Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Control ParaView through arbitrary Python code
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": {
"paraview": {
"command": "uvx",
"args": [
"paraview-mcp-server"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add paraview -- uvx paraview-mcp-server프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"paraview": {
"command": "uvx",
"args": [
"paraview-mcp-server"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"paraview": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"paraview-mcp-server"
]
}
}
}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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 failed33 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(0.2.5)은 11일 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, Tools 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.
Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Connect ParaView to LLM assistants through the Model Context Protocol.
The Python server is built with FastMCP 3.x. Support for the 2026-07-28 MCP specification is planned once FastMCP 4 reaches a stable release.
paraview-mcp-server has two runtime parts:
First set up the ParaView plugin. Then add the Python MCP server to Claude Code in one command:
claude mcp add paraview -- uvx paraview-mcp-server
Open Tools > ParaView MCP in ParaView, start the bridge, and connect from Claude Code.
Download a pre-built plugin binary from the latest GitHub Release. Releases provide this matrix:
| Platform | Architecture | ParaView versions | Package |
|---|---|---|---|
| Linux | x86_64 | 6.2.0, 6.1.1, 6.0.1, 5.13.3 | .tar.gz |
| macOS | arm64 (Apple Silicon) | 6.2.0, 6.1.1, 6.0.1, 5.13.3 | .dmg |
| Windows | x64 | 6.2.0, 6.1.1, 6.0.1, 5.13.3 | .zip |
Choose the package that names your exact ParaView version and platform. Download its adjacent .sha256 file, verify the package, then open or extract it and follow the included INSTALL.md. Pull requests also produce corresponding platform binaries as short-lived GitHub Actions artifacts; GitHub Releases are the permanent distribution channel.
macOS release images are Developer ID-signed, notarized by Apple, and include a stapled notarization ticket. Open the .dmg, copy the contained plugin directory to a persistent location, and load ParaViewMCP.so from that copied directory. Pull-request artifacts are unsigned test builds and remain .tar.gz files.
Alternatively, build the plugin from source against a ParaView 5.13 or newer SDK. See CONTRIBUTING.md for full build instructions. Binary compatibility is release-series specific, so use a plugin built for your ParaView major.minor version.
Once installed:
ParaViewMCP.so (Linux/macOS) or ParaViewMCP.dll (Windows) from the plugin directory.The ParaView MCP panel shows the connection status and execution history. Non-loopback binds require an auth token.
claude mcp add paraview -- uvx paraview-mcp-server
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "paraview": { "command": "uvx", "args": ["paraview-mcp-server"] } } }
Configure a local stdio MCP server with uvx as the command and paraview-mcp-server as its only argument:
{
"mcpServers": { "paraview": { "command": "uvx", "args": ["paraview-mcp-server"] } } }
Consult your client's documentation for the location and exact format of its MCP server configuration.
The server connects to the ParaView plugin using these environment variables:
| Variable | Default | Required | Description |
|---|---|---|---|
PARAVIEW_HOST | 127.0.0.1 | No | Host where the ParaView plugin is listening |
PARAVIEW_PORT | 9877 | No | TCP port for the plugin bridge |
PARAVIEW_AUTH_TOKEN | — | Non-loopback only | Authentication token (must match the plugin setting) |
PARAVIEW_CONNECT_TIMEOUT_SECONDS | 30 | No | Deadline for opening the connection and completing the hello |
PARAVIEW_COMMAND_TIMEOUT_SECONDS | — | No | Optional deadline for receiving a command result |
Defaults work for a standard local setup. Override these when connecting to ParaView on a remote machine or non-standard port:
{
"mcpServers": { "paraview": { "command": "uvx", "args": ["paraview-mcp-server"], "env": { "PARAVIEW_HOST": "192.168.1.10", "PARAVIEW_PORT": "9877", "PARAVIEW_AUTH_TOKEN": "your-token" } } } }
| Tool | Description |
|---|---|
execute_paraview_code(code) | Execute Python code inside the active ParaView session |
get_pipeline_info() | Return a JSON snapshot of the current pipeline |
get_screenshot(width, height) | Capture the active render view as a PNG image |
One command runs at a time, up to three wait in FIFO order, and further calls report busy. This prevents concurrent mutations of ParaView's shared state.
Execution results include output, diagnostics, and separate request and Python statuses. See execution and state for cancellation, timeouts, and recovery behavior.
This project follows the approach of Blender-MCP and Slicer-MCP, both of which give LLMs direct code execution inside their respective application runtimes.
The existing ParaView_MCP implementation[^1] takes a different approach, exposing a fixed set of high-level tools without access to the underlying Python runtime, which limits flexibility for custom workflows. The major differences are:
execute_paraview_code tool that runs arbitrary Python inside the ParaView session. The plugin records each execution and, when ParaView can capture a pipeline snapshot, lets the user restore the state from immediately before that execution. This makes generated scripts easier to inspect, reuse, and adapt for tasks such as batch processing.pvserver and the ParaView client. That synchronization mechanism is deprecated in recent ParaView versions and can cause incorrect application views and general stability issues. This project instead runs a plugin inside the interactive ParaView process and exposes a TCP bridge, avoiding the pvserver/client synchronization path entirely.See CONTRIBUTING.md for build instructions, development setup, and pull request guidelines.
MIT — see THIRD-PARTY-NOTICES.txt for dependency licenses.