Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local test execution and coverage summaries for onboarding agents.
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": {
"test-runner": {
"command": "uvx",
"args": [
"lovranran-mcp-test-runner"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add test-runner -- uvx lovranran-mcp-test-runner프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"test-runner": {
"command": "uvx",
"args": [
"lovranran-mcp-test-runner"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"test-runner": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"lovranran-mcp-test-runner"
]
}
}
}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 LovRanRan 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(0.1.0)은 5개월 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.
MCP server for deterministic local test execution and normalized test result reporting.
mcp-test-runner is the verification layer for codebase onboarding agents. It exposes focused MCP tools for running pytest and Jest, parsing test output, and summarizing coverage so downstream agents can mark claims as verified, unverified, or contradicted by real execution.
mcp-test-runner is the verification layer in a three-server MCP tool stack for Project 6 wayfinder, a codebase onboarding agent.
mcp-repo-mapper maps repository structure, languages, entry points, framework evidence, and Python dependency edges.mcp-ast-explorer provides symbol-grounded Python definition, signature, reference, call-chain, and class-hierarchy lookups.mcp-test-runner runs local pytest/Jest checks and coverage summaries so agent claims can be verified against execution.In wayfinder, this server turns high-risk code understanding claims into verified, unverified, or contradicted evidence from real test execution.
This repository is a Python-first v1 MCP test runner. It supports bounded pytest execution, Jest command execution, single-test targeting, pytest coverage summaries, and normalized pytest/Jest JSON parsing.
The server does not use an LLM. Test results come from subprocess execution and structured parser output.
| Tool | Purpose |
|---|---|
health() | Returns ok for smoke checks. |
run_pytest(path, test_filter?, timeout_seconds?, cpu_seconds?, memory_mb?) | Run pytest in a bounded working directory and return raw command output. |
run_jest(path, test_filter?, timeout_seconds?, cpu_seconds?, memory_mb?) | Run Jest through npx jest and return raw command output. |
run_single_test(path, test_id, framework?, timeout_seconds?, cpu_seconds?, memory_mb?) | Run one pytest node id or one Jest test-name pattern. |
parse_test_output(stdout, framework) | Normalize test runner JSON output. |
get_coverage_summary(path, framework?, timeout_seconds?, cpu_seconds?, memory_mb?) | Return pytest-cov JSON coverage totals. |
pytest-json-report.npx jest --json --outputFile.TestRunResult schema..coverage.json.resource.setrlimit CPU / memory caps.resource.setrlimit.npx-resolvable Jest.--testNamePattern; it does not parse Jest file-specific node ids.parse_test_output to normalize framework JSON.Install dependencies:
uv sync --extra dev
The PyPI distribution name is lovranran-mcp-test-runner because mcp-test-runner is already taken on PyPI. The installed console script remains mcp-test-runner.
Run the MCP server:
uv run mcp-test-runner
Run verification:
uv run ruff check .
uv run mypy uv run pytest
MIT