Spec Driven Development
제작자: formulahendry
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치
Sports Context Protocol
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Self-learning operational context layer for AI sports agents. Profile 001: golf.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아직 측정 안 함★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 기타
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.
필요한 것
- npmNode.js 설치(npx 명령어용)
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": {
"sports-context-protocol": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sports-context-protocol"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add sports-context-protocol -- npx -y sports-context-protocol또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sports-context-protocol": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sports-context-protocol"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"sports-context-protocol": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sports-context-protocol"
]
}
}
}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.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Dswane 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
기타 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 10%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Sports Context Protocol, 안전한가요?
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.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Remote Desktop Commander
제작자: desktop-commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치
Zendesk
제작자: pipeworx-io
Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.
컴퓨터 또는 클라우드오늘 업데이트
설치
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
SCP Golf — Profile 001 of the Sports Context Protocol
The context, safety, and memory layer for sports agents. Golf first.
Before a sports agent acts, it checks SCP. Then SCP learns from what happened.
SCP — Sports Context Protocol — is an open context layer for AI agents operating in sports. Every sport venue has the same five things underneath: inventory, rules, actions, consequences, and memory. SCP is the standard way an agent reads those before it acts, and learns from the outcome after.
SCP Golf is Profile 001 — the first working profile. Golf is the cleanest wedge because an agent cannot safely book, price, move, or recommend anything at a course without understanding tee-sheet state, protected inventory, pricing policy, pace risk, events, and operator memory. Golf makes the problem impossible to ignore.
This repository is SCP Golf Alpha: a synthetic demo course, a local MCP server, booking and pricing safety checks, soft holds, a decision ledger, and a self-learning memory. No real course data, no integrations, no database.
- Protocol-level spec:
docs/SCP_CORE_SPEC.md - The profile system:
docs/SCP_PROFILES.md - This profile:
docs/SCP_GOLF_PROFILE.md
Why golf agents need this
AI golf agents are coming — answering calls, booking tee times, quoting prices, moving reservations. The problem: most agents only know the conversation. They do not know the *course*: the tee-sheet state, the member protections, the league blocks, the pricing floor, the pace risk, the operator's preferences, and what happened the last time a similar decision was made.
SCP Golf gives them that, and then it learns.
What the alpha does
- Models one synthetic course — Harbor Ridge Golf Club — for Saturday, June 6, 2026: a 67-slot tee sheet with member, league, and outing blocks.
- Exposes the course as 11 MCP resources (read-only context).
- Exposes 9 MCP tools for safe booking, pricing, soft holds, decision logging, outcome feedback, and learning insights.
- Exposes 4 MCP prompts (reusable workflows).
- Logs every decision to a ledger and learns from outcomes — operator overrides, pace issues, price rejections — so the next similar decision is better.
Install
npm installnpm run build npm run typecheck npm run test
Run
npm run dev # runs the MCP server on stdio (tsx, no build needed)npm start # runs the compiled server from dist/
Test it interactively with the MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector npm run devThe tools
| Tool | What it does |
|---|---|
get_course_context | Full operating context — read this before acting. |
get_available_inventory | Available tee times near a preferred time. |
check_booking_action | Is a booking allowed, blocked, risky? Writes a decision. |
check_pricing_action | Is a quoted/discounted price allowed? Writes a decision. |
create_soft_hold | Temporary hold on a tee time before confirmation. |
write_decision_event | Log a decision directly. |
submit_outcome_feedback | The learning tool. Feed an outcome back to SCP. |
get_learning_insights | What SCP has learned. |
explain_action | Explain a result for golfer / operator / developer. |
The resources
scp://course/demo and its children: context, tee-sheet, booking-policy, pricing-policy, events, weather, pace, decision-ledger, learning-memory, soft-holds.
The self-learning loop
This is the heart of SCP. It is operational learning — no model training.
- An agent calls a tool. SCP builds a decision fingerprint (a bucketed, deterministic description of the *kind* of decision).
- SCP checks rules and learned memory keyed on that fingerprint.
- SCP recommends a safe action and logs a decision event.
- Feedback arrives via
submit_outcome_feedback. - SCP scores the outcome and updates its learning memory.
- The next decision with a matching fingerprint is shaped by that memory.
The demo moment: ask for Saturday ~09:00, have an operator override the result once, ask again — SCP now recommends the operator's preferred time. See docs/LEARNING_LOOP.md.
Docs
docs/SCP_CORE_SPEC.md— the protocol, sport-agnostic.docs/SCP_PROFILES.md— the profile system and roadmap.docs/SCP_GOLF_PROFILE.md— Profile 001 primitive mapping.docs/SCP_GOLF_SPEC.md— golf implementation detail.docs/QUICKSTART.md— run and test locally.docs/DEMO_PROMPTS.md— 10 demo prompts.docs/LEARNING_LOOP.md— how the learning works.docs/ROADMAP.md— phases beyond the alpha.
Status
Alpha. Synthetic data. Booking safety first. Self-learning from decision outcomes. Not partnered with any course, not integrated with any provider, not live with any operator.
License
MIT