Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Phylogenetic inference via IQ-TREE 3 — never returns a topology without its support
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.
OMP_NUM_THREADS, MKL_NUM_THREADS필요한 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": {
"phylokit": {
"command": "uvx",
"args": [
"phylokit-mcp"
],
"env": {
"OMP_NUM_THREADS": "your-value",
"MKL_NUM_THREADS": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add phylokit --env OMP_NUM_THREADS=your-value --env MKL_NUM_THREADS=your-value -- uvx phylokit-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"phylokit": {
"command": "uvx",
"args": [
"phylokit-mcp"
],
"env": {
"OMP_NUM_THREADS": "your-value",
"MKL_NUM_THREADS": "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": {
"phylokit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"phylokit-mcp"
],
"env": {
"OMP_NUM_THREADS": "your-value",
"MKL_NUM_THREADS": "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.
OMP_NUM_THREADS envMKL_NUM_THREADS env이 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 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 musharna 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(0.9.0)은 어제 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, Thalovant MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ 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.
Connect MCP clients to Thalovant control-plane and hub runtime APIs over stdio or Streamable HTTP.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
phylokit-mcp is an MCP server that lets AI agents build maximum-likelihood trees with IQ-TREE 3 and align sequences with MAFFT.
A topology without support is not a result. infer_tree always runs a bootstrap and returns per-clade support. There is no flag to skip it.
A maximum-likelihood tree looks the same whether or not the data support it. Measured on alignments simulated from a _known_ 7-taxon tree (JC, 100 replicates, seed 1):
| Sites | Informative sites | Recovered the true tree? | Lowest clade support |
|---|---|---|---|
| 300 | 51 | yes, exactly | 1.00 |
| 60 | 11 | no, RF 2 | 0.57 |
At 60 sites the tree contains a clade (C,D,G) that does not exist and omits one that does (E,F,G). Both runs return a fully resolved Newick string of the same shape. Only the support values tell them apart, and the false clade is the _lowest-supported_ one in the tree.
seed=1, piqtree 0.8.3).n_parsimony_informative alongside n_sites. A 10,000-site alignment of near-identical sequences supports nothing.| Tool | What it does |
|---|---|
infer_tree | ML tree plus bootstrap support (nonparametric or UFBoot2), per clade. |
select_substitution_model | Ranks 100+ models with ΔAIC/AICc/BIC, and says when the criteria disagree. |
compare_trees | Robinson–Foulds distance and the clades that differ. Compares splits, not strings. |
simulate_alignment | Generates sequences along a tree you specify: the positive control. |
align_sequences | Aligns unaligned FASTA with MAFFT, inline or to a new file (out_path). |
map_positions | Maps a residue to its alignment column, and that column to every other sequence. |
capabilities | piqtree and IQ-TREE versions, 215 substitution models, MAFFT version, limits. |
Tools that take FASTA or Newick also take a file path (fasta_path, or trees_path for two trees), read by the server; a relative path resolves against the server's working directory.
The tests run real IQ-TREE and real MAFFT (no mocked engine), with 23 mutation checks and a real-process JSON-RPC handshake test.
pip install phylokit-mcp
Requires Python 3.12+. IQ-TREE 3 comes through piqtree 0.8, which builds it into its wheel. align_sequences also needs the MAFFT binary on PATH, as does map_positions on unaligned input; the other tools work without it. Details: docs/INSTALL.md.
{
"mcpServers": { "phylokit": { "command": "uvx", "args": ["phylokit-mcp"] } } }
If uvx picks a Python older than 3.12, use "args": ["--python", "3.12", "phylokit-mcp"].
Claude with the server was compared with Claude writing Python in an environment we set up with piqtree, cogent3 and MAFFT, on 38 phylogenetics questions, 3 runs each. A tie means the server matches that result without you building the environment. Questions right in every run, server against Python: Claude Haiku 5.5 34 against 37, Sonnet 5.5 37 against 35, Opus 5.5 36 against 35 (on the commit that takes file paths). None is separated (pre-registered; Holm-adjusted McNemar p = 0.75 on both Haiku and Sonnet). The server cost about the same as Python on Haiku and more on Sonnet (1.23×) and Opus (1.26×).
The chart is the first Opus 5.5 run, on a release that took the data as text. Counting answers, the server got 110 of 114 right and Python 113; counting questions, 36 of 38 were right in every run against 37 (sign test p = 1). Per question the server took 6.0 times as long (95% CI 4.4 to 8.3) and cost 14.4 times as much (9.9 to 20.2), each a geometric mean of per-question ratios. Most of that cost was the model pasting the data file into tool calls; taking file paths (pre-registered re-run, 2026-10-18) brought it down to 1.26 times (1.04 to 1.55).
We wrote the questions and ran the benchmark ourselves; an outside re-run is welcome. The benchmark does not score support values; method, controls and other limitations are in benchmarks/agent_qa; the Haiku and Sonnet runs: 2026-10-20 re-run.
Not bit-exact, in any setting: IQ-TREE reads the wall clock during its search, so the same request and seed can differ in the trailing digits of branch lengths and log-likelihood, and a support value can move: by about 0.05 (a replicate flipping) for the nonparametric bootstrap, and by no fixed bound for UFBoot2, whose replicates IQ-TREE draws inside the search (one clade moved 0.16 across six calls on one machine). The server reports deterministic_across_processes: false and the drift bound for the method used, null for UFBoot2. Compare trees with compare_trees and numbers with a tolerance, never by string equality. Measurements: docs/REPRODUCIBILITY.md.
sequence_type="protein" and a protein model (LG, WAG, …). The molecule type is declared, never sniffed: an A/C/G/T-only alignment is also valid protein (Ala/Cys/Gly/Thr), and a wrong guess returns a wrong tree, likelihood and support with no warning.support_method="ufboot" is IQ-TREE's UFBoot2 (Hoang et al. 2018), clades supported at 0.95.GPL-2.0-only, because piqtree is GPL-2.0-only, which is _incompatible_ with GPL-3.0. cogent3 is BSD.
If you publish results from this server, cite IQ-TREE 3, piqtree and (when it made the alignment) MAFFT, not this wrapper. The references are in CITATION.cff, and licensing and affiliation are in NOTICE.