Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Code generation from JSON recipes, linked type graphs, and API schemas across 11 languages.
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.
METAENGINE_API_URL필요한 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": {
"metaengine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add metaengine --env METAENGINE_API_URL=your-value -- npx -y @metaengine/mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"metaengine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_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": {
"metaengine": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_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.
METAENGINE_API_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 7일 점검
레지스트리 이름이 도메인 metaengine.eu 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(1.5.0)은 2개월 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, Python MCP
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.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Generate related source files from a type graph, a compact JSON recipe, or an API schema through your MCP client.
MetaEngine combines structured classes, interfaces, enums, collections, and generics with target-language code supplied in customCode. Explicit references connect that code to the same type graph, so the generator can resolve names and imports across the batch. Use it for models, services, adapters, or other structures you describe; the format does not prescribe an application architecture.
Node.js 18 or later is required. Add the server to your MCP client's configuration:
{
"mcpServers": { "metaengine": { "command": "npx", "args": ["-y", "@metaengine/mcp-server@1.5.0"] } } }
For Claude Code:
claude mcp add metaengine -- npx -y @metaengine/mcp-server@1.5.0
The hosted service requires no API key or account. MCP clients include Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, and others with stdio support.
Call generate_from_recipe with these arguments:
{
"recipe": { "recipeVersion": 1, "language": "typescript", "typeScriptOptions": { "relativeImportExtension": "js" }, "classes": [ { "name": "Customer", "id": "customer", "properties": { "id": "string", "name": "string" } }, { "name": "Order", "properties": { "customer": { "ref": "customer" }, "total": "number", "note?": "string" } } ] }, "outputPath": "src/models" }
The local MCP server expands the recipe into the existing generation payload, sends that payload to the MetaEngine API, and writes the returned files. Add named templates and parameter rows when structures repeat. Existing customCode, templateRefs, imports, decorators, inheritance, and generic definitions remain available.
A version-controlled recipe can be invoked with {"recipeFilePath":"specs/models.recipe.json"}. Reading a file avoids resending its contents in the tool call. Files still need to be authored or maintained.
Recipe grammar and examples · Generation guide · Language examples
| Tool | Purpose |
|---|---|
generate_from_recipe | Expand compact JSON fields, named templates, and local JSON input rows into the existing type graph, then generate files. |
generate_code | Generate from the complete native JSON type graph, including arbitrary target-language code with explicit references. |
load_spec_from_file | Read a native generate_code payload from a local JSON file. |
generate_openapi | Generate a typed client from an OpenAPI document supplied inline or by URL. |
generate_graphql | Generate a typed client from GraphQL SDL, with optional named fragments. |
generate_protobuf | Generate a typed client from Protocol Buffers definitions. |
generate_sql | Generate model types from SQL DDL. |
metaengine_initialize | Load generation rules and language notes for the assistant. |
Type and model generation supports TypeScript, Python, Go, C#, Java, Kotlin, Groovy, Scala, Swift, PHP, and Rust. Client generation targets Angular, React, TypeScript Fetch, Go net/http, Java Spring, Python httpx, C# HttpClient, Kotlin Ktor, Rust Reqwest, and Swift URLSession.
generate_code, load_spec_from_file, and generate_from_recipe share generation and file-writing behavior:
outputPath chooses the local output directory; the default is the MCP server's working directory.skipExisting defaults to true. Set it to false to overwrite generated files.dryRun: true returns generated file contents without writing them. Generation still calls the hosted API.For Node16/NodeNext TypeScript ESM, use typeScriptOptions: {"relativeImportExtension":"js"}. Other TypeScript output retains extensionless relative imports by default.
Field maps remove repeated property metadata. Templates describe repeated structure once and bind explicit parameter values. Local JSON inputs can supply those values from a file you already maintain. The adapter executes no JavaScript from a recipe.
Savings depend on the amount of repetition, the chosen model and tokenizer, and the surrounding agent workflow. Custom business logic still needs to be written. A recorded development fixture compares a 59-interface recipe with its expanded payload; it measures JSON bytes, not model tokens or usage-limit guarantees.
The compact format keeps one readable path for common declarations and the existing native fields for advanced code. Native type expressions and customCode remain specific to their target language. Review and compile generated code in your project, including its dependencies and compiler settings.
The local MCP server runs over stdio and performs recipe expansion, declared local file reads, and generated-file writes. The hosted MetaEngine API performs ephemeral processing of the expanded generation payload and returns source files.
The server does not automatically scan or upload existing project source files. Source or customCode content explicitly included in a generation request is part of that request and is sent to the hosted MetaEngine API. Values read from recipe inputs are included only when the recipe uses them in the expanded payload.
Submitted generation content and generated file contents are not persisted or logged; anonymous operational metadata is retained. See the Privacy Policy and Terms for the processing and retention details.
A single MCP call can produce many files, reducing required tool operations. Model responses are a separate measure: in the recorded TypeScript runs Opus often issued one Write per response, while Sonnet usually batched the Writes. The corrected benchmark findings separate those counts and retain output-token totals and pass rates.
For reproducible measurements across languages, models, and spec shapes, see benchmark/ — a self-contained harness with the prompts, judging tools, and 15 canonical result folders. Numbers there are illustrations from one author's runs at N=5 per cell; reproduce in your own environment to see what holds for you.
MIT
This repository contains public documentation, examples, benchmarks, and issue tracking for MetaEngine MCP Server. The compiled npm package is available at @metaengine/mcp-server. The server implementation is maintained in a private repository.