Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Turn a screen recording into agent-readable annotated keyframes. MCP server + CLI on ffmpeg.
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": {
"vidin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add vidin -- npx -y @teunlao/vidin mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"vidin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"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": {
"vidin": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"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 teunlao 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(0.1.0)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, 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.
Turn a video into something a coding agent can actually read.
Claude Code, Codex and friends accept images, not video. So when a bug report arrives as a screen recording, the video is dead weight — someone has to watch it and retype what happened. vidin watches it instead: it converts the recording into a small set of annotated keyframes plus a written timeline, and serves them to agents over MCP.
*A 20-second recording in, six frames out: the refund panel, the 500 dialog, the retry toast, the recovery — each boxed and timestamped. (The clip is vidin's synthetic test fixture.)*
npx @teunlao/vidin — all it asks of the machine is ffmpeg; no sharp, no headless browser, no native image library.brew install ffmpeg # + yt-dlp, only if you'll pass URLs
Hook it into Claude Code:
claude mcp add vidin -- npx -y @teunlao/vidin mcp
Or in .mcp.json / ~/.codex/config.toml equivalents:
{
"mcpServers": { "vidin": { "command": "npx", "args": ["-y", "@teunlao/vidin", "mcp"] } } }
Or straight from the shell:
npx @teunlao/vidin ~/Desktop/bug.mov # → ./.vidin/bug/
npm i -g @teunlao/vidin # or put vidin on PATH for good vidin https://example.com/screencast.mp4 # downloaded with yt-dlp vidin zoom bug.mov --from 00:41 --to 00:45 --fps 6 vidin probe bug.mov
out/
REPORT.md the entry point: timeline table, what changed where, what to open manifest.json the same, machine readable sheets/ the whole video as labelled 3x3 grids (~1.3k tokens each) frames/ full-detail annotated frames
Each frame carries a red dashed box around the regions that changed since the previous kept frame, and a bottom bar with the frame number, the timestamp in the original video, the gap since the previous frame, why the frame was kept, and how much of the screen changed.
Four tools, shaped so an agent spends context in the right order:
| tool | what it does |
|---|---|
analyze_video | video → frames on disk; returns the report text and one contact sheet image |
get_frames | full-detail frames by number or time range, capped so a call can't flood the context |
zoom_clip | re-extract a narrow window at a higher frame rate — for the moment two frames don't explain |
probe_video | duration / resolution / fps / audio, cheap |
The intended loop: analyse → look at the sheet → read the timeline → open two or three frames → zoom in if the moment between them is still unclear. Opening everything up front would burn the context before knowing which second matters.
| profile | for |
|---|---|
bug-report | default — someone recorded a screen, narrated a bug, stopped |
dense | short clips where every twitch matters (24 fps analysis, up to 80 frames) |
walkthrough | long recordings; fewer frames, wider anchors |
cheap | smallest footprint, for when the context really is tight (12 frames at 1092px) |
Tuning without leaving the profile: --max-frames, --sensitivity (percent of the screen that counts as an event, lower = more frames), --fps, --width, --quality, --no-annotate, --no-sheets.
One screenshot per second turns three minutes into 180 frames of which ~90% are identical, because the person was reading, thinking or moving the mouse. Those duplicates don't cost much — they *bury* the handful of frames where something actually happened, and an agent has to look at all of them to find out which. Frame selection is a signal-to-noise problem wearing a cost problem's clothes.
vidin is event driven instead. It walks the video at 12 fps in downscaled RGB and keeps a frame only when something actually happened:
Two invariants hold whatever path a frame took:
ffmpeg ─raw RGB @12fps, 400px─ selector ──timestamps+regions── ffmpeg ──annotated WebP
one decode pass, event state machine drawbox/drawtext streamed in plain TypeScript per frame
Decoding streams two frames at a time; the selector additionally keeps the downscaled buffers of the frames it has kept so it can recompute their deltas after pruning. That is bounded by the frame budget, not by video length: ~32 MB at the defaults. All drawing is done by ffmpeg filters, which is why there is no image library in package.json.
Development runs on Bun; the runtime code itself sticks to node: APIs, which is what lets the published package run anywhere npx does.
git clone https://github.com/teunlao/vidin && cd vidin && bun install
bun test
The fixture is a synthetic screen recording with a scripted timeline — a panel, an error dialog, a toast, a recovery, and two stretches of pointer-only motion. The suite asserts that each staged event yields exactly one settled frame and that pointer motion alone yields none. test/regressions.test.ts builds its own clips and pins every failure a review has found, so a fixed bug stays fixed.
whisper.cpp or mlx-whisper) → a transcript.md aligned to the frame timeline.--sensitivity 0.2 or --profile dense catches them, at the cost of more frames.