spec-coding-mcp
A local MCP server for spec-driven development, enabling users to create, review, and manage specs that guide AI code generation and testing.
README
Spec Coding MCP
这是一个面向 spec coding 的本地 MCP 服务。
核心思路很简单:先写或审查一份小规格,再让 AI 按规格修改代码和测试。它不再尝试把整个系统永久文档化,也不维护复杂的 CRDT 状态。
目标
- 从没有 spec 的旧项目中反推
specs/目录,方便用户审查当前系统。 - 用户开发前先修改或新增 spec。
- Codex 读取 active spec,按最新规格实现代码和测试。
- 验证通过后把 spec 归档到
done/。
目录结构
specs/
README.md
review/
source-inventory.md
index.md
*.md
active/
*.md
done/
*.md
templates/
feature.md
bugfix.md
removal.md
review/:从源码反推的当前代码事实,状态通常是source-derived/current-code,用于用户审查。active/:准备实现或正在实现的 spec。done/:已实现并验证通过的 spec。templates/:新建 spec 的模板。
MCP 工具
| 工具 | 作用 |
|---|---|
spec_init |
初始化 specs/ 目录和模板 |
spec_generate_from_source |
从现有源码反推 review specs |
spec_create |
根据用户描述创建 active spec |
spec_list |
列出 review、active、done specs |
spec_context |
返回给 Codex 实现代码所需的 spec 上下文 |
spec_done |
验证通过后把 spec 移到 done |
推荐工作流
旧系统第一次接入
- 调用
spec_generate_from_source。 - 用户阅读
specs/review/source-inventory.md和specs/review/*.md。 - 用户把源码反推内容改成真实业务规格。
- 需要开发时,将目标 spec 放到
specs/active/,或让spec_context读取指定文件。 - Codex 按 spec 修改代码和测试。
- 验证通过后调用
spec_done。
新需求开发
- 调用
spec_create,根据用户描述生成 active spec。 - 用户审阅并修改
specs/active/*.md。 - 调用
spec_context。 - Codex 按 spec 实现代码和测试。
- 验证通过后调用
spec_done。
安装
npm install -g @dev_xiaoyun/spec-coding-mcp
specc init
specc init 会扫描本机的 Codex、Claude Code、OpenCode,并让你选择注册 MCP。
手动配置 Codex 时推荐使用 Node 直连入口:
[mcp_servers.spec-coding]
command = "C:\\nvm4w\\nodejs\\node.exe"
args = ["C:\\nvm4w\\nodejs\\node_modules\\@dev_xiaoyun\\spec-coding-mcp\\dist\\index.js"]
路径需要按你的 Node 全局安装目录调整。
本地开发
npm install
npm test
启动 MCP server:
specc
或:
node dist/index.js
设计边界
Spec Coding MCP 不做这些事:
- 不试图把整个系统永久文档化。
- 不追踪每个功能点和代码位置的强一致状态。
- 不使用用户手写 ID 或 change log。
- 不把半成品开发状态伪装成已完成。
它只做一件事:让每次开发都有一份清楚、可审查、可实现、可归档的 spec。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。