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)
AI-native HackerNews MCP Server. Find HN content that matters with explainable quality signals.
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": {
"readhn": {
"command": "uvx",
"args": [
"readhn"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add readhn -- uvx readhnプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"readhn": {
"command": "uvx",
"args": [
"readhn"
]
}
}
}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": {
"readhn": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"readhn"
]
}
}
}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 xodn348 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(0.2.0)がレジストリに届いたのは8 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, Intervals MCP
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.
Remote MCP server for intervals.icu run data and analysis
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。
AI-native HackerNews MCP Server. Find HN content that matters with explainable quality signals.
Discover — Filter stories by keywords, scores, time. Get ranked results with quality signals.
Trust — Find domain experts. See who's talking and why they matter. EigenTrust propagation from seed experts.
Understand — Every result explains WHY. 5 signals: practitioner depth (30%), thread depth (20%), expert involvement (20%), velocity (15%), references (15%).
# Install
pip install readhn
readhn setup
readhn setup detects Claude Code, Codex, Cursor, Claude Desktop, Cline, Windsurf, and OpenCode config paths and adds the readhn MCP server.
Useful setup flags:
readhn setup --list # Show detected agents
readhn setup --dry-run # Preview config changes only readhn setup --agents "Cursor" # Configure only specific agents
After setup, your AI agent auto-discovers readhn and uses it when you ask HN questions.
Ask your AI agent:
The agent calls readhn tools, gets results with quality signals, and explains why each result matters.
export HN_KEYWORDS="ai,llm,rust,distributed-systems,databases" # Default filter keywords
export HN_MIN_SCORE="50" # Minimum story score export HN_EXPERTS="tptacek,simonw,antirez,ept,jepsen" # Seed experts for trust export HN_TIME_HOURS="24" # Time window
When you ask HN questions, your AI agent uses these tools:
discover_stories() — Top stories filtered by keywords/score/time, ranked by quality signalssearch() — Algolia search with explainable rankingfind_experts() — Find domain experts using EigenTrust on comment graphexpert_brief() — User profile + activity + trust scorestory_brief() — Story + top comments + signals in one callthread_analysis() — Full comment tree with quality signals per commentEvery response includes signals breakdown: why each result was chosen.
MIT