Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Replicate models, collections, versions, and predictions: browse and run.
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": {
"modelrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add modelrun -- npx -y @reneturcios/modelrun mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"modelrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"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": {
"modelrun": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"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, AI Deprecations
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.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
modelrun is a small workbench for Replicate. It follows the shape of the service: models live under an owner and a name, each model has versions with their own input schemas, collections gather models worth browsing, and a prediction is one run of a version — or of an official model — with a free-form input object. From that shape modelrun lists and reads models, walks collections and version history, starts predictions, watches them, cancels them, and reports the account the token belongs to. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server.
A Replicate API token is required. Put it in the REPLICATE_API_TOKEN environment variable; it is sent to the API as an Authorization: Bearer header and never appears in output. When the variable is missing, every call fails with an error that names it, before any request is made.
Replicate documents no search endpoint, so modelrun offers none: discovery is list_models and list_collections, narrowed by reading the model you care about with get_model.
npx @reneturcios/modelrun models
Or run the container image:
docker run -i -e REPLICATE_API_TOKEN ghcr.io/cloudcorprecords/modelrun
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export REPLICATE_API_TOKEN=<redacted>
modelrun models modelrun model meta meta-llama-3-70b-instruct modelrun collections modelrun collection text-to-image modelrun versions stability-ai sdxl modelrun version stability-ai sdxl db21e45d3f7023abc2a46ee38c23973f6dce16bb082a930b0c49861f96d1e5bf modelrun predict --model meta/meta-llama-3-70b-instruct '{"prompt":"Explain tides in one sentence."}' modelrun predict --version db21e45d3f7023abc2a46ee38c23973f6dce16bb082a930b0c49861f96d1e5bf '{"prompt":"a lighthouse at dawn"}' modelrun prediction zt3k9examplepredictionid modelrun predictions modelrun cancel zt3k9examplepredictionid modelrun account
modelrun --version
Each command prints the upstream JSON payload. Exit codes: 0 on success, 1 when a call fails (including a missing REPLICATE_API_TOKEN or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/modelrun mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "modelrun": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/modelrun", "mcp"], "env": { "REPLICATE_API_TOKEN": "r8_..." } } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
list_models | cursor (optional) | One page of models. |
get_model | owner, name (required) | The model, with its description and latest version summary. |
list_collections | (none) | The curated collections. |
get_collection | slug (required) | The collection and the models it contains. |
list_model_versions | owner, name (required) | The model's versions. |
get_model_version | owner, name, versionId (required) | The version, with its input/output schema. |
create_prediction | input (required), exactly one of version / model, webhook (optional) | The created prediction. |
get_prediction | predictionId (required) | The prediction, with status and output. |
list_predictions | cursor (optional) | One page of the account's predictions. |
cancel_prediction | predictionId (required) | The canceled prediction. |
get_account | (none) | The account that owns the token. |
All calls use the Replicate API under https://api.replicate.com/v1. create_prediction passes the input object through unchanged; for community models pass a version ID, and for official models pass model as owner/name — exactly one of the two, which the tool enforces before any request.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.