
orangebread/speclinter-mcp
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AI-powered Specification analysis tool that replace requirements into Structured task and validates code Implement against original specs.
개요
SpecLinter MCP는 더 이상 적극적으로 지원되고 유지되거나 개발되지 않습니다. 이 저장소는 유용하지만 문제, 풀 요청 및 기능 요청이 적극적으로 모니터링되지 않는 사람을 위해 사용할 수 있습니다. SpecLinter, shared feedback, open issues, 또는 워크플로우에 사용됩니다. 당신의 관심과 격려는 진심으로 감사 합니다. 내장 품질 평가, 유사성 탐지 및 구현 검증을 가진 행동 가능한 개발 작업으로 자연 언어 사양을 변형시킵니다. AI IDE의 MCP 구성에 이것을 추가하십시오: AI에 대해: "SpecLinter를 Initialize하고이 사양을 파고: 이메일 검증으로 사용자 로그인 양식을 작성" 문서 액세스 및 예제의 경우 GitMCP 통합을 추가 할 수 있습니다. SpecLinter 문서 및 사용 예제에 AI 액세스를 제공합니다. - ✅ 노드 없음.
개요(AI 번역)
[! 중요] Project 상태: 더 이상 지원되지 않음 · SpecLinter MCP는 더 이상 적극적으로 지원되고, 유지되거나, 개발되지 않습니다. 이 저장소는 유용하지만 문제, 풀 요청 및 기능 요청이 적극적으로 모니터링되지 않는 사람을 위해 사용할 수 있습니다. · SpecLinter, shared feedback, open issues, 또는 워크플로우에 사용됩니다. 당신의 관심과 격려는 진심으로 감사 합니다.
초소형 MCP
** ♨ 턴 vague는 AI-powered 품질 게이트와 구조화 된 작업**
내장 품질 평가, 유사성 탐지 및 구현 검증을 가진 행동 가능한 개발 작업으로 자연 언어 사양을 변형시킵니다.
✨ SpecLinter 스페셜을 만드는 것
| 특징 | 전통 도구 | SpecLinter |
|---|---|---|
| Spec Analysis | 매뉴얼 리뷰 | 그라딩(A+ to F) |
| Task Breakdown | 수동 분해 | ⚡ 자동 생성 구조 작업 |
| Duplicate Detection | 매뉴얼 검사 | illuminat Semantic similarity analysis |
| Implementation Check | Code review | AI AI 정품 인증 |
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README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
[!IMPORTANT] Project Status: No Longer Supported
SpecLinter MCP is no longer being actively supported, maintained, or developed. This repository remains available as-is for anyone who finds it useful, but issues, pull requests, and feature requests should not be considered actively monitored.
Thank you to everyone who tried SpecLinter, shared feedback, opened issues, or used it in a workflow. Your interest and encouragement are sincerely appreciated.
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🔍 AI-Powered Specification Analysis • 📊 Quality Grading • ⚡ Task Generation
SpecLinter MCP
🚀 Turn vague specs into structured tasks with AI-powered quality gates
Transform natural language specifications into actionable development tasks with built-in quality assessment, similarity detection, and implementation validation.
✨ What Makes SpecLinter Special
| Feature | Traditional Tools | SpecLinter |
|---|---|---|
| Spec Analysis | Manual review | 🤖 AI-powered quality grading (A+ to F) |
| Task Breakdown | Manual decomposition | ⚡ Auto-generated structured tasks |
| Duplicate Detection | Manual checking | 🔍 Semantic similarity analysis |
| Implementation Check | Code review | 🧠 AI validates against original spec |
| Test Scenarios | Write from scratch | 🧪 Auto-generated Gherkin scenarios |
🎯 Quick Start (5 Minutes)
� Installation & Setup
git clone https://github.com/orangebread/speclinter-mcp.git
cd speclinter-mcp
pnpm install && pnpm build
🔌 MCP Configuration
Add this to your AI IDE’s MCP configuration:
{
"mcpServers": {
"speclinter": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/dist/cli.js", "serve"]
}
}
}
� Try It Out
Ask your AI: "Initialize SpecLinter and parse this spec: Create a user login form with email validation"
📋 Table of Contents
🎯 Core Workflows
Scenario: Developer Gets Quality Feedback on Vague Spec
Given I have a vague specification: "Add social features"
When I ask SpecLinter to parse it
Then I get grade F with specific improvement suggestions
And actionable feedback like "Define specific social features"
And a template showing how to improve to grade A
Scenario: Developer Generates Structured Tasks
설치
npx mcp-remote https://gitmcp.io/orangebread/speclinter-mcp설정
{
"mcpServers": {
"speclinter": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/dist/cli.js", "serve"]
}
}
}