Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Structured thinking + steel-manning verification for AI agents. Backed by 43+ papers.
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": {
"steelmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/steelmind-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add steelmind -- npx -y @stabgan/steelmind-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"steelmind": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/steelmind-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": {
"steelmind": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/steelmind-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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 stabgan 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(2.0.1)은 7개월 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, LexPact UK Contracts
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.
Generate UK-law contracts: NDA, service, freelance, recruiter terms of business, IR35.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
The research-grounded reasoning MCP server for AI agents. Combines step-by-step sequential thinking with steel-manning verification — backed by 43+ cognitive science and AI research papers.
Steelmind gives your AI agent two tools:
The code is minimal. The descriptions do the heavy lifting — tool descriptions account for ~80% of reasoning improvement per Anthropic τ-bench research.
| Feature | Think MCP | Sequential Thinking | Steelmind |
|---|---|---|---|
| Step tracking | ✗ | ✓ | ✓ |
| Adjustable step count | ✗ | ✓ | ✓ |
| Cognitive mode separation | ✗ | ✗ | ✓ |
| Steel-manning verification | ✗ | ✗ | ✓ |
| Socratic self-questioning | ✗ | ✗ | ✓ |
| Research-grounded descriptions | ✗ | ✗ | ✓ |
| Verify nudge on completion | ✗ | ✗ | ✓ |
| Tool count | 1 | 1 | 2 |
Key research insight: MetaCrit (arxiv 2507.15015) proved that separating reasoning generation from reasoning evaluation prevents self-bias and improves accuracy by up to 76%. Sequential-thinking uses one tool for both. Steelmind separates them.
{
"mcpServers": { "steelmind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@stabgan/steelmind-mcp"] } } }
{
"mcpServers": { "steelmind": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "stabgan/steelmind-mcp"] } } }
npm install -g @stabgan/steelmind-mcp
{
"mcpServers": { "steelmind": { "command": "steelmind-mcp" } } }
think toolRecords a structured reasoning step with sequential tracking.
Input:
{
"thought": "What are the dependencies? Need to check imports before refactoring.", "thoughtNumber": 1, "totalThoughts": 3, "nextThoughtNeeded": true }
Output (mid-sequence):
[Thinking 1/3]
What are the dependencies? Need to check imports before refactoring.
Output (final step — includes verify nudge):
[Thinking 3/3]
My conclusion: use the adapter pattern for backward compatibility.
Thinking complete. Before acting on this conclusion, use the verify tool to challenge it.
The verify nudge appears in the tool result (not just the description), making it far more likely the model will actually call verify. Tool results get different attention treatment than descriptions — they're processed as fresh context.
verify toolChallenges your reasoning with steel-manning before you commit.
Input:
{
"concern": "The adapter pattern adds complexity. Is the simpler approach actually better?" }
Output:
The adapter pattern adds complexity. Is the simpler approach actually better?
Pure identity function — returns your concern unchanged. The value is in the description, which prompts: _"Steel-man the opposition: What is the strongest argument that your conclusion is wrong?"_
think(step 1/3) → think(step 2/3) → think(step 3/3) → [verify nudge] → verify → act
↑ adjust totalThoughts if needed
Steelmind's design is grounded in 43+ research papers. Key findings:
| Paper | Finding | How Steelmind Uses It |
|---|---|---|
| MetaCrit (arxiv 2507.15015) | Separating generation from evaluation prevents self-bias | Two separate tools: think (generate) + verify (evaluate) |
| Anthropic τ-bench | Optimized tool descriptions yield 54% improvement | Descriptions are the primary scaffold, not code |
| Think2 (arxiv 2602.18806) | Structured metacognition yields 3x self-correction | Sequential step tracking + Socratic questioning |
| SIEV (ICML) | Models lose 40+ points under dialectical evaluation | Steel-manning prompt in verify description |
| Scaling TTC (arxiv 2408.03314) | Difficulty-adaptive compute improves efficiency 4x | Adjustable totalThoughts |
| EasyTool (NAACL 2025) | Concise descriptions outperform verbose ones | ~100 word descriptions |
| ToolACE | "When NOT to use" improves irrelevance detection 6→84% | Negative guidance in both descriptions |
| Cognitive Foundations (arxiv 2511.16660) | External scaffolding improves performance up to 72% | Research-grounded cognitive frameworks |
Works with any MCP-compatible client:
Designed for frontier models but works across families:
npm install # Install dependencies
npm run build # Compile TypeScript npm test # Run 90 tests npm run lint # ESLint npm run format # Prettier npm start # Run the server
MIT