Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
把 AI 答案/竞品内容当语料,找出反复出现的说法、被反复引用的信源与答案同质化程度,含对照组自检
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.
제작자가 레지스트리에 설치 정보를 올리지 않았어요. 아래 제작자의 README를 확인하세요.
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 도메인 savantcat.cn 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
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(1.0.1)은 32일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FactLot
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.
Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
合尘猫(savantcat.cn) 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商:把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。
官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html
把「AI 答案 / 竞品内容」当语料,找出反复出现的说法——谁被反复提到、AI 反复引用哪些信源、答案空间是否已经固化。
纯标准库、零依赖、只读。clone 下来就能跑。
已托管为公网 MCP 服务,不用装任何东西就能用:https://savantcat.cn/mcp-radar
python radar.py --selftest # 必跑:对照组自检
python radar.py --input <记录.json> --brands 我家,竞品A,竞品B --out 报告.md
--selftest 造两份答案已知的语料:
| 对照组 | 期望 | 实测 |
|---|---|---|
| A 健康组(注入 10/12 条重复短语 + 同一信源 8 次) | 检出 | ✅ 检出,覆盖 100%;信源识别正确 |
| B 病态组(每条只用互不重叠的字,真无重复) | 零误报 | ✅ 检出 0 个 |
| 负对照(A 语料字符打乱) | 恒为 0 | ✅ 0 个(链路不造伪 Pattern) |
| 样本闸门(5 条样本) | 必须拒 | ✅ 拒答并说明原因 |
对照组本身也被验证:自检会先断言「B 真的没有跨答案重复」,不满足就报语料构造错误而不是改工具。第一版自检就是这么抓出我的语料写错了(12 条答案共用同一模板串)。
两种都吃:
geo-monitor 的记录:{"samples": [{"question","platform","run","answer"}, ...]}[{"question","answer","platform"?,"run"?}, ...]空答案会被丢弃并计数,不当成数据。
一、AI 答案里的重复 Pattern(含零假设阈值)
二、竞品占位(谁被提到 / 覆盖率 / 是否出现在靠前位置) 三、AI 反复引用的信源(信源池占位,占位符已剔除) 四、答案空间同质化程度(同题两两相似度) 五、最该先修的一件事(只给一条) 附录:口径与边界
第五节刻意只给一条建议——需要的是下一步动作,不是十条清单。
用远程端点(推荐,零安装) —— 任何支持 MCP 的客户端填 URL 即可:
{"mcpServers": {"pattern-radar": {"url": "https://savantcat.cn/mcp-radar"}}}
三个工具:analyze_patterns(主分析)· self_check(先验尺子可用)· explain_method(口径与边界)。
本地 stdio(要改代码或离线用):
python server.py # stdio
python server.py --http --port 8768 # streamable-http
MIT — 见 LICENSE。
合尘猫 · 一个人 + 一个 AI 分身的 AI 落地实践 —— 知识库 · AI 客服合规 · 内容自动化。