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)
MCP server for mlua-swarm: engine that compiles flow.ir Blueprints and dispatches agent steps.
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": {
"mlua-swarm": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/ynishi/mse:0.32.1",
"mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add mlua-swarm -- docker run -i --rm ghcr.io/ynishi/mse:0.32.1 mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mlua-swarm": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/ynishi/mse:0.32.1",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"mlua-swarm": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/ynishi/mse:0.32.1",
"mcp"
]
}
}
}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 ynishi 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(0.32.1)于18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 Docker。
同一分类中有:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP
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.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
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。
A long-running swarm engine host that compiles flow.ir Blueprints and dispatches their agent steps to workers. A Blueprint declares a flow (step / seq / branch / loop / fanout / try / let nodes) plus the agents it references; the engine resolves each agent to a backend (in-process Lua, a Rust function, a child process, or an interactive Operator) and drives the flow while recording task state.
cargo install mlua-swarm-cli
This installs the mse binary with two subcommands:
mse serve # HTTP + WS server (tasks, Blueprint store, WS Operator sessions)
mse mcp # MCP adapter over stdio, for AI agents (Claude Code etc.)
One-shot Blueprint execution is available through the swarm_run MCP tool (exposed by mse mcp), which runs through the canonical TaskApplication.handle / TaskLaunchService::launch path.
MCP client config:
{ "command": "mse", "args": ["mcp"] }
Also listed on the MCP Registry as io.github.ynishi/mlua-swarm:
{
"mcpServers": { "mlua-swarm": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/ynishi/mse:latest", "mcp" ] } } }
Documentation is served from the code itself:
mse://, served by mse mcp and always version-matched to the binary: mse://guides/getting-started, mse://guides/bp-lifecycle (the develop → trial-run → operate workflow map), mse://guides/blueprint-authoring, mse://guides/mcp-tool-reference, mse://blueprints/samples/*, and the live Blueprint JSON Schema at mse://api/blueprint-schema (also available as the bp_schema tool).| crate | role |
|---|---|
mlua-swarm | engine core (workspace root package) |
mlua-swarm-schema | Blueprint schema types |
mlua-swarm-server | HTTP + WS server library |
mlua-swarm-cli | the mse binary |
Licensed under either of Apache License 2.0 or MIT License at your option.