Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Audit and generate agent-native product surfaces
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": {
"aigentify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add aigentify -- npx -y aigentify mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"aigentify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"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": {
"aigentify": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 pooriaarab 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(0.1.2)은 3개월 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, FOGA node
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.
A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Package and API types · Quickstart · Configuration
aigentify is an open-source agent-readiness auditing tool for developers who maintain product directories and public websites. It returns a score, individual checks, and actionable gaps. Its TypeScript library, command-line interface (CLI), and Model Context Protocol (MCP) server also generate public artifact text.
npm install aigentify
Requires Node.js 20 or later. The package has five direct runtime dependencies and includes TypeScript declarations. Price: USD 0.
Run this command from an existing product directory:
npx aigentify audit .
No environment variables, credentials, or .env loader are required for a directory audit. The report starts with .: /100, lists check statuses, and ends with Gaps:. A low score is a completed audit, not a command failure.
Generate a public guide with your product facts:
npx aigentify gen agents-md --name Example --description 'A product API.' --repository https://example.com --price 0 --price-currency USD --out agents.md
Success creates agents.md. Review its placeholders and product-specific instructions before publishing it.
import { auditTarget, generate } from 'aigentify';
const report = await auditTarget('.'); console.log(report.score, report.gaps); console.log(generate('offer', { name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, }));
Save this as audit.mjs and run node audit.mjs to print the score and structured offer.
Directory files or URL responses
| Snapshot and checks | Score + ordered gaps | Fix product facts -> generate text -> publish -> audit again
URL audits fetch discovery endpoints and query external registries. Directory audits inspect files without running the application.
Developers need to check agent discovery files alongside ordinary website checks. Lighthouse audits web quality; axe-core checks accessibility. aigentify focuses on agent-facing manifests, public instructions, offers, and discovery evidence.
Scope checked on 2026-10-14. These tools address adjacent auditing needs.
| Scope | aigentify | Lighthouse | axe-core |
|---|---|---|---|
| Primary target | Agent readiness | Web page quality | Accessibility |
| Input here | Directory or URL | Web page | HTML-based interface |
| Generated output here | Agent artifact text | Audit report | Accessibility results |
The implementation defines 27 audit checks, six generators, and three external registry probes. These are source-checked capabilities, not evidence that every target passes them. No credential-based platform verification was performed for this rewrite.
| Surface or integration | Status | Scope |
|---|---|---|
| AGENTS.md, MCP discovery, server.json | Implemented | Presence, fields, and public-safety heuristics |
| Schema.org offers | Implemented | JSON-LD detection and urgency-language checks |
| llms.txt and sitemap.xml | Implemented | Availability |
| OpenAPI, agent manifests, /agents | Implemented | URL discovery checks |
| Personal Agent Protocol (Poppy) | Implemented | Draft 0.1 validation; discovery-only generator |
| HTTP discovery and crawler responses | Implemented | Markdown, links, status, body, schema, rate-limit headers |
| Authentication guide, API catalog, Agent2Agent card | Implemented | Document shape or availability |
| AI plugin manifest | Implemented | Name, API, and authentication fields |
| Wikidata | Implemented | Official-website lookup |
| npm | Implemented | Package search and name/homepage matching |
| Official MCP Registry | Implemented | Server search and name/host matching |
| Next.js | Template | agents-route --framework next prints route instructions |
External checks return warnings when evidence is missing or inconclusive. URL-only checks return na for local directories.
/agents.md route instructions, then audit the deployed URL.server-json and review its package or remote configuration.audit --json.The library exports auditTarget, formatAuditReport, scoreAuditChecks, defineConfig, defaultConfig, and generator functions. Run the library on Node.js; auditing uses filesystem APIs.
| CLI command | Behavior |
|---|---|
audit [target] | Defaults to .; --json emits the report |
init | Creates AGENTS.md, server.json, and auth.md; --force permits overwrites |
gen | Prints text; --out writes a file |
mcp | Starts the stdio server |
The six artifact names are agents-md, server-json, offer, agents-route, auth-md, and poppy. agents-route accepts --framework static or --framework next.
Start the standalone server with npx aigentify-mcp. Its two tools are audit with { target } and gen with { artifact, params }.
Create aigentify.config.ts, aigentify.config.js, or aigentify.config.mjs for CLI generation:
import { defineConfig } from 'aigentify';
export default defineConfig({ name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', npmPackage: 'example-product', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, });
Export a default configuration or a named aigentifyConfig. Library and MCP generation accept parameters directly.
Scores use weighted heuristics. A perfect score does not guarantee agent compatibility, search ranking, or discovery. The crawler check uses one agent User-Agent; it does not test every crawler. Requests have eight-second timeouts; registry failures can leave discovery evidence inconclusive. Audits fetch text without executing browser JavaScript. Generated files contain defaults and templates that require review. The authentication template describes API-key behavior; it does not implement authentication. The Poppy generator emits discovery-only data, not authenticated agent or API connections. init preserves existing files unless --force is set. It does not deploy them.
aigentify-mcp.Version 0.5.0 is a 0.x release. Interfaces and checks can change. Use the GitHub issue channel listed on the npm package for support. Public case studies are not yet published in this README.
aigentify audits a local directory or public URL for agent-readiness signals. Its report contains a score, checks, and actionable gaps.
aigentify implements Wikidata, npm, and Official MCP Registry probes in source. This rewrite checked the implementation, without a live credential-based verification campaign.
aigentify runs in your Node.js process or stdio MCP server. You publish and host the generated artifacts yourself.
aigentify checks agent-facing discovery and generates artifact text. Lighthouse audits web page quality.
aigentify checks agent readiness and public discovery files. axe-core evaluates accessibility in HTML-based interfaces.
aigentify uses no API keys for directory audits or its public registry probes. Generated authentication guides are templates for your product.
aigentify scores implemented heuristics, not end-to-end compatibility with every agent. Test your published interfaces with the clients you support.
aigentify generates text and starter files. You review product facts, implement missing behavior, and deploy the changes.
MIT.