Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Benchmark AI models on real prompts. Find cheaper, faster alternatives across 340+ 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.
LLMTEST_API_KEY비밀로 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": {
"llmtest": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llmtest-mcp"
],
"env": {
"LLMTEST_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add llmtest --env LLMTEST_API_KEY=your-value -- npx -y llmtest-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"llmtest": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llmtest-mcp"
],
"env": {
"LLMTEST_API_KEY": "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": {
"llmtest": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llmtest-mcp"
],
"env": {
"LLMTEST_API_KEY": "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.
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 tjacquesson 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.
입력해야 할 값: LLMTEST_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(0.6.1)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, Detailing Manager
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.
Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
MCP server that benchmarks AI models on your actual prompts and finds cheaper, faster alternatives. Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, and any MCP-compatible tool.
Sign up at llmtest.io and grab your API key from the dashboard.
Claude Code:
claude mcp add llmtest -- npx llmtest-mcp
Then set your key:
export LLMTEST_API_KEY=llmt_your_key_here
Cursor / Windsurf / Other MCP clients:
Add to your MCP config file:
{
"mcpServers": { "llmtest": { "command": "npx", "args": ["llmtest-mcp"], "env": { "LLMTEST_API_KEY": "llmt_your_key_here" } } } }
Just ask in natural language:
LLMTest is a proxy that sits between your app and AI providers. Point your app at https://llmtest.io/v1 instead of calling OpenAI/Anthropic directly, and LLMTest tracks your usage, benchmarks alternatives, and suggests cost savings.
This MCP server gives your AI assistant access to LLMTest's tools so it can manage everything for you.
| Tool | Description |
|---|---|
status | Show proxy status and activity summary |
list_flows | List all AI flows with cost and latency stats |
get_suggestions | Get pending model-switch recommendations |
update_suggestion | Accept or dismiss a suggestion |
run_benchmark | Benchmark a flow against challenger models |
optimize_prompt | Rewrite a flow's prompt and find a cheaper model that still works |
seed_samples | Add test prompts for pre-launch benchmarking |
list_samples | Show stored test samples per flow |
list_new_models | Show new and trending models |
get_account | Check credit balance and usage |
get_autopilot_status | Check whether autopilot is on and whether the account is eligible |
enable_autopilot | Turn on weekly auto-optimization with safety gates + drift-based auto-revert |
disable_autopilot | Turn off autopilot (existing optimizations stay active) |
list_active_optimizations | List auto-accepted optimizations still inside their 24h revert window |
revert_optimization | Roll an auto-accepted optimization back to the previous prompt |
Autopilot automatically optimizes your flows on a weekly cadence. Changes that pass every safety gate go live with a 24-hour revert window. Drift detection keeps checking after that and rolls back if quality slips.
To enable from your IDE: ask your AI assistant something like "enable LLMTest autopilot". It will call enable_autopilot. Use get_autopilot_status to confirm prerequisites.
Prerequisites (checked per flow each cycle):
Safety gates (all must pass for auto-accept): 95% CI lower bound > 50% win rate, multi-judge agreement ≥ 80%, ≥ 20% total savings, no length-bias warning, golden-set regression check.
Revert: 24h window after auto-accept. After that, only drift detection can roll back.
Pre-launch (no traffic yet):
seed_samplesrun_benchmark to compare modelsget_suggestions with cheaper alternativesPost-launch (with real traffic):
https://llmtest.io/v1| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
LLMTEST_API_KEY | Yes | Your API key from llmtest.io/dashboard |
LLMTEST_BASE_URL | No | Custom API URL (defaults to https://llmtest.io) |
MIT