Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
AI-powered E2E testing for 10 platforms. 253 MCP tools. Zero test code needed.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"flutter-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add flutter-skill -- npx -y flutter-skill프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"flutter-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"flutter-skill": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 ai-dashboad 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.9.36)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
flutter-skill
Give any AI agent eyes and hands inside any running app.
10 platforms. Zero test code. One MCP server.
Demo • Quick Start • AI Platforms • Platforms • vs Others • Docs
🚀 Zero config. Zero test code. Just talk to your AI.
If this saves you time, please consider starring the repo ⭐ — it helps others find it!
https://github.com/user-attachments/assets/d4617c73-043f-424c-9a9a-1a61d4c2d3c6
One prompt. 28 AI-driven actions. Zero test code. The AI explores a TikTok clone, navigates tabs, scrolls feeds, tests search, fills forms — all autonomously.
Writing E2E tests is painful. Maintaining them is worse. flutter-skill takes a different approach:
You: "Test the checkout flow with an empty cart, then add 3 items and complete purchase"
Your AI agent handles the rest — screenshots, taps, text entry, assertions, navigation. No Page Objects. No XPath. No brittle selectors. Just plain English.
1. Install (30 seconds)
npm install -g flutter-skill
2. Add to your AI (copy-paste into MCP config)
{
"mcpServers": { "flutter-skill": { "command": "flutter-skill", "args": ["server"] } } }
Works with Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Copilot, Cline, OpenClaw — any MCP-compatible agent.
3. Add to your app (2 lines for Flutter)
import 'package:flutter_skill/flutter_skill.dart';
void main() { if (kDebugMode) FlutterSkillBinding.ensureInitialized(); runApp(MyApp()); }
4. Test — just talk to your AI:
*"Launch my app, explore every screen, and report any bugs"*
That's it. Zero configuration. Zero test code. Works in under 60 seconds.
📦 More install methods (Homebrew, Scoop, Docker, IDE, Agent Skill)
| Method | Command |
|---|---|
| npm | npm install -g flutter-skill |
| Homebrew | brew install ai-dashboad/flutter-skill/flutter-skill |
| Scoop | scoop install flutter-skill |
| Docker | docker pull ghcr.io/ai-dashboad/flutter-skill |
| pub.dev | dart pub global activate flutter_skill |
| VSCode | Extensions → "Flutter Skill" |
| JetBrains | Plugins → "Flutter Skill" |
| Agent Skill | npx skills add ai-dashboad/flutter-skill |
| Zero-config | flutter-skill init (auto-detects & patches your app) |
Works with any MCP-compatible AI tool. One config line:
{
"mcpServers": { "flutter-skill": { "command": "flutter-skill", "args": ["server"] } } }
| Platform | Config File | Status |
|---|---|---|
| Cursor | .cursor/mcp.json | ✅ |
| Claude Desktop | claude_desktop_config.json | ✅ |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json | ✅ |
| VSCode Copilot | .vscode/mcp.json | ✅ |
| Cline | VSCode Settings → Cline → MCP | ✅ |
| OpenClaw | Skill or MCP config | ✅ |
| Continue.dev | .continue/config.json | ✅ |
For standalone browser automation, CI/CD pipelines, or remote access:
# Start server
flutter-skill serve https://your-app.com
flutter-skill nav https://google.com flutter-skill snap # Accessibility tree (99% fewer tokens) flutter-skill screenshot /tmp/ss.jpg flutter-skill tap "Login" flutter-skill type "hello@example.com" flutter-skill eval "document.title" flutter-skill tools # List all available tools
| Command | Description |
|---|---|
nav | Navigate to URL |
snap | Accessibility tree snapshot |
screenshot [path] | Take screenshot |
tap | Tap element |
type | Type via keyboard |
key [mod] | Press key |
eval | Execute JavaScript |
title | Get page title |
text | Get visible text |
hover | Hover element |
upload | Upload file |
tools | List tools |
call [json] | Call any tool |
Supports --port=N, --host=H flags and FS_PORT/FS_HOST env vars.
server (MCP stdio) | serve (HTTP) | |
|---|---|---|
| Use case | IDE / AI agent integration | CLI / automation / CI/CD |
| Protocol | MCP (JSON-RPC over stdio) | HTTP REST |
| Tools | 253 (dynamic per page) | 246 (generic) |
| Browser | Auto-launches Chrome | Connects to existing Chrome |
| Best for | Cursor, Claude, VSCode | OpenClaw, scripts, pipelines |
Full CLI client reference: docs/CLI_CLIENT.md
Most testing tools work on 1-2 platforms. flutter-skill works on 10.
| Platform | SDK | Test Score |
|---|---|---|
| Flutter (iOS/Android/Web) | flutter_skill | ✅ 188/195 |
| React Native | sdks/react-native | ✅ 75/75 |
| Electron | sdks/electron | ✅ 75/75 |
| Tauri (Rust) | sdks/tauri | ✅ 75/75 |
| Android (Kotlin) | sdks/android | ✅ 74/75 |
| KMP Desktop | sdks/kmp | ✅ 75/75 |
| .NET MAUI | sdks/dotnet-maui | ✅ 75/75 |
| iOS (Swift/UIKit) | sdks/ios | ✅ 19/19 |
| Web (any website) | sdks/web | ✅ |
| Web CDP (zero-config) | No SDK needed | ✅ 141/156 |
Total: 656/664 tests passing (98.8%) — each platform tested against a complex social media app with 50+ elements.
Real benchmarks from automated test runs against a complex social media app:
| Operation | Web (CDP) | Electron | Android |
|---|---|---|---|
connect | 93 ms | 55 ms | 103 ms |
tap | 1 ms | 1 ms | 2 ms |
enter_text | 1 ms | 1 ms | 2 ms |
inspect | 3 ms | 12 ms | 10 ms |
snapshot | 2 ms | 8 ms | 29 ms |
screenshot | 31 ms | 80 ms | 88 ms |
eval | 1 ms | — | — |
Token efficiency: snapshot() returns a structured element tree instead of an image — 87–99% fewer tokens than sending screenshots to your AI agent.
How fast is that? A tap takes 1–2 ms end-to-end. Browser automation tools like Playwright and Selenium typically take 50–100 ms for the same operation. That's 50–100× faster, because flutter-skill talks directly to the app runtime instead of going through WebDriver or CDP indirection.
Tested 15 MCP tools against production websites — 75/75 passed, zero timeouts:
| Site | Tools | Total Time | snapshot | screenshot | count_elements |
|---|---|---|---|---|---|
| YouTube | 15/15 ✅ | 6.9s | 43 ms | 30 ms | 4 ms |
| Amazon | 15/15 ✅ | 14.2s | 1 ms | 5 ms | 2 ms |
| 15/15 ✅ | 17.9s | 6 ms | 32 ms | 51 ms | |
| Hacker News | 15/15 ✅ | 4.8s | 53 ms | 188 ms | 1 ms |
| Wikipedia | 15/15 ✅ | 7.8s | 15 ms | 336 ms | 1 ms |
Total time includes page load. Tool execution is consistently sub-100ms even on heavy DOM sites.
| flutter-skill | Playwright MCP | Appium | Detox | |
|---|---|---|---|---|
| MCP tools | 253 | ~33 | ❌ | ❌ |
| Platforms | 10 | 1 (web) | Mobile | React Native |
| Setup time | 30 sec | Minutes | Hours | Hours |
| Test code needed | ❌ None | ✅ Yes | ✅ Yes | ✅ Yes |
| AI-native (MCP) | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Self-healing tests | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Monkey/fuzz testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Visual regression | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Network mock/replay | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| API + UI testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Multi-device sync | ✅ | ❌ | Partial | ❌ |
| Accessibility audit | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| i18n testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Performance monitoring | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Natural language | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Flutter support | ✅ Native | Partial | Partial | ❌ |
| Desktop apps | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| AI page understanding | ✅ AX Tree | ❌ Screenshots | ❌ | ❌ | | Boundary/security test | ✅ 13 payloads | ❌ | ❌ | ❌ | | Batch actions | ✅ 5+/call | 1/call | 1/call | 1/call |
flutter-skill is the only AI-native E2E testing tool that works across mobile, web, and desktop — with 7× more tools than the nearest competitor.
# 🤖 AI autonomous exploration — finds bugs automatically
flutter-skill explore https://my-app.com --depth=3
flutter-skill monkey https://my-app.com --actions=100 --seed=42
flutter-skill test --url https://my-app.com --platforms web,electron,android
flutter-skill serve https://my-app.com
Most AI testing tools send screenshots to the LLM — each one costs ~4,000 tokens.
flutter-skill uses Chrome's Accessibility Tree to give your AI a compact semantic summary of any page:
// page_summary → ~200 tokens (vs ~4,000 for a screenshot)
{ "title": "Shopping Cart", "nav": ["Home", "Products", "Cart", "Account"], "forms": [{"input:Coupon Code": "text"}], "buttons": ["Apply", "Checkout", "Continue Shopping"], "features": {"search": true, "pagination": true}, "links": 47, "inputs": 3 }
Then batch multiple actions in one call:
// explore_actions → 5 actions per call (vs 5 separate tool calls)
{"actions": [ {"type": "fill", "target": "input:Coupon Code", "value": "SAVE20"}, {"type": "tap", "target": "button:Apply"}, {"type": "tap", "target": "button:Checkout"}, {"type": "fill", "target": "input:Email", "value": "test@example.com"}, {"type": "tap", "target": "button:Continue"} ]}
Result: Your AI agent tests faster, costs less, and understands pages better than screenshot-based tools.
| flutter-skill | Screenshot-based tools |
|---|
| Tokens per page | **~2
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요