Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Code graph context engine with 24 MCP tools. 170+ languages via tree-sitter.
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": {
"tempograph": {
"command": "uvx",
"args": [
"tempograph"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add tempograph -- uvx tempograph프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"tempograph": {
"command": "uvx",
"args": [
"tempograph"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"tempograph": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"tempograph"
]
}
}
}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 Elmoaid 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(0.7.2)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush
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.
Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
This is the frozen April-2026 Python line (PyPI
tempograph 0.7.4). The live engine is the all-Rusttempograph_rsinElmoaid/outpm(ruling D-1, 2026-08). The benchmark headline below (+18.6%, p=0.049) was re-analysed as p=0.055, not significant (ruling D-7); it is kept as the published record, not as a current claim. Banner added 2026-09-02.
Your AI agent finds the right files. Every time.
TempoGraph builds a dependency graph of your codebase and gives your AI coding agent exactly the files it needs before making changes. One tool call. No guessing.
AI coding agents guess which files to look at. They search by filename, grep for keywords, and hope for the best. In large codebases, they miss critical dependencies, break things downstream, and waste tokens reading irrelevant code.
pip install tempograph
Add to your MCP config (Claude Code, Cursor, Windsurf, or any MCP client):
{
"mcpServers": { "tempograph": { "command": "tempograph-server", "args": [] } } }
Your agent calls prepare_context with a task description. TempoGraph returns the exact files that matter — based on real dependency analysis, not text matching.
Tested on real PRs from django, flask, httpx, fastapi, requests, and pydantic. Task: predict which files need to change.
| Model | Without TempoGraph | With TempoGraph | Improvement |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 21.7% F1 | 27.5% F1 | +27% |
| GPT-4o-mini | 19.2% F1 | 24.5% F1 | +28% |
| qwen2.5-coder:32b | — | — | +18.6% (p=0.049) |
Consistent improvement across every model. 2-3x more tasks helped than hurt. No other code context tool publishes retrieval benchmarks with statistical significance.
your repo ──→ tree-sitter parse ──→ symbols + edges ──→ SQLite graph
│ AI agent calls prepare_context ─────────┘ │ ◄── KEY FILES + callers + callees + risk signals
Beyond prepare_context, TempoGraph exposes 24 MCP tools for deeper analysis when your agent needs it:
| Tool | When to use it |
|---|---|
blast_radius | "What breaks if I change this file?" |
focus | "Show me everything related to auth" |
hotspots | "Which files are riskiest to change?" |
dead_code | "What can I safely delete?" |
diff_context | "What's the impact of my current changes?" |
overview | "Orient me in this new codebase" |
All 24 tools
| Tool | What it does |
|---|---|
prepare_context | One-shot context for a task — the primary tool |
overview | Repository orientation: size, languages, entry points |
focus | Connected subgraph around a symbol — callers, callees |
blast_radius | What breaks if you change this file or symbol |
diff_context | Impact analysis of changed files |
hotspots | Ranked risk list — complexity x coupling x size |
dead_code | Unreferenced symbols — cleanup candidates |
lookup | "Where is X?", "What calls X?" |
dependencies | Circular imports, dependency layers |
architecture | Module-level dependency view |
symbols | Full symbol inventory |
file_map | File tree with top symbols per file |
search_semantic | Hybrid keyword + vector + structural search |
cochange_context | Files that historically change together |
suggest_next | Predicts the next useful tool call |
run_kit | Composable multi-tool workflows |
stats | Token budget estimates |
get_patterns | Codebase conventions and idioms |
report_feedback | Log whether output was useful |
learn_recommendation | Suggestions from feedback history |
index_repo | Build or rebuild the graph |
watch_repo / unwatch_repo | Live incremental updates |
embed_repo | Generate vector embeddings |
# Orient in a new repo
tempograph ./my-project --mode overview
tempograph ./my-project --mode focus --query "authentication"
tempograph ./my-project --mode blast --file src/lib/db.ts
tempograph ./my-project --mode dead
from tempograph import build_graph
graph = build_graph("./my-project") results = graph.search_symbols("handleLogin") importers = graph.importers_of("src/lib/db.ts") dead = graph.find_dead_code()
Python, TypeScript, JavaScript, Rust, Go, Java, C#, and Ruby get deep extraction (custom tree-sitter handlers). 170+ additional languages are supported via generic handler. pip install tempograph[full] for everything.
If TempoGraph saves you time, consider sponsoring the project. Sponsors get early access to new features.
TempoGraph is AGPL-3.0 — free to use, modify, and distribute. If you use TempoGraph in a network service (SaaS, hosted IDE, AI coding platform), AGPL requires you to open-source your service code. If that doesn't work for you, commercial licenses are available.
Contact eali@needspec.com for commercial licensing terms.
AGPL-3.0 — free to use. Network service use requires source disclosure, or a commercial license.