Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Runtime governance enforcement for AI agents. Zero token overhead.
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": {
"aegis": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aegis-mcp-server"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add aegis -- npx -y aegis-mcp-server프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"aegis": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aegis-mcp-server"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"aegis": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aegis-mcp-server"
]
}
}
}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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 cleburn 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(0.1.15)은 8개월 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, Dialyne
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.
Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
MCP enforcement layer for the [Aegis](https://github.com/cleburn/aegis-spec) agent governance specification.
Policy at the root. Enforcement at runtime. Accountability on every action.
aegis-mcp-server is an MCP server that validates every agent action against your .agentpolicy/ files before it happens. Path permissions, content scanning, role boundaries, quality gates — all enforced at runtime with zero token overhead to the agent.
The agent never loads your governance files. The MCP server reads them into its own process memory and validates silently. The agent calls governed tools and gets back either a success or a blocked response with the specific reason.
# Install globally
npm install -g aegis-mcp-server
If you generated your policy with aegis-cli, the .mcp.json connection config is already in your project root. Just install the MCP and open your agent — it connects automatically.
When starting a new agent session in a governed project, use this as your first prompt:
Call aegis_policy_summary now. This is your governance contract — it defines your
role, your boundaries, and which tools to use. Do not take any action until you have called this tool and received confirmation from the user to proceed.
For initial builds, the Aegis CLI generates a custom handoff prompt tailored to your project — use that instead.
The MCP starts without a pre-assigned role. When the agent calls aegis_policy_summary, it receives the list of available roles — including the built-in construction role and all specialist roles from .agentpolicy/roles/. The agent presents them to the user, the user picks, and the agent calls aegis_select_role to lock in. All enforcement uses the selected role for the rest of the session.
This is the default behavior — no configuration needed beyond the .mcp.json that aegis init creates automatically.
The construction role is always available for initial builds and major restructuring. When selected:
.agentpolicy/ files serve as the blueprint — the agent reads constitution, governance, and role files to understand the project's architecture, conventions, and quality standardsstate/overrides.jsonl with a timestamp and human_confirmed: trueaegis_complete_task to run quality gates and close construction mode — the closing timestamp is logged alongside the opening entryConstruction mode is not a bypass — the agent still follows the governance files as its blueprint. It's a speed optimization for greenfield builds where enforcing write restrictions on every file would be counterproductive.
If you know which role to assign at startup:
{
"mcpServers": { "aegis": { "command": "aegis-mcp", "args": ["--project", ".", "--role", "backend"] } } }
The MCP locks to that role immediately. aegis_policy_summary returns the role's boundaries directly, skipping role selection.
| Tool | What it does | Token cost |
|---|---|---|
aegis_policy_summary | Role boundaries and governance summary (or available roles in universal mode) | ~200 tokens |
aegis_select_role | Select a role (including construction) in universal mode | Tiny |
aegis_check_permissions | Pre-check if an operation is allowed | Tiny |
aegis_write_file | Governed write with path + content validation | Same as a normal write |
aegis_read_file | Governed read with path validation | Same as a normal read |
aegis_delete_file | Governed delete with path validation | Tiny |
aegis_execute | Governed command execution | Command output only |
aegis_complete_task | Run quality gates and close construction mode if active | Gate results only |
aegis_request_override | Execute a blocked action after human confirmation | Tiny |
Traditional approach: load governance files into the agent's context window. Token cost scales with policy complexity.
Aegis MCP approach: the server loads policy into its own process memory. The agent calls tools and gets structured results. A project with 200 lines of governance has the same token cost as one with 20 lines. The complexity is absorbed by the server, not the agent.
writable, read_only, forbidden path listspre_commit flags mapped to build_commands and executedoverrides.jsonlWhen an action is blocked and the governance override behavior is warn_confirm_and_log:
override_token and the specific policy violatedaegis_request_override with the token and the user's rationalehuman_confirmed: trueImmutable policies (e.g., HIPAA compliance, ITAR data sovereignty, audit completeness) return override_available: false and cannot be overridden. The user must modify the governance through aegis init.
The Aegis MCP does not override the agent's native directives. It introduces itself through tool descriptions, explains why governance is active, and asks the agent to seek user permission to route write operations through Aegis tools. The user's authority is the enforcement mechanism.
Native tools for reading, searching, and exploring the codebase work fine without governance gating. Only write, delete, and execute operations benefit from routing through Aegis.
Agent ──→ aegis-mcp-server ──→ File System
│ ├── Loads .agentpolicy/ into process memory (once) ├── Watches for policy changes (auto-reload) ├── Validates every tool call against policy ├── Returns success or blocked with override option └── Logs all enforcement decisions to overrides.jsonl
Three artifacts, one governance framework:
MIT