Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Bounded local runtime evidence from explicit artifacts and typed direct targets.
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": {
"flameox": {
"command": "uvx",
"args": [
"flameox",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add flameox -- uvx flameox mcp serve프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"flameox": {
"command": "uvx",
"args": [
"flameox",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"flameox": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"flameox",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}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 morluto 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(0.2.9)은 26일 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, Recta
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.
Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
flameox
Bounded local runtime evidence for coding agents.
Flameox coordinates profilers, benchmark tools, trace processors, and direct local targets. It turns an explicit artifact or command into bounded evidence while keeping durable preservation optional. The agent chooses hypotheses and experiments; Flameox records observed inputs, execution provenance, typed evidence, coverage, and limitations.
There is no workspace to initialize or project configuration to maintain. Pass exact artifact paths to analysis and an explicit argv plus absolute working directory to capture. Flameox does not search parent directories, edit project files, or provide a hosted service.
Configure an MCP client with the global setup command:
npx flameox@latest setup
Setup detects supported clients and asks which configurations to update. For automation, select clients explicitly, for example --client codex --yes or --all --yes; --dry-run reports the paths and actions without writing. Setup preserves unrelated client configuration and does not change project files. See the npm package guide for details.
Update existing MCP registrations with:
npx flameox@latest update
update --check reports available updates without changing configuration. Updates preserve each client's provider extras and settings, verify the new environment before changing release pins, and report which clients need a restart or reconnect. Use --client codex to select one client, or --version 0.2.8 to select a specific release, including for rollback. The Python CLI exposes the same flameox update command.
For direct CLI use, pass exact artifact paths or an explicit command:
uvx flameox analyze preview_artifact /absolute/path/to/artifact.json
uvx flameox capture --provider direct --cwd "$PWD" -- python benchmark.py
To launch the stdio MCP server manually:
uvx flameox mcp serve
For local development, clone the repository, install its development dependencies, and inspect the available tools:
git clone https://github.com/morluto/flameox.git
cd flameox uv sync --extra dev --extra memory --extra trace --extra cpu uv run flameox mcp inspect
Analysis and unpreserved capture use bounded session scratch. Session analysis_id values expire when evicted or when the server stops. Explicit preservation creates the user-level Flameox data directory and stores native bytes and a canonical evidence bundle by SHA-256. Set FLAMEOX_DATA_DIR to choose another location. Preservation is optional; it does not imply full console-output retention.
Flameox distinguishes observed, derived, and inferred claims. Profiles guide exploration but do not establish causality or performance improvement. Confirmatory claims require representative workloads, declared metrics and estimands, compatible identities, preserved samples, and a semantic oracle.
The MCP server has no workspace binding. It exposes named analysis and capture tools through the same operation registry as the CLI. Analysis tools accept explicit sources; capture tools accept a typed target and provider. Tool schemas expose operation-specific fields directly. Inspect the catalog with flameox mcp inspect; use --tool TOOL_NAME for focused schemas and examples. The complete contract and current tool catalog are in the interface guide.
Tools return their full bounded results inline, including failures and recovery actions. Preserved evidence has a durable evidence_id; inspect_evidence returns its redacted metadata and replay sources inline.
Capture takes argv, not a shell string. A direct target supplies an absolute working directory and bounded environment overrides. Results may include next_page; replay its named analysis tool and arguments unchanged. Capture continuations read collected artifacts and do not rerun the target. MCP work belongs to the live request, so cancellation applies directly and no detached job survives a restart.
Flameox requires Python 3.12 or newer and uses the committed uv.lock. See CONTRIBUTING.md for development setup and contribution guidance.
uv run ruff check src tests tools
uv run ruff format --check src tests tools uv run mypy src tests tools uv run pytest -q
Flameox is licensed under the MIT License.