Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
AI-callable calculators and engineering models with real formulas. No hallucinated math.
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.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://www.metamodel.app/api/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpclaude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"metamodel": {
"type": "http",
"url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"metamodel": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://www.metamodel.app/api/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
게시자(joegra2003)가 저장소 소유자(metamodel-app)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 0개를 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.
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.2.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tool Guardian
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.
Too many MCP servers eating your context? A router that loads each tool's schema only when needed.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
An MCP (Model Context Protocol) server that lets AI assistants use MetaModel's formula engine for certified computation. Turn published calculators, pricing tools, and engineering models into AI-callable tools — no hallucinated math.
All tools are read-only. This server fetches published project schemas and runs stateless computations. It never writes, modifies, or stores any data.
No install. Add the URL as a custom connector:
https://www.metamodel.app/api/mcp
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpWorks on web and mobile; no Node required. The hosted endpoint is stateless, read-only, and rate-limited.
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):
{
"mcpServers": { "metamodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "metamodel-mcp"] } } }
claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp
Any MCP-compatible client can connect via stdio:
npx -y metamodel-mcp
metamodel_list_projectsBrowse available calculators and engineering models. Returns project names, descriptions, publish tokens, and model names.
readOnlyHint: truemetamodel_get_schemaDiscover inputs and outputs for a specific project. Returns model names, input parameters (with types, defaults, validation rules), output fields, and formulas.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token (from metamodel_list_projects) |
metamodel_computeRun a computation with input values. Send inputs once — they're auto-routed to the correct model by property name. Outputs from all models are returned, including cross-model cascading.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token |
model | string | No | Target a specific model. When omitted, returns all models (recommended). |
inputs | object | No | Input values as key-value pairs. Auto-routed to the correct model. Omitted inputs use defaults. |
Prompt: "What calculators are available on MetaModel?"
Tool call: metamodel_list_projects()
Response (truncated):
{
"projects": [ { "token": "989bc6ae-e4d7-4585-8908-bfd03358043e", "name": "Deck Builder", "description": "Interactive deck builder with code-compliant sizing. Uses LOOKUP tables for beams, frost depths, and railing requirements.", "models": ["deck", "platformModel", "beamsModel", "postsModel", "railingModel", "summaryModel"] }, { "token": "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4", "name": "Building Engineer", "description": "Complete building engineering calculator. Enter room dimensions to auto-size HVAC, electrical, and lighting systems with full cost estimation.", "models": ["room", "hvac", "electrical", "lighting", "costEstimator"] }, { "token": "363c7753-ac4b-4de4-b1e7-e4536cb2f9bb", "name": "Life Expectancy Calculator", "description": "Estimate your life expectancy based on age, sex, and lifestyle factors.", "models": ["basics", "lifestyle", "results"] } ] }
Prompt: "What inputs does the Building Engineer calculator need?"
Tool call: metamodel_get_schema({ token: "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4" })
Response (truncated):
{
"projectName": "Building Engineer", "models": [ { "name": "room", "title": "Room Dimensions", "inputs": [ { "name": "length", "type": "number", "defaultValue": 35.26 }, { "name": "width", "type": "number", "defaultValue": 60 }, { "name": "height", "type": "number", "defaultValue": 12 } ], "outputs": [ { "name": "floorArea", "formula": "floorArea = length * width" }, { "name": "volume", "formula": "volume = length * width * height" } ] }, { "name": "hvac", "title": "HVAC Sizing", "inputs": [ { "name": "climateZone", "defaultValue": "cold" }, { "name": "btuFactor", "type": "number", "defaultValue": 25 } ], "outputs": [ { "name": "btuRequired", "formula": "btuRequired = volume@room * btuFactor" }, { "name": "tonnage", "formula": "tonnage = btuRequired / 12000" }, { "name": "annualCost", "formula": "annualCost = tonnage * 120" } ] } ] }
Note the cross-model references: volume@room means "use the volume output from the room model." MetaModel handles this cascading automatically.
Prompt: "Size the HVAC, electrical, and lighting for a 50×80 ft room with 14 ft ceilings"
Tool call: metamodel_compute({ token: "fdc5fbef-...", inputs: { length: 50, width: 80, height: 14 } })
Response:
{
"models": { "room": { "outputs": { "floorArea": 4000, "volume": 56000, "wallArea": 3640 } }, "hvac": { "outputs": { "btuRequired": 1400000, "tonnage": 116.7, "annualCost": 14000 } }, "electrical": { "outputs": { "outletsNeeded": 304, "totalAmps": 456, "circuitCount": 23 } }, "lighting": { "outputs": { "totalLumens": 201240, "fixtureCount": 51, "totalWattage": 2040 } }, "costEstimator": { "outputs": { "hvacMaterial": 415917, "electricalMaterial": 18400, "lightingMaterial": 7650, "totalLabor": 89321, "grandTotal": 531288 } } }, "metadata": { "projectName": "Building Engineer", "evaluationMs": 7.1 } }
One API call → room geometry, HVAC sizing, electrical load, lighting design, and full cost estimate. All computed from real formulas in ~7ms, not LLM-generated.
To test against a local MetaModel instance:
# Clone and build
cd packages/mcp-server npm install npm run build
node dist/index.js --url http://localhost:3000
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js --url http://localhost:3000
MetaModel's MCP server is stateless and read-only:
Full privacy policy: https://www.metamodel.app/privacy
MetaModel lets you build calculators, pricing tools, and engineering models with a spreadsheet-like formula language. Describe what you want, AI builds it, publish in seconds. Models become API-callable computation endpoints that any AI assistant can use via this MCP server.
MIT
metamodel_list_projects.metamodel_get_schema first; it returns the exact input names, types, and defaults for the project.inputs as a JSON object ({"width": 12}), not a stringified object. Stringified inputs fail with an "Unknown input" error naming a character index.