Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Model-tiered content pipeline — cheap models seed, expensive models verify
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": {
"sprout": {
"command": "uvx",
"args": [
"sprout-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add sprout -- uvx sprout-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sprout": {
"command": "uvx",
"args": [
"sprout-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": {
"sprout": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sprout-mcp"
]
}
}
}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 mepsopti 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(0.1.4)은 8개월 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, Starreel
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.
Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Drop your Opus bill 80%. Model-tiered content pipeline for MCP — cheap models seed work, expensive models verify it.
Sprout routes tasks to the right model tier automatically. Haiku drafts, Sonnet fact-checks, Opus verifies. Every chunk tracks provenance, confidence, and cost.
uvx sprout-mcp
Or add to Claude Code's MCP config (~/.claude/settings.json):
{
"mcpServers": { "sprout": { "command": "uvx", "args": ["sprout-mcp"] } } }
Haiku (seed) → Sonnet (watered) → Opus (sprouted)
Draft Fact-check Verify $0.005/M $0.015/M $0.075/M
Instead of running everything through Opus at $75/M output tokens, most work stays at Haiku's $5/M. Only the final verification — typically 10-20% of total work — touches Opus.
| Tool | Description |
|---|---|
submit_chunk | Store content with provenance (model, task type, sources) |
get_review_queue | List chunks needing review, filtered by confidence/project |
mark_reviewed | Promote (seed→watered→sprouted) or reject chunks |
recommend_model | Get model recommendation for a task type |
get_stats | Dashboard of chunk counts, confidence levels, token usage |
export_chunks | Export verified chunks as JSON |
opus_test | Generate structured review summary for batch verification |
schedule_task | Schedule tasks to run at a specific time or delay |
list_scheduled | View pending scheduled tasks |
cancel_scheduled | Cancel a pending scheduled task |
configure_routing | Add/update routing rules at runtime |
get_cost_report | Estimated spend per model with real pricing |
retry_on_error | Track failed attempts with backoff guidance |
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
SPROUT_DB_PATH | ~/.sprout/sprout.db | SQLite database location |
SPROUT_CONFIG | *(none)* | Path to JSON config file for custom routes and pricing |
SPROUT_MAX_RETRIES | 3 | Max retry attempts before giving up |
SPROUT_RETRY_BACKOFF | 2.0 | Exponential backoff base (seconds) |
Create a JSON file and point SPROUT_CONFIG at it:
{
"routes": { "code_review": { "tier": "sonnet", "reason": "Code analysis needs reasoning" }, "translation": { "tier": "haiku", "reason": "Straightforward language task" } }, "pricing": { "custom-model": 10.00 } }
| Task Type | Tier | Why |
|---|---|---|
biography_synthesis | haiku | Factual summarization |
council_description | haiku | Historical summarization |
document_synopsis | haiku | Content summarization |
json_validation | haiku | Structural verification |
summarization | haiku | General summarization |
data_extraction | haiku | Structured extraction |
fact_check_first_pass | sonnet | Cross-reference claims |
code_review | sonnet | Code analysis |
fact_check_final | opus | Deep factual verification |
theological_analysis | opus | Domain expertise required |
complex_analysis | opus | Deep reasoning required |
Unknown task types default to haiku — start cheap, escalate if needed.
You: Use recommend_model for "biography_synthesis"
Sprout: biography_synthesis → haiku-4.5 (Factual summarization)
You: Use submit_chunk to store the Haiku output Sprout: Stored chunk abc12345 [seed] for person-001.biography
You: Use get_review_queue to see what needs fact-checking Sprout: 1 chunk pending review
You: Use mark_reviewed to promote after Sonnet fact-checks it Sprout: Chunk abc12345 → watered (verified by sonnet-4.6)
You: Use get_cost_report Sprout: haiku-4.5: ~1,300 tokens (1 chunk) — $0.0065 Total: $0.0065
git clone https://github.com/mepsopti/sprout-mcp.git
cd sprout-mcp uv sync --extra dev uv run pytest
If Sprout saves you money on your AI bill, consider buying me a coffee:
MIT
mcp-name: io.github.mepsopti/sprout-mcp