Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Model intelligence for AI agents — syntax, params, pricing for 67+ generative AI models.
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.
PROMPTIBUS_API_KEY, PROMPTIBUS_API_URL비밀로 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": {
"promptibus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "your-value",
"PROMPTIBUS_API_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add promptibus --env PROMPTIBUS_API_KEY=your-value --env PROMPTIBUS_API_URL=your-value -- npx -y @promptibus/mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"promptibus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "your-value",
"PROMPTIBUS_API_URL": "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": {
"promptibus": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "your-value",
"PROMPTIBUS_API_URL": "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.
PROMPTIBUS_API_URL 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 7일 점검
레지스트리 이름이 도메인 promptibus.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
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: PROMPTIBUS_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(0.9.0)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, SuperCollider
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.
Make sound with SuperCollider: synths, drums, chords, melodies and soundscapes over OSC.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Your agent thinks Midjourney still uses
--v 5. It doesn't — that flag was dropped at v7.
It assumes DALL-E 3 and FLUX Schnell cost the same. They differ by ~50×.
It confidently writes
[Verse]tags for Suno. They were removed in v4.
This MCP server fixes that. Real syntax, real prices, real recommendations for 67+ generative AI models — over the Model Context Protocol.
Works with: Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Windsurf · Zed · Continue.dev · n8n · any stdio MCP client Domains: image · video · audio · text · code Cost to start: $0, no account, no API key
Your agent receives a brief — *"30-second cinematic video of a thunderstorm at sea."* — and instead of guessing, calls a tool.
recommend_model({ task: "30s cinematic video, thunderstorm at sea", domain: "VIDEO" })
Top 3 models for: "30s cinematic video, thunderstorm at sea"
The agent picks one, formats the prompt with optimize_prompt, lints the result with lint_prompt, checks get_pricing for the volume budget — all before a single token of generation cost is spent.
get_pricing({ model: "dall-e-3", volume: 100 }) returns actual USD cost plus cheaper alternatives — agents can finally optimize for budget, not just "vibes."recommend_model ranks across all five domains (image / video / audio / text / code) with reasoning, not guessing.lint_prompt catches deprecated flags, invalid parameters, and length violations *before* you burn credits.npx -y @promptibus/mcp — that's the install.Option A — Smithery (recommended):
Visit smithery.ai/server/@promptibus/mcp, pick your client, click install.
Option B — drop into your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
Option C — hosted HTTP endpoint (no install at all):
For clients that support HTTP transport:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "url": "https://promptibus.com/api/mcp" } } }
Per-client paths are listed under Client configs below.
Every tool is available on every tier — including anonymous. Tiering applies to daily request limits and which models you can query against (free-tier covers 10 popular models; Pro/Studio unlocks all 67+).
| Tool | What it does | Example |
|---|---|---|
recommend_model | Top 3 models for a task, with reasoning + cost. | { task: "logo with embedded text", domain: "IMAGE" } |
optimize_prompt | Reformats a prompt for a specific model — applies model-specific syntax + community-tested wording. | { text: "a cat in space", model: "midjourney-v7" } |
lint_prompt | Finds deprecated flags, invalid parameters, length violations. Suggests fixes. | { prompt: "a cat --ar 16:9", model: "flux-2-pro" } |
compare_models | Side-by-side: provider, domain, cost, capabilities. 2–5 models. | { models: ["flux-2-pro","midjourney-v7"], criteria: "photorealism" } |
get_parameters | Recommended parameters: defaults, ranges, community configs. | { model: "stable-diffusion-3-5", task_type: "portrait" } |
get_model_profile | Full profile: capabilities, syntax guide, parameters, community tips, related prompts. | { model: "suno-v4" } |
get_pricing | Real USD pricing for a model / domain / planned volume. Includes cheaper alternatives. | { model: "dall-e-3", volume: 100 } |
"Which video model gives me the longest single shot under $10?" → get_pricing({ domain: "VIDEO", volume: 60 }) returns a sorted matrix; agent picks the cheapest that meets duration.
"Convert this DALL-E prompt to Midjourney v7 syntax." → optimize_prompt({ text: "...", model: "midjourney-v7" }) reformats — proper aspect-ratio flag, no --v, model-specific suffixes applied.
"Will this Suno prompt work with v4?" → lint_prompt({ prompt: "[Verse] ...", model: "suno-v4" }) flags [Verse] as deprecated and proposes the v4 structure.
"I need to generate 1000 images at the cheapest viable quality." → recommend_model filters by domain + budget; get_pricing validates total cost; agent ships under budget.
Browsable model profiles as MCP resources:
promptibus://models/{slug}
Each resource returns a Markdown profile (provider, domain, version, pricing, full guide). Useful for agents that want to surface model info as a sidebar.
The system-prompt MCP prompt exposes curated system prompts from the Promptibus community.
system-prompt # lists all available
system-prompt { "slug": "midjourney-prompt-architect" } # returns full text
Anonymous users get full tool access — no account needed. Limits + model coverage scale with plan.
| Plan | Daily requests | Model coverage |
|---|---|---|
| Anonymous (no key) | 25 | 10 free-tier models |
| Free (with key) | 100 | 10 free-tier models |
| Pro | 500 | All 67+ models |
| Studio | 2,000 | All 67+ models |
Limits reset daily at midnight UTC. Plans + signup at promptibus.com/pricing.
Set PROMPTIBUS_API_KEY in your client config:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"], "env": { "PROMPTIBUS_API_KEY": "psy_your_api_key_here" } } } }
| Variable | Required | Purpose |
|---|---|---|
PROMPTIBUS_API_KEY | No | Higher rate limits, full model coverage. Get one at promptibus.com/settings/api-keys. |
PROMPTIBUS_API_URL | No | Override the API base (default https://promptibus.com). For self-hosted Promptibus or staging. |
Does this generate images, video, or audio? No. It tells your agent *how* to use whatever generation API the agent already has access to. Think of it as a prompt engineering co-pilot, not a router.
Do I need an account to start? No. Anonymous mode works out of the box (25 req/day, free-tier models). API key raises limits and unlocks all 67+ models.
Are my prompts logged? Tool requests transit promptibus.com over HTTPS. We don't persist prompt bodies. API keys are SHA-256 hashed server-side; the raw key never lands in logs.
How fresh is the model data? Community-curated. New models typically appear within days of release; pricing is reviewed monthly. The data lives in a Postgres-backed catalogue at promptibus.com/models.
Does it work offline? The MCP server runs locally; the catalogue lives at promptibus.com. So: agent ↔ MCP server is local stdio, MCP server ↔ Promptibus is HTTPS. No internet, no answers.
Can I self-host the catalogue? Yes. The Promptibus app is open-source — clone promptibus/promptibus, point PROMPTIBUS_API_URL at your deployment.
Is there an HTTP transport instead of stdio? Yes — point your client at https://promptibus.com/api/mcp. Useful for sandboxed environments, browser-based MCP clients, and CI.
The client caches responses for tools whose output rarely changes (get_model_profile, get_parameters, compare_models, get_pricing). TTL: 24 h, in-memory per process. Cache is bypassed for tools whose output is input-dependent (recommend_model, optimize_prompt, lint_prompt).
promptibus.com; no third-party trackers in the request pathThe same npx -y @promptibus/mcp command works for every stdio client. Only the config file location and JSON shape differ.
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Claude Code
claude mcp add promptibus -- npx -y @promptibus/mcp
Cursor
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Zed
settings.json:
{
"context_servers": { "promptibus": { "command": { "path": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } } }
</details>
Continue.dev
~/.continue/config.json, under experimental.modelContextProtocolServers:
{
"transport": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } }
</details>
n8n
In the MCP Client node, set transport to stdio:
Command: npx
Arguments: -y @promptibus/mcp
</details>
67+ models across 5 domains. Highlights:
Full catalogue: [promptibus.com/models](ht
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요