Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert across IDEs.
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.
MODELBOUND_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"modelbound": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add modelbound --env MODELBOUND_API_KEY=your-value -- npx -y modelbound-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"modelbound": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_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": {
"modelbound": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_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 ModelBound 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: MODELBOUND_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(0.1.2)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
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.
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert agent skill files across Cursor, Claude, Codex, Kiro, Windsurf, VS Code, and Amazon Q — no account required. Optional cloud sync with ModelBound.
AI tools come and go. You might use Cursor today, switch to Claude Code tomorrow, and try Kiro next week — but your skills, rules, and context shouldn't be locked into any one of them. ModelBound gives you a single place to store and manage your agent skills, so you can move between tools freely without rebuilding your setup each time. Write a skill once, sync it everywhere, and get more value out of every AI subscription you're already paying for.
modelbound-mcp is a small Model Context Protocol server you run locally over stdio. It exposes tools to your IDE / agent using dot-notation naming for navigable discovery:
Local (no API key, no network):
ide.detectLayout — find which IDE conventions your repo usesskills.listLocal, skills.readLocal, skills.writeLocalskills.lint — front-matter, token count, broken links, TODO scan, pass / warn / fail checks (scanner h5)skills.flightCheck — Flight Check offline safety scan (injection, exfiltration, secrets, destructive commands, wildcard tools, loop hazards); same rules as npx modelbound checkskills.checks — deterministic safety/quality checks without full lint (no numeric score)skills.scaffold — create a skill with default scope constraintsskills.reviewStatus, skills.reviewRequest, skills.reviewApprove, skills.reviewReject, skills.reviewGateskills.validateFormat — agentskills.io complianceskills.convert — translate between IDE formats (e.g. Cursor → Claude)skills.diff — compare a local skill with its cloud counterpartCloud (with `MODELBOUND_API_KEY`):
cloud.pullSkill, cloud.pushSkill, cloud.searchcloud.listSkills — now accepts ai_type and source_platform filters; every row includes ai_type, source_platform, source_path, and repocloud.resourceTree — returns the team's full hierarchy grouped by platform → top-level dir (.claude/skills, .cursor/rules, .kiro/steering, …) → files. Use this before cloud.listSkills when an orchestrator needs to map context before loading.cloud.installMarketplaceSkilloptimization.healthOrchestrators that juggle multiple AI platforms can call cloud.resourceTree once to get a complete map of available skills, rules, hooks, steering files, and system prompts — grouped exactly how each platform expects them on disk. Pair it with the new ai_type / source_platform filters on cloud.listSkills to load only the slice you need. See examples/resource-tree.ts.
The cloud tools are a thin JSON-RPC proxy to mcp.modelbound.co. All business logic stays server-side; this repo never touches your data or secrets.
Migration from 0.1.x — old snake_case names (
detect_ide_layout,pull_skill, …) were removed in 0.2.0. The hosted ModelBound MCP server still accepts both forms forever for backward compatibility.
Anti-slop (0.4.x) — trust scanner bumped to h5 with scope-limit, unbounded-wording, dependency, and refactor findings.
skills.readLocalnow returnschecks,scanner_version,review_state, andreview_meta. Override default scope limits via.modelbound/task-budgets.json. Useskills.reviewGatein CI to block unapproved skills.
npx modelbound-mcp
Or install globally:
npm i -g modelbound-mcp
.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "modelbound": { "command": "npx", "args": ["-y", "modelbound-mcp"], "env": { "MODELBOUND_API_KEY": "mb_live_..." } } } }
MODELBOUND_API_KEY is optional. Without it, local tools still work.
See examples/ for Claude Desktop, Kiro, Windsurf, and VS Code configs.
modelbound-mcp detect # which IDE layouts exist here?
modelbound-mcp ls # list every skill file modelbound-mcp lint .cursor/rules/ # lint a directory modelbound-mcp lint .codex/skills/ # lint Codex skills modelbound-mcp validate ./SKILL.md # agentskills.io compliance modelbound-mcp convert --from cursor --to claude ./rule.mdc > out.md
npm test # unit tests (registry parity, checks, review, harness)
npm run smoke # local MCP tools + CLI subcommands (+ cloud if MODELBOUND_API_KEY set) npm run test:e2e # offline anti-slop / review lifecycle
CLI vs MCP tool mapping: docs/PARITY.md.
We want help. Specifically:
Browse good first issues and the roadmap.
| Project | Description |
|---|---|
| ModelBound CLI · npm | Terminal + CI for token optimization, skill pipeline, and version management |
| Cursor Extension · Marketplace | VS Code/Cursor extension for rules sync and MCP bridge |
| Cursor Plugin | Cursor slash commands for pipeline, safety checks, and versions |
| Claude Code Plugin | Claude Code plugin for pipeline, hooks, and skill sync |
| Dev Packs | Open-source curated AI context packs for engineering teams |
Also on Smithery (stdio via npx modelbound-mcp) and the MCP Registry. Install hub: modelbound.co/connect
MIT © ModelBound