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)
Convert, validate, and inspect AI agent memories across formats
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。
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": {
"mif-tools": {
"command": "uvx",
"args": [
"mif-tools"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add mif-tools -- uvx mif-tools粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mif-tools": {
"command": "uvx",
"args": [
"mif-tools"
]
}
}
}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": {
"mif-tools": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mif-tools"
]
}
}
}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。
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7日
注册名称已通过 GitHub 账户 varun29ankuS 验证,该账户拥有此仓库
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(0.2.1)于8个月前进入注册中心。
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 Python (uv)。
同一分类中有:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Kanal Varna — drains, leaks & plumbing (Varna, BG)
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.
Drain unblocking, leak detection & plumbing in Varna, Bulgaria: services, prices, areas, contact
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。
Your AI agent has 6 months of memories in System A. You want to try System B. Without MIF, you lose everything. With MIF:
pip install mif-tools
mif convert mem0_export.json --to shodh -o memories.mif.json
Done. Your memories are portable.
A vendor-neutral JSON envelope for AI agent memories. Like vCard for contacts or iCalendar for events — a minimal schema so memories move between providers without data loss.
3 required fields. That's it.
{
"mif_version": "2.0", "memories": [ { "id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "content": "User prefers dark mode across all applications", "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z" } ] }
Everything else — memory types, tags, entities, embeddings, knowledge graph, vendor extensions — is optional. Add what you have, ignore what you don't.
# Python
pip install mif-tools # core (zero dependencies) pip install mif-tools[validate] # with JSON Schema validation pip install mif-tools[mcp] # with MCP server
npm install @varunshodh/mif-tools
# mem0 → MIF
mif convert mem0_export.json --from mem0 -o memories.mif.json
mif convert memories.mif.json --to markdown -o memories.md
mif convert any_memory_file.json -o output.mif.json
mif inspect memories.json
mif validate memories.mif.json
from mif import load, dump, convert, MifDocument, Memory
doc = load(open("mem0_export.json").read()) print(f"{len(doc.memories)} memories loaded")
markdown = convert(data, from_format="mem0", to_format="markdown")
doc = MifDocument(memories=[ Memory( id="123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000", content="User prefers dark mode", created_at="2026-01-15T10:30:00Z", memory_type="observation", tags=["preferences", "ui"], ) ]) print(dump(doc)) # MIF v2 JSON
from mif import validate_deep ok, warnings = validate_deep(open("export.mif.json").read())
from mif import load, dump
def export_memories(user_id: str) -> str: memories = my_storage.get_all(user_id) return dump(memories)
def import_memories(data: str) -> dict: doc = load(data) for mem in doc.memories: my_storage.save(mem.id, mem.content, mem.created_at) return {"memories_imported": len(doc.memories)}
| Format | ID | Auto-detect | Description |
|---|---|---|---|
| MIF v2 | shodh | "mif_version" in JSON | Native format, lossless round-trip |
| mem0 | mem0 | JSON array with "memory" field | mem0 memory exports |
| CrewAI | crewai | JSON array with "task_description" | CrewAI LTMSQLiteStorage exports |
| LangChain | langchain | JSON array with "namespace" + "value" | LangChain/LangMem Item format |
| Generic JSON | generic | JSON array with "content" field | Any JSON memory array |
| Markdown | markdown | Starts with --- | YAML frontmatter (Letta/Obsidian style) |
MIF supports optional fields for rich memory data:
observation, decision, learning, error, context, conversation, and custom typesFull specification: spec/mif-v2.md | JSON Schema: schema/mif-v2.schema.json
Expose MIF tools to any MCP-compatible AI client:
pip install mif-tools[mcp]
mif mcp
Tools: export_memories, import_memories, validate_memories, inspect_memories, list_formats
| System | Status | Type |
|---|---|---|
| shodh-memory | Production | Built-in HTTP API (/api/export/mif, /api/import/mif) |
| mif-tools (PyPI) | Production | Python package with CLI + MCP server |
| @varunshodh/mif-tools (npm) | Production | TypeScript/Node.js package with CLI |
| mem0 | Adapter ready | Python + npm |
| CrewAI | Adapter ready | Python + npm |
| LangChain | Adapter ready | Python + npm |
| Generic JSON | Adapter ready | Python + npm |
| Markdown (YAML frontmatter) | Adapter ready | Python + npm |
We welcome adapter implementations for any memory system. See CONTRIBUTING.md.
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