Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
PH civic data as MCP tools: the full PSA OpenSTAT catalog, hazards, procurement. 41 tools.
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.
PAGASA_API_TOKEN비밀로 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": {
"ph-civic-data": {
"command": "uvx",
"args": [
"ph-civic-data-mcp"
],
"env": {
"PAGASA_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add ph-civic-data --env PAGASA_API_TOKEN=your-value -- uvx ph-civic-data-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"ph-civic-data": {
"command": "uvx",
"args": [
"ph-civic-data-mcp"
],
"env": {
"PAGASA_API_TOKEN": "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": {
"ph-civic-data": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"ph-civic-data-mcp"
],
"env": {
"PAGASA_API_TOKEN": "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 xmpuspus 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: PAGASA_API_TOKEN
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(0.8.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout
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.
Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Philippine civic data as agent-callable tools. The full PSA OpenSTAT
statistical catalog, PSGC location codes, infra-spending accountability,
earthquakes, weather, typhoons, procurement, poverty, solar radiation, air
quality, satellite vegetation, and macro indicators. Population figures
reach barangay level. 41 tools, no API keys.
Philippine civic-data portals publish open data in different shapes: scraped HTML tables, PXWeb JSON, and undocumented APIs. Nothing ties them together for an agent to use. This server does, over stdio, with zero hosting cost and no API key needed. It answers questions such as how many people live in a barangay, whether a place sits near an active fault or volcano, what a city spent on flood control, and how one place compares against another.
All data comes from public records. Heuristic indicators are statistical only. A specific allegation needs independent investigation and a second source.
Every client below runs the same package, uvx ph-civic-data-mcp, over stdio.
Claude Desktop. Add this to claude_desktop_config.json, which sits at ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS:
{
"mcpServers": { "ph-civic-data": { "command": "uvx", "args": ["ph-civic-data-mcp"] } } }
Claude Code.
claude mcp add ph-civic-data -- uvx ph-civic-data-mcp
Codex. Confirmed live on 2026-09-03.
codex mcp add ph-civic-data -- uvx ph-civic-data-mcp
Cursor. Add this to mcp.json:
{
"mcpServers": { "ph-civic-data": { "command": "uvx", "args": ["ph-civic-data-mcp"] } } }
VS Code. Add this to .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "ph-civic-data": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["ph-civic-data-mcp"] } } }
Docker. Build once, then run with -i for stdio:
docker build -t ph-civic-data-mcp .
The image runs as a non-root user and ships a healthcheck.
That recording is vhs docs/demo_setup.tape. It spawns Claude Code with --mcp-config pointed at this server, and Claude fans out to get_weather_forecast and get_population_stats, then correlates them. The temperatures and the population are what the live sources returned while it recorded. The population turn answers from the 2024 Census of Population (NCR: 14,001,751 as of 1 July 2024).
ph-civic-data-mcp exposes 41 tools across 19 public sources. Start with get_area_profile for any place-based question. It resolves the name to a PSGC code once, then composes demographics, economy, procurement, hazards, and the 3-day outlook in a single turn, with infra notices already normalized per 100,000 residents.
get_area_profileresolve_ph_locationget_population_statsget_poverty_statsassess_area_risklist_admin_unitsget_location_hierarchycompare_areascompare_areascompare_areasget_latest_earthquakesget_earthquake_bulletinget_volcano_statusget_active_typhoonsget_usgs_earthquakes_phget_flood_forecastget_historical_typhoons_phsearch_procurementsearch_infra_projectssummarize_infra_spendingget_procurement_summaryflag_infra_anomaliesget_infra_projectsearch_psa_catalogbrowse_psa_catalogdescribe_psa_datasetquery_psa_datasetget_inflation_statsget_labor_statsget_health_indicatorssearch_psic_codesquery_psa_dataset needs an explicit value code for every dimension, refuses "all" and "*", and caps a query at 1000 cells. PSA answers a full-cube request with an HTTP 403, so describe_psa_dataset first is the only way in.
get_weather_forecastget_weather_alertsget_solar_and_climateget_air_qualityget_vegetation_indexlist_pagasa_advisory_filesget_world_bank_indicatorbrowse_election_resultsget_election_returnThe archive froze on 2025-05-16, so these two read a fixed public record. The tools retrieve and never interpret.
get_official_gazette_feedsearch_hdx_datasetsEvery HDX dataset carries its own license. Read license_id before reuse.
Three MCP prompts pre-write the multi-step work, so a client can offer them as slash commands or starting points.
area_briefing(location) composes a full place briefing.infra_accountability_scan(area) walks the procurement review path.psa_data_explorer(topic) drives the search, describe, query loop.One tool answers questions about the server itself. get_data_freshness reports the running version, the tool count, every source with its cache window and license, per-host health, and cache ages.
Two MCP resources carry context a client can read without a tool call.
data://ph-civic/source-catalog is the source, freshness, and license table.data://ph-civic/civic-framing is the language rule for accountability output.Full signatures, arguments, and limits for all 41 tools: [docs/tool-reference.md](docs/tool-reference.md).
get_area_profile("Tacloban") returns the resolved identity, then reports Tacloban's own population next to the national figure, not the region's.
{
"resolved": { "name": "City of Tacloban", "psgc_code": "083747000", "level": "city" }, "demographics": { "population": 259353, "population_year": 2024, "population_census": "2024 Census of Population", "population_reference": "PSA 2024 Census of Population, reference date 2024-07-01.", "population_geography_level": "highly_urbanized_city", "population_psgc_code": "0831600000", "poverty_incidence_pct": 20.6, "poverty_reference_year": 2023 }, "national_reference": { "population": 112729484, "population_year": 2024, "poverty_incidence_pct": 10.9, "poverty_year": 2023, "population_share_pct": 0.23, "poverty_gap_pct_points": 9.7 }, "blocks": { "resolve": "success", "population": "success", "poverty": "success", "hazard": "success", "weather": "success", "national_population": "success", "national_poverty": "success", "infra": "success" }, "upstream_error": false, "caveats": [] }
Captured live on 2026-09-03. Tacloban's own population, 259,353, replaces the Region VIII figure of about 4.6 million that an earlier version reported. Every demographic field names its own census, reference date, and geography level, so an agent never has to guess which population a number belongs to.
A list tool returns a real list on success. On upstream failure it returns an envelope instead:
{ "results": [], "upstream_error": true, "caveats": ["ConnectError: ..."] }
Read that as "the source was unreachable," never as "no earthquakes" or "no notices." Failures never enter a cache, so a retry is meaningful, and a caveats entry carries the real error rather than an exception class name.
Every single-value tool sets data_status to one of five values:
data_status | Meaning |
|---|---|
success | The source returned a value, with its provenance. |
empty | The source answered but has no row for this request. |
unavailable | The source failed to respond, or sent an unreadable body. |
indeterminate | The source answered, but the server cannot trust the result. |
invalid_request | The caller sent a bad argument. Fix the argument named in caveats. |
upstream_error and validation_error derive from data_status, so a caller can branch on either field. get_area_profile reports one status per block in blocks and folds every failed block into caveats, so a null figure never sits beside an empty caveats list.
Every response carries source and data_retrieved_at.
The table below comes straight from SOURCE_CATALOG in server.py, through scripts/render_source_matrix.py, so it cannot drift from what the server actually reports.
| Source | What it gives | Freshness |
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요