Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者提供的说明(英文原文)
把 AI 答案/竞品内容当语料,找出反复出现的说法、被反复引用的信源与答案同质化程度,含对照组自检
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
作者没有在注册中心列出安装信息。请查看下方作者的 README。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
注册名称已通过域名 savantcat.cn 验证(注册中心会核实域名所有权)
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.1)于32天前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。
同一分类中有:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Starreel
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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.
Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
合尘猫(savantcat.cn) 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商:把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。
官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html
把「AI 答案 / 竞品内容」当语料,找出反复出现的说法——谁被反复提到、AI 反复引用哪些信源、答案空间是否已经固化。
纯标准库、零依赖、只读。clone 下来就能跑。
已托管为公网 MCP 服务,不用装任何东西就能用:https://savantcat.cn/mcp-radar
python radar.py --selftest # 必跑:对照组自检
python radar.py --input <记录.json> --brands 我家,竞品A,竞品B --out 报告.md
--selftest 造两份答案已知的语料:
| 对照组 | 期望 | 实测 |
|---|---|---|
| A 健康组(注入 10/12 条重复短语 + 同一信源 8 次) | 检出 | ✅ 检出,覆盖 100%;信源识别正确 |
| B 病态组(每条只用互不重叠的字,真无重复) | 零误报 | ✅ 检出 0 个 |
| 负对照(A 语料字符打乱) | 恒为 0 | ✅ 0 个(链路不造伪 Pattern) |
| 样本闸门(5 条样本) | 必须拒 | ✅ 拒答并说明原因 |
对照组本身也被验证:自检会先断言「B 真的没有跨答案重复」,不满足就报语料构造错误而不是改工具。第一版自检就是这么抓出我的语料写错了(12 条答案共用同一模板串)。
两种都吃:
geo-monitor 的记录:{"samples": [{"question","platform","run","answer"}, ...]}[{"question","answer","platform"?,"run"?}, ...]空答案会被丢弃并计数,不当成数据。
一、AI 答案里的重复 Pattern(含零假设阈值)
二、竞品占位(谁被提到 / 覆盖率 / 是否出现在靠前位置) 三、AI 反复引用的信源(信源池占位,占位符已剔除) 四、答案空间同质化程度(同题两两相似度) 五、最该先修的一件事(只给一条) 附录:口径与边界
第五节刻意只给一条建议——需要的是下一步动作,不是十条清单。
用远程端点(推荐,零安装) —— 任何支持 MCP 的客户端填 URL 即可:
{"mcpServers": {"pattern-radar": {"url": "https://savantcat.cn/mcp-radar"}}}
三个工具:analyze_patterns(主分析)· self_check(先验尺子可用)· explain_method(口径与边界)。
本地 stdio(要改代码或离线用):
python server.py # stdio
python server.py --http --port 8768 # streamable-http
MIT — 见 LICENSE。
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