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)
Calibrated numeric estimates with uncertainty from messy records
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。
MAAP_API_KEY, MAAP_BASE_URL标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"maap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add maap --env MAAP_API_KEY=your-value --env MAAP_BASE_URL=your-value -- npx -y maap-mcp运行前请先填写空着的值。
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"maap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"maap": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
MAAP_BASE_URL env这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
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6日
发布者(codecraf8)不是仓库所有者(hitl-systems);可能是其他人代为上架的
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 0 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。
你需要填写:MAAP_API_KEY
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(0.1.1)于16天前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。
同一分类中有:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
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.
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
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。
maap over MCP: ask for a number, get a calibrated distribution — a median, the range the true value should fall inside, and the probability of crossing a threshold you name.
Two tools:
| Tool | Does |
|---|---|
list_targets | Search the 104 trained targets. Call this first — a target id is not guessable |
estimate | One case, one target → median, quantiles, intervals, P(value > t), and how calibrated the answer is |
Get a key at dash.hitl.systems/keys, then add the server to your client.
Claude Desktop — claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "maap": { "command": "npx", "args": ["-y", "maap-mcp"], "env": { "MAAP_API_KEY": "apikey_..." } } } }
Claude Code:
claude mcp add maap --env MAAP_API_KEY=apikey_... -- npx -y maap-mcp
Not on npm yet — until it is, install straight from this repo by swapping maap-mcp for github:hitl-systems/maap-mcp in any of the above. The built bundle is committed, so there is nothing to compile.
Cursor — ~/.cursor/mcp.json: the same mcpServers block as Claude Desktop.
| Variable | Required | Default |
|---|---|---|
MAAP_API_KEY | yes | — |
MAAP_BASE_URL | no | https://dash.hitl.systems |
Which maap target predicts flight prices? Estimate the fare for a Vistara economy ticket
Delhi → Mumbai, non-stop, booked 9 days out, and tell me the chance it is over ₹10,000.
The agent calls list_targets for the id, then estimate with your case as the state.
Read the median as the answer and the range as what to plan against. For a threshold question, pass thresholds and read P(value > t) — do not compare the median to the threshold yourself; the median says where the middle is, not how likely the threshold is.
An answer also carries how much to trust it: regime (in_domain, or new_target when the model only knows what your examples taught it), calibration ("none" means no correction survived its check, so the range carries no coverage promise), and novelty_flag when the case is unlike anything in training. Known limits are published: dash.hitl.systems/docs/calibration.
MIT.