Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
U.S. Census (ACS) data by ZIP: income, demographics, housing, education, from a local store.
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.
CENSUS_API_KEY필요한 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": {
"census": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-census"
],
"env": {
"CENSUS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add census --env CENSUS_API_KEY=your-value -- uvx mcpwright-census실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"census": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-census"
],
"env": {
"CENSUS_API_KEY": "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": {
"census": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-census"
],
"env": {
"CENSUS_API_KEY": "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.
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 mcpwright 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.
입력해야 할 값: CENSUS_API_KEY
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(0.1.3)은 3개월 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, DiffCI
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.
Fail-closed, change-aware verification for AI coding agents with affected-test guidance.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
U.S. Census data by ZIP code, inside your agent. An MCP server that lets an LLM look up income, demographics, housing, and education for any ZIP — built on Anthropic's official mcp Python SDK.
All tools are read-only. Data is the U.S. Census Bureau's American Community Survey (ACS) 5-year release — bulk-downloaded once into a local store, then served offline. A free Census API key is required for the one-time download.
Status: published (v0.1.2) —
uvx mcpwright-census(PyPI) and listed in the official MCP
Registry as
io.github.mcpwright/census-mcp. All 8 tools below are live and unit-tested, verified
end-to-end against the live ACS 5-year release (vintage 2024 at the time of writing — the
server auto-detects the latest). Part of the
mcpwright suite.
| Tool | What it does |
|---|---|
lookup_zip(zip_code) | Confirm a ZIP maps to a Census ZCTA; returns name, total population, and the ACS vintage. |
get_income(zip_code) | Median household income, per-capita income, total households, and the % of households earning $200k+. |
get_demographics(zip_code) | Total population and median age. |
get_housing(zip_code) | Median home value, median gross rent, occupied units, and % owner-occupied. |
get_education(zip_code) | Of adults 25+, the % with a bachelor's degree or higher and the % with a graduate/professional degree. |
compare_zips(zips, metric) | Rank several ZIPs by one metric (income, age, home value, attainment, …), highest first. |
get_acs_variable(zip_code, variable) | Escape hatch: the raw value of any stored ACS variable, by code or friendly name. |
find_zips(place, state=None) | Reverse lookup: the ZIPs that fall within a city/town/CDP, ranked by how much of each ZIP's land lies in the place. |
ZIP ≈ ZCTA (ZIP Code Tabulation Area): they mostly coincide, but ~2% of ZIPs (PO-box-only / non-residential) have no ZCTA and will return an error. All ACS figures are 5-year *estimates*.
find_zips is the reverse direction (place → ZIPs). It's approximate: ZCTAs don't nest inside places, so a ZIP can span several places and vice versa — read each match's coverage_pct and pass a state to disambiguate same-named places (e.g. Cambridge, MA vs OH). It's built on the public 2020 Census ZCTA-to-Place relationship file (2020 geography; no API key needed for it).
Requires Python 3.12+ and a free Census API key (set CENSUS_API_KEY). The PyPI package is mcpwright-census; the command, server, and tools are all "census".
export CENSUS_API_KEY=your-free-key
uvx mcpwright-census setup # one-time: bulk-download the ACS dataset into a local store
claude mcp add census -e CENSUS_API_KEY=your-free-key -- uvx mcpwright-census
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "census": { "command": "uvx", "args": ["mcpwright-census"], "env": { "CENSUS_API_KEY": "your-free-key" } } } }
First run downloads the full ACS dataset (~33k ZCTAs) into a local SQLite store under
your OS cache dir, so every later lookup is instant and offline. Run
mcpwright-census setup
ahead of time, or let the server download lazily on first use.
mcpwright-census refresh
re-pulls when a new ACS vintage is published. Override the store location with
CENSUS_MCP_STORE.
git clone https://github.com/mcpwright/census-mcp && cd census-mcp
uv sync uv run pytest -v # tests (mocked Census + seeded SQLite) uv run ruff check src/ && uv run ruff format --check src/ # lint + format uv run mypy # type checking uv run mcp dev src/census_mcp/server.py # poke the tools in the MCP Inspector
lookup_zip — validate a ZIP, name + populationget_income — income measures + % $200k+get_demographics — population + median age _(age brackets still to come)_get_housing — median home value, rent, % owner-occupiedget_education — % bachelor's+, % graduatecompare_zips — one metric across several ZIPs, rankedget_acs_variable — raw value for any stored ACS variable (escape hatch)find_zips — reverse lookup: place → ZIPs, ranked by land coverageget_demographics age brackets (under-18 / 18-34 / 35-64 / 65+)mcpwright-census) + the official MCP Registrycensus-mcp runs entirely on your machine and collects, stores, or transmits no personal data — no accounts, no tracking, no telemetry. Its only outbound requests go to the public U.S. Census Bureau to download public data: api.census.gov for the ACS dataset (using your own CENSUS_API_KEY), and www2.census.gov for the place-lookup file used by find_zips (no key needed). The key is read from your environment and is never logged or sent anywhere else. These downloads happen during setup/refresh (or lazily on first use); after that, lookups are served from a local store with no further network calls. The downloaded data lives under your OS cache directory (public reference data only) and can be deleted at any time.
Full policy: https://mcpwright.com/privacy
Contributions welcome.
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