph_locationget_population_statsget_poverty_statsassess_area_risklist_admin_unitsget_location_hierarchycompare_areascompare_areascompare_areasget_latest_earthquakesget_earthquake_bulletinget_volcano_statusget_active_typhoonsget_usgs_earthquakes_phget_flood_forecastget_historical_typhoons_phsearch_procurementsearch_infra_projectssummarize_infra_spendingget_procurement_summaryflag_infra_anomaliesget_infra_projectsearch_psa_catalogbrowse_psa_catalogdescribe_psa_datasetquery_psa_datasetget_inflation_statsget_labor_statsget_health_indicatorssearch_psic_codesquery_psa_dataset needs an explicit value code for every dimension, refuses "all" and "*", and caps a query at 1000 cells. PSA answers a full-cube request with an HTTP 403, so describe_psa_dataset first is the only way in.
get_weather_forecastget_weather_alertsget_solar_and_climateget_air_qualityget_vegetation_indexlist_pagasa_advisory_filesget_world_bank_indicatorbrowse_election_resultsget_election_returnThe archive froze on 2025-05-16, so these two read a fixed public record. The tools retrieve and never interpret.
get_official_gazette_feedsearch_hdx_datasetsEvery HDX dataset carries its own license. Read license_id before reuse.
Three MCP prompts pre-write the multi-step work, so a client can offer them as slash commands or starting points.
area_briefing(location) composes a full place briefing.infra_accountability_scan(area) walks the procurement review path.psa_data_explorer(topic) drives the search, describe, query loop.One tool answers questions about the server itself. get_data_freshness reports the running version, the tool count, every source with its cache window and license, per-host health, and cache ages.
Two MCP resources carry context a client can read without a tool call.
data://ph-civic/source-catalog is the source, freshness, and license table.data://ph-civic/civic-framing is the language rule for accountability output.Full signatures, arguments, and limits for all 41 tools: [docs/tool-reference.md](docs/tool-reference.md).
get_area_profile("Tacloban") returns the resolved identity, then reports Tacloban's own population next to the national figure, not the region's.
{
"resolved": { "name": "City of Tacloban", "psgc_code": "083747000", "level": "city" }, "demographics": { "population": 259353, "population_year": 2024, "population_census": "2024 Census of Population", "population_reference": "PSA 2024 Census of Population, reference date 2024-07-01.", "population_geography_level": "highly_urbanized_city", "population_psgc_code": "0831600000", "poverty_incidence_pct": 20.6, "poverty_reference_year": 2023 }, "national_reference": { "population": 112729484, "population_year": 2024, "poverty_incidence_pct": 10.9, "poverty_year": 2023, "population_share_pct": 0.23, "poverty_gap_pct_points": 9.7 }, "blocks": { "resolve": "success", "population": "success", "poverty": "success", "hazard": "success", "weather": "success", "national_population": "success", "national_poverty": "success", "infra": "success" }, "upstream_error": false, "caveats": [] }
Captured live on 2026-09-03. Tacloban's own population, 259,353, replaces the Region VIII figure of about 4.6 million that an earlier version reported. Every demographic field names its own census, reference date, and geography level, so an agent never has to guess which population a number belongs to.
A list tool returns a real list on success. On upstream failure it returns an envelope instead:
{ "results": [], "upstream_error": true, "caveats": ["ConnectError: ..."] }
Read that as "the source was unreachable," never as "no earthquakes" or "no notices." Failures never enter a cache, so a retry is meaningful, and a caveats entry carries the real error rather than an exception class name.
Every single-value tool sets data_status to one of five values:
data_status | Meaning |
|---|---|
success | The source returned a value, with its provenance. |
empty | The source answered but has no row for this request. |
unavailable | The source failed to respond, or sent an unreadable body. |
indeterminate | The source answered, but the server cannot trust the result. |
invalid_request | The caller sent a bad argument. Fix the argument named in caveats. |
upstream_error and validation_error derive from data_status, so a caller can branch on either field. get_area_profile reports one status per block in blocks and folds every failed block into caveats, so a null figure never sits beside an empty caveats list.
Every response carries source and data_retrieved_at.
The table below comes straight from SOURCE_CATALOG in server.py, through scripts/render_source_matrix.py, so it cannot drift from what the server actually reports.
| Source | What it gives | Freshness |
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