Spec Driven Development
제작자: formulahendry
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치
Framelet
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Tiny native Windows screen recorder with keyboard/mouse/frame sync and GIF review.
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.
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
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 6일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 liuminxin45 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 32476개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 91%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Framelet, 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(0.5.1)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, zanadir
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★ 211어제 업데이트
설치
zanadir
제작자: MustacheCase
Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.
내 컴퓨터에서 실행오늘 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.
Framelet
CLI-first, AI-native Windows recording with keyboard, mouse and frame synchronization.
≈3.8 MiB native EXE · No extra runtime installs · CLI First · AI Native
English · 简体中文 · Download · About
Let an AI operate software while recording its screen and keyboard/mouse events, then query, extract and trim through MCP. Built for AI-driven software tests, bug reproduction, product showcases and walkthroughs. CLI and MCP are the primary interfaces; a native capture frame is also available. No Python, Node.js, .NET or FFmpeg installation is required.
More than a GIF: an interaction timeline
Framelet records keyboard, mouse and frame samples together by default, sharing UTC and monotonic clocks. A timeline and content-integrity manifest accompany the GIF.
- Unique identities and time: shared observation IDs link input events, original samples and GIF frames, with UTC references and explicit timing offsets.
- Input independent of FPS: several actions between samples can map to one frame. Unsampled visual changes cannot be recovered.
- Review and trim with context: locate actions by ID/time, inspect selected pictures, then trim or change speed while preserving original identities and computer-time references.
Keyboard records contain down/up transitions, key codes and scan codes, not clipboard or IME-committed text. Key events can reveal typed content; visual masks are not automatic password protection. Masked mouse coordinates are omitted. Timestamps describe observed intervals, not hardware synchronization; dwell candidates do not identify UI elements.
Small tool, useful capabilities
| Capability | What it gives you |
|---|---|
| Native capture frame | Move, resize, record, pause and save; F8 control |
| Client installation + Skill | Native setup/check/uninstall, MCPB and reusable AI recording recipes |
| CLI + local MCP | Background recording while an agent operates your app |
| Reliable long recording | Numbered GIFs of at most 300 seconds, automatic rotation and checkpoint recovery |
| Keyboard/mouse/frame timeline | Locate failed steps and review action results |
| 1–60 FPS | State checks and high-rate native review; use 30 FPS for browser sharing |
| Efficient AI review | Filtered event queries, one-pass batch probes and transient-aware action intervals |
| Demo preparation | Non-invasive anchors, action sampling checks and separate trimmed candidates |
| GIF editing | Precise time cuts and playback speed changes |
| Native frame extraction | PNGs, contact sheets, timestamp probes and region comparisons |
| Privacy and guardrails | Fixed masks, scoped MCP paths, no-overwrite and resource limits |
| Isolation and integrity | Supervised capture process, content hashes and recovery markers |
Static acceptance can use 1 FPS. Use 10–15 FPS only for explicitly size-first clips where smooth motion is secondary; human-facing demos default to 30 FPS, including README GIFs. Actual sampling depends on workload.
Measured review performance
v0.4.1 removes repeated segment checks, skips unused RGB conversions and builds candidate previews in one analysis pass. No runtime dependencies were added.
| Local MCP workload | v0.4.0 | v0.4.1 | Time saved |
|---|---|---|---|
| Probe 64 times in one recording part | 633 ms | 52.5 ms | 91.7% |
| Analyze the last 0.5 s of a 20 s GIF | 2,106 ms | 790 ms | 62.5% |
| Analyze + preview the Bilibili demo | 971 ms | 566 ms | 41.7% |
Windows, 10 alternating warm runs per version, medians. The group fixture is 64×64; the window fixture is 640×360/600 frames; Bilibili reuses the demo below. Timings exclude model inference and UI operation and depend on input/hardware. Methodology, hashes, memory tradeoffs and raw results.
Example 1 · Real window and recording
The original small real recording: 620×300 · 3 seconds · 16 FPS · 15,250 bytes. This mostly static moving-marker scene is an example, not a general compression benchmark.
Example 2 · Bilibili, operated and recorded through MCP
Start recording → scroll the real browser → stop → probe boundaries → trim idle time.
29.88 seconds → 7.63 seconds. Native region comparisons and interval jumps located boundaries with eight midpoint probes, avoiding intermediate image exports. Read the real walkthrough.
These demos predate synchronized timelines. Current releases record keyboard/mouse/frame timelines by default; the older media illustrates capture and editing.
For viewing GIFs and inspecting them frame by frame, we recommend Minimal Image Viewer.
Made for local workflows
Windows 10 2004+ / Windows 11 x64, visible desktop capture. No built-in cloud uploads or telemetry. GIF/PNG only; no audio or MP4. Agent guide · Timeline details · Changelog.
By Neo / 刘民心. Inspired by GifCam, independently implemented. MIT.