Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Calibrated numeric estimates with uncertainty from messy records
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.
MAAP_API_KEY, MAAP_BASE_URL비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"maap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add maap --env MAAP_API_KEY=your-value --env MAAP_BASE_URL=your-value -- npx -y maap-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"maap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"maap": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}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.
MAAP_BASE_URL env이 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
게시자(codecraf8)가 저장소 소유자(hitl-systems)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 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 0개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: MAAP_API_KEY
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(0.1.1)은 16일 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, 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.
maap over MCP: ask for a number, get a calibrated distribution — a median, the range the true value should fall inside, and the probability of crossing a threshold you name.
Two tools:
| Tool | Does |
|---|---|
list_targets | Search the 104 trained targets. Call this first — a target id is not guessable |
estimate | One case, one target → median, quantiles, intervals, P(value > t), and how calibrated the answer is |
Get a key at dash.hitl.systems/keys, then add the server to your client.
Claude Desktop — claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "maap": { "command": "npx", "args": ["-y", "maap-mcp"], "env": { "MAAP_API_KEY": "apikey_..." } } } }
Claude Code:
claude mcp add maap --env MAAP_API_KEY=apikey_... -- npx -y maap-mcp
Not on npm yet — until it is, install straight from this repo by swapping maap-mcp for github:hitl-systems/maap-mcp in any of the above. The built bundle is committed, so there is nothing to compile.
Cursor — ~/.cursor/mcp.json: the same mcpServers block as Claude Desktop.
| Variable | Required | Default |
|---|---|---|
MAAP_API_KEY | yes | — |
MAAP_BASE_URL | no | https://dash.hitl.systems |
Which maap target predicts flight prices? Estimate the fare for a Vistara economy ticket
Delhi → Mumbai, non-stop, booked 9 days out, and tell me the chance it is over ₹10,000.
The agent calls list_targets for the id, then estimate with your case as the state.
Read the median as the answer and the range as what to plan against. For a threshold question, pass thresholds and read P(value > t) — do not compare the median to the threshold yourself; the median says where the middle is, not how likely the threshold is.
An answer also carries how much to trust it: regime (in_domain, or new_target when the model only knows what your examples taught it), calibration ("none" means no correction survived its check, so the range carries no coverage promise), and novelty_flag when the case is unlike anything in training. Known limits are published: dash.hitl.systems/docs/calibration.
MIT.