Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Bounded planner-coder-reviewer workflows: status, verified run, and configured checks.
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": {
"agenttrio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agenttrio",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add agenttrio -- npx -y @reneturcios/agenttrio mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"agenttrio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agenttrio",
"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": {
"agenttrio": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agenttrio",
"mcp"
]
}
}
}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 CloudCorpRecords 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(0.1.0)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, debuff
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.
Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
agenttrio runs bounded agent workflows made of three roles — a planner, a coder, and a separate read-only reviewer — against a local Ollama backend. It reports the workspace status, runs one task through the trio behind a host-enforced verification gate, and runs the workspace's configured checks. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server with exactly three tools.
Work is bounded by the operator config: model turns per role, coder → verification → reviewer cycles, total tool calls, and context size all have explicit budgets, and a run is only verified when the gate below passes — never on the model's say alone.
agenttrio reads an operator-reviewed TOML file. Passing --config explicitly approves loading that file; a workspace config.toml or .flow.toml is never auto-loaded. The only auto-loaded location is $XDG_CONFIG_HOME/flow/config.toml.
workspace_dir = "/absolute/path/to/workspace"
[ollama] base_url = "http://127.0.0.1:11434" model = "qwen2.5-coder:7b" timeout = 120
[models] planner = "qwen2.5-coder:7b" coder = "qwen2.5-coder:7b" reviewer = "qwen2.5-coder:7b"
[agent] max_iterations = 6 max_cycles = 2 max_tool_calls = 64 max_context_chars = 100000
[checks.test] cmd = ["npm", "test"] timeout = 60000 required = true kind = "test" filetypes = ["ts"]
Notes that matter:
timeout values are milliseconds; the Ollama timeout is seconds.--workspace overrides the config's workspace, and --model overrides every role's model.ollama.allow_remote = true.run and check require --trusted, which is what allows project edits and explicitly configured named checks.ollama serve and pull a tool-capable model (for example ollama pull qwen2.5-coder:7b) before expecting runs to work.npx @reneturcios/agenttrio status --config /path/to/operator.toml
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/agenttrio
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead; mount your config and workspace into the container if you use it that way.
agenttrio status --config operator.toml
agenttrio run "Fix the failing parser test" --config operator.toml --trusted agenttrio check --config operator.toml --trusted agenttrio check test --config operator.toml --trusted
agenttrio --version
Reports print as JSON. Exit codes follow the documented scheme: 0 on success, 1 for a runtime failure (including an unverifiable run configuration), and 2 for usage errors. Arguments are validated before any configuration is read, so a malformed invocation is always a usage error.
A run is reported verified: true only when all of these hold:
"approved": true).If the gate fails, the cycle repeats (coder → checks → reviewer) up to max_cycles, and the final report says verified: false with a note naming which condition failed.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server (newline-delimited JSON-RPC):
npx -y @reneturcios/agenttrio mcp --config /path/to/operator.toml --trusted
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "agenttrio": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/agenttrio", "mcp", "--config", "/path/to/operator.toml", "--trusted"] } } }
Replies carry the report as a JSON text block plus structuredContent; failures are returned as isError results. The server is deliberately sequential.
The tool list is intentionally only these three tools.
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
flow_status | {} | The status report: workspace, Ollama reachability and available models, per-role models, agent budgets, and configured checks. |
flow_run | {"task": "..."} | The run report: planner/coder output, check results, reviewer decision, cycles used, and the verified gate verdict. |
flow_check | {} or {"name": "configured-name"} | The check report: every result for the checks that ran and whether they all passed. Omit name to run all configured checks. |
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake executor/fetch/runner only) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.