Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Valuation MCP: DCF/NAV/CCA, WACC, derivatives, credit risk, fixed income, structured products.
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.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://fair-value.ascent-partners.com/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fair-value": {
"command": "uvx",
"args": [
"fair-value",
"fair-value-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http fair-value https://fair-value.ascent-partners.com/mcpclaude mcp add fair-value -- uvx fair-value fair-value-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fair-value": {
"url": "https://fair-value.ascent-partners.com/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fair-value": {
"command": "uvx",
"args": [
"fair-value",
"fair-value-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"fair-value": {
"type": "http",
"url": "https://fair-value.ascent-partners.com/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"fair-value": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"fair-value",
"fair-value-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://fair-value.ascent-partners.com/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
게시자(ascent-partners.com)가 저장소 소유자(simonmak-ascent)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 0개를 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.
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.7)은 23일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Detailing Manager
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.
Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Professional financial valuation system for OpenCode with IFRS/IVS compliance.
mcp-name: com.ascent-partners/fair-value
A single valuation core — exposed as an MCP server, a REST API, and a Python library — whose **14 native calculate_* tools / 135 methods cover corporate, startup, and intangible valuation aligned to IVS 2025 and IFRS/IAS**:
Every result is a deterministic-first envelope carrying the centre value, solution_type, statistics (σ / percentiles, and seeded samples for the few stochastic methods), and citations resolving to verbatim IVS/IFRS clauses. 120 / 135 methods carry standards citations and the taxonomy has 0 orphan clauses, enforced by a conformance gate in CI.
Fastest path — no install:
https://fair-value.ascent-partners.com/mcphttps://fair-value.ascent-partners.com/v1/healthhttps://fair-value.ascent-partners.com/uvx --from "fair-value[mcp]" fair-value-mcpThen call any of the 14 calculate_* tools (add -help / help=true for the generated transparency record). Client config: MCP Server.
flowchart LR
CLIENT["AI agent / OpenCode"] -->|"stdio (uvx) or Streamable HTTP"| MCP["fair-value-mcp 14 calculate_* tools · 135 methods"] HOST["Hosted · fair-value.ascent-partners.com docs/landing at / · MCP at /mcp · REST at /v1"] --> CLIENT MCP --> REG["method-spec registry (valuation://methods)"] REG --> STD["standards taxonomy + corpus IVS 2025 · IFRS/IAS · (valuation://standards)"] REG --> CORE["valuation engine DCF · NAV · CCA · WACC (FF5) · derivatives credit risk · actuarial"] CORE --> DATA["inputs from apdb-etl (cited)"] CORE --> ENV["result envelope value + statistics + citations"]
pip install -r requirements.txt # dev workflow
pip install . # base library pip install ".[mcp]" # + MCP server dependencies (fastmcp)
The console command fair-value-mcp runs the MCP server (stdio; add --http for Streamable HTTP).
# run locally without installing (stdio)
uvx --from "fair-value[mcp]" fair-value-mcp
pip install "fair-value[mcp]" fair-value-mcp # stdio fair-value-mcp --http # Streamable HTTP
The server exposes 14 native calculate_* tools spanning DCF, cost of capital, market multiples, residual/asset valuation, options, expected value, credit risk, actuarial PV, sector metrics, fair-value adjustments, convertible bonds, structured products, loss-making companies, and fixed income — all derived from one method-spec registry. Add -help to any tool (or help=true) for its generated documentation with formula reference, inputs, and governing clauses.
Adoption target: ≥ 100 PyPI downloads and ≥ 1 directory listing within 90 days of the first release (tracked via the PyPI stats API and the directory listing).
The same core is exposed at /v1 (served next to MCP by mcp_server.asgi:app):
curl -s localhost:8000/v1/health
curl -s -X POST localhost:8000/v1/calculate/calculate_dcf \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{"method":"dcf","cash_flows":[100,110],"discount_rate":0.1}'
Endpoints: /v1/health, /v1/tools, /v1/methods, /v1/standards, /v1/openapi.json, /v1/docs (Swagger UI), /v1/help/{tool}, POST /v1/calculate/{tool}. See REST API.
The hosted domain serves a Next.js frontage — landing, complete docs, methods catalogue (one page per method), standards browser, and an API playground — alongside the MCP/REST function in one Vercel project. It is data-driven: the catalogue is generated from the registry at build time (scripts/gen_web_data.py → data/catalog.json).
pnpm install
pnpm dev # http://localhost:3000 (expects /v1 from the API for the playground) pnpm build # prebuild regenerates data/catalog.json pnpm typecheck && pnpm lint
Routing: / and /docs/* are Next.js; /mcp and /v1/* are rewritten to the Python function (api/index.py). The frontage is localized — en at /, zh at /zh, hk at /hk — via per-locale root layouts with hreflang.
from valuation_engine import run_valuation
result = run_valuation('9988.HK', 'dcf') # DCF valuation (shared envelope)
The standards alignment is data, not code: standards/taxonomy.json maps each method to its IVS and IFRS/IAS clauses, standards/source/*.md holds the verbatim clause text (with standards/provenance.json recording edition and source), and standards/coverage-baseline.json is the coverage ratchet. The engine attaches solution_type and citations to every envelope, and scripts/check_conformance.py fails CI if a published method loses its citation or the taxonomy/corpus drifts. See Standards reference.
flowchart LR
SEED["method_spec_seed.py method tables · 135 methods"] --> SPEC["method_spec.py parameter vocabulary"] SPEC --> SURF["tool_surface.py 15 calculate_* tools"] SPEC --> STD["standards.py taxonomy · citations"] SURF --> SRV["server.py (FastMCP)"] SRV --> STDIO["stdio · uvx fair-value-mcp"] SRV --> HTTP["Streamable HTTP · fair-value-mcp --http"] ASGI["asgi.py (+ rest.py, openapi.py)"] --> HOST["Hosted · / + /v1"] SRV --> DOCS["docs.py -help transparency records"] STD -.->|resources| RES["valuation://methods · valuation://standards"] SRV -.-> DOCS
src/ ├── constants.py # standards references ├── valuation/ # DCF, NAV, CCA, asset standards (relief-from-royalty, MPEEM, residual) ├── cost_of_capital/ # WACC, FF5, KMV ├── credit_risk/ # ECL, PD/LGD, CVA/DVA ├── derivatives/ # options, swaps, convertible bonds, structured products, fixed income └── output/ # shared result envelope (value + statistics + citations) mcp_server/ ├── method_spec.py + method_spec_seed.py # single source of truth for tools/methods ├── standards.py # taxonomy loader, citations, coverage ├── tool_surface.py · engine.py · handlers.py · server.py ├── docs.py · rest.py · openapi.py · asgi.py └── catalog.py · prompts.py # valuation:// resources + guided prompts standards/ # taxonomy.json · source/*.md · provenance · baseline scripts/ # check_conformance.py · gen_docs.py
sequenceDiagram
autonumber participant C as MCP / REST / Python caller participant E as validation + dispatch participant R as method-spec registry participant S as standards taxonomy participant M as computation modules (src/) participant O as output envelope C->>E: calculate_*(...) / POST /v1/calculate/* E->>R: resolve method + validate parameters (no defaults) R-->>E: method spec E->>M: dispatch to valuation / cost_of_capital / credit_risk / derivatives E->>S: attach solution_type + citations M-->>E: value + steps + assumptions E->>O: ok() / error() envelope (value · statistics · citations) O-->>C: status · method · value · statistics · assumptions · citations · disclaimer
CI and deployment run through the APG workbench pipeline.
mkdocs build (see mkdocs.yml); method reference auto-generated by scripts/gen_docs.pySKILL.md — capability spec; valuation://methods / valuation://standards — machine-readable cataloguesReleased under the MIT License.