Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Author verifiable eval records through a draft→review→revise→submit loop with enforced graders.
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.
EVALS_DATA_DIR, EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION, EVALS_DEFAULT_LICENSE, EVALS_CAPTURE_DIR, MCP_LOG_LEVEL필요한 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": {
"evals": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/evals-mcp-server"
],
"env": {
"EVALS_DATA_DIR": "your-value",
"EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "your-value",
"EVALS_DEFAULT_LICENSE": "your-value",
"EVALS_CAPTURE_DIR": "your-value",
"MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add evals --env EVALS_DATA_DIR=your-value --env EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION=your-value --env EVALS_DEFAULT_LICENSE=your-value --env EVALS_CAPTURE_DIR=your-value --env MCP_LOG_LEVEL=your-value -- npx -y @cyanheads/evals-mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"evals": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/evals-mcp-server"
],
"env": {
"EVALS_DATA_DIR": "your-value",
"EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "your-value",
"EVALS_DEFAULT_LICENSE": "your-value",
"EVALS_CAPTURE_DIR": "your-value",
"MCP_LOG_LEVEL": "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": {
"evals": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/evals-mcp-server"
],
"env": {
"EVALS_DATA_DIR": "your-value",
"EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "your-value",
"EVALS_DEFAULT_LICENSE": "your-value",
"EVALS_CAPTURE_DIR": "your-value",
"MCP_LOG_LEVEL": "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.
EVALS_DATA_DIR envEVALS_REQUIRE_CONFIRMATION envEVALS_DEFAULT_LICENSE envEVALS_CAPTURE_DIR envMCP_LOG_LEVEL 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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 cyanheads 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(0.1.6)은 25일 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, 御府和田玉 在售作品查询
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.
Live in-stock Hetian jade from Yufu, Shanghai: prices, monthly price guide, book a viewing.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
@cyanheads/evals-mcp-server Author verifiable eval records through a draft → review → revise → submit loop with server-enforced graders; compile to JSONL/CSV/Inspect/lm-eval via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 9 Tools • 1 Resource
Build verifiable eval records with server-enforced graders. Draft a record with its own executable grader, revise it field by field, and submit through a gate that requires the gold answer to pass, a negative case to fail, and an independent check to agree. Export to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness.
| Tool | Description |
|---|---|
evals_describe_schema | Return the required and optional fields plus grader options for a task type. Call before drafting. |
evals_create_draft | Create a draft eval record carrying its own grader; returns the parsed record, a review protocol, and a verification subagent prompt. |
evals_get_record | Read a draft or submitted record by id; the id is stable across submit. |
evals_revise_draft | Apply a surgical set / append / unset patch to a draft by dotted path; re-runs the self-consistency check. |
evals_discard_draft | Delete a draft record by id. Draft-only. |
evals_run_check | Run a grader spec against candidate answers and get PASS/REJECT per candidate, decoupled from any saved record. |
evals_submit_draft | Finalize a draft through the committability gate, then freeze it. |
evals_list_records | Browse and filter records by status, domain, task type, or tag. Returns a compact summary per record. |
evals_export_records | Compile submitted records to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness and write the artifact under exports/. |
| Resource | Description |
|---|---|
eval://record/{id} | A single draft or submitted record by id — the same payload evals_get_record returns, for resource-capable clients. |
All record data is also reachable through the tool surface — evals_get_record for a single record, evals_list_records to browse. The resource is a convenience mirror for clients that support resources, not the access path.
evals_describe_schema tooltask_type: numeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, or free_response.mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.evals_create_draft toolverification and captures (EvalsIDs); mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.draft once its grader runs, and returns the normalized record, a review protocol, a verification-subagent prompt, and what submit still needs. A draft whose gold fails its grader is still saved.grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.evals_get_record toolid, which stays stable across submit.not_found points to evals_list_records.evals_revise_draft toolset, append, and unset by dotted path to a draft; task_type and server-owned fields cannot be changed, and arrays are replaced whole or appended, not edited by index.changed entries (op, path, before, after). An unknown path rejects the whole patch.not_found, record_frozen for a submitted id, invalid_patch_path, grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.evals_discard_draft tooldraft_id and returns discarded: true.record_frozen; a missing or already discarded id reports not_found.evals_run_check toolcandidates without a saved record; supply gold for exact_match, while target-embedding kinds such as numeric and mcq ignore it.detail, and the resolved reference per candidate. llm_rubric can't be run here.units is documentation only.grader_unexecutable, mcq_choice_mismatch.evals_submit_draft tooldraft_id: gold must PASS, ≥1 negative must be REJECTED, and decorrelated verification must agree. Also checks captures against EVALS_CAPTURE_DIR, rejects duplicate content_hash, and can ask for confirmation via confirm or EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION.submitted_at and checksum and returns status: submitted; a refusal leaves the draft intact. free_response records rely on verification alone and carry server_verified: false.not_found, record_frozen, verification_incomplete, grader_failed_on_gold, verification_disagrees_with_gold, missing_negative_case, negative_case_passed, duplicate, decorrelation_violation, capture_unresolved, submit_declined.evals_list_records toolstatus (draft/submitted), domain, task_type, or tag; limit is a positive integer and defaults to 50.shown, cap, totalCount, and truncated.evals_export_records toolsubmitted records, optionally filtered by domain, task_type, or tag, as jsonl (lossless), csv (lossy summary), inspect (Inspect AI), or lm-eval (lm-evaluation-harness).exports/ and returns the path, record count, byte size, and preview.eval://record/{id} resourceid from evals_list_records or a draft/submit response.evals_get_record payload as application/json, or not_found when no record matches.Built on @cyanheads/mcp-ts-core: stdio and Streamable HTTP transports, pluggable auth (none / jwt / oauth), swappable storage (in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2/D1), structured logging with optional OpenTelemetry tracing.
Eval authoring:
draft → review → surgical-revise → submit loop, with the server both storing records and running each record's own grader to reject what doesn't hold upnumeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, free_responsenumeric via math.js, exact_match, set_match, regex, mcq, json_match) run server-side, while llm_rubric relies on recorded independent verificationEVALS_DATA_DIR, with drafts, submitted records, and exports kept separateAgent-friendly output:
evals_create_draft and evals_revise_draft return the parsed record, a per-field review protocol, and a ready-to-paste verification-subagent promptevals_list_records reports shown / cap / total count when the limit is hitreason plus a recovery hintAdd the following to your MCP client configuration file. Set EVALS_DATA_DIR to a writable folder — the server manages drafts/, submitted/, and exports/ under it.
{
"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "bunx", "args": ["@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }
Or with npx (no Bun required):
{
"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }
Or with Docker:
{
"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "MCP_TRANSPORT_TYPE=stdio", "-v", "evals-data:/usr/src/app/evals-data", "ghcr.io/cyanheads/evals-mcp-server:latest" ] } } }
For Streamable HTTP, set the transport and start the server:
MCP_TRANSPORT_TYPE=http MCP_HTTP_PORT=3010 EVALS_DATA_DIR=./evals-data bun run start:http
EVALS_DATA_DIR. No external API key is required.git clone https://github.com/cyanheads/evals-mcp-server.git
cd evals-mcp-server
bun install
cp .env.example .env
All server configuration is validated at startup via Zod schemas in src/config/server-config.ts.
| Variable | Description | Default |
|---|
| EVALS_DATA_DIR | Root folder for record JSON; the store manages drafts/, submitted/, and exports/ under
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요