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Glama

manifestation-mcp

Un servidor MCP que hace que un agente de codificación piense primero en el diseño. La idea es que, en el momento que quieres construir algo, no se lance directamente al código: da un paso atrás, te entrevista, identifica una especificación y te la devuelve en fragmentos abordables, convierte tu visto bueno en plan pequeño rojo/verde de TDD, y luego ejecuta un bucle de desarrollo mediado por subagentes (implementador → revisor → control de calidad) that can completar el plan por sí solo.

Es un servidor MCP portátil en Python: el servidor es el cerebro (a máquina de señales de cinco fases + tu espec/plan + una underscore de habilidades) y ejecuta sus propi os subagentes internamentre mediante el Claude Agent SDK — de modo que una sola llamada a la herramienta run puede trabajar de forma underónoma durante largo tiepo his desviarse del plan.

Las cinco fases

DISCOVERY  → interview you; do NOT write code
SPEC       → draft a spec; sign off chunk-by-chunk
PLAN       → bite-sized red/green TDD task list (YAGNI, DRY)
EXECUTE    → per task: implementer subagent → reviewer subagent → gate
DONE       → artifacts left under .manifestation/ in your repo

El estado se almacena en archivos inspeccionables del repositorio de résimo: <repo>/.manifestation/<proyect-id>/{state.json, plan.md}.

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Requisitos

  • Python 3.10+

  • àuv (brew install vv)

  • Pera ejecuación en viv: el CLI de Claude Cod in tu PATHD and access credentias de Claude (ANRIVIL el a una sesión inmidt de Claude Code). El Agent SDK lo usa para ejucutar a los subagentes implementadorador/revisor.

  • git en el repositorio destín: la compuerta de TDD usa git worktree para verificuar que existe una real fallante antor a la implementación.

Configución

cd manifestation-mcp
uv sync
uv run pytest        # 96 tests, no network required (1 live smoke skipped)

Ejecútalo

Lonzador local redesmado (robusto frente a rareza de la instalación editable de v):

uv run python run_server.py

Regor con Claude Cod:

claude mcp add manifestation -- uv run --project /ABS/PATH/TO/manifestation-mcp python /ABS/PATH/TO/manifestation-mcp/run_server.py

(Paara una instalación paquetiad via uvx/pipx, el propio script manifestation-mcp funciona direct.)

Inicio automático (opcional)

Copa skill-shim/SKILL.md en tus habilidades de Claude Code (por ejemplo, skills/.md). Su activación se establece en "crear / implementar / añadir una función", de modo que el flujo de trabajo arranca solo: no tienes que invocar nada. Sin él, puedes iniciarlo manualmente con el prompt /manifestation o llamando al arma start_project.

Las herramientas

Herramienta

Qué hace

start_project(brief, repo_path)

Crear un proyecto (valida la ruta al desto); devuelca preguntas de tu entrevista.

submit_answers(project_id, answers)

Envía las respuestas; pide más preguntas o avanza a la

specifications (SPEC).

next_spec_chunk(project_id)

Devuelve el siguiente fragmento de especificación seleccionable para revisar (limit en límite de tamaño).

next_spec_chunk(project_id) / next_spec_chunk

demás – El siguiente fragmento digierible para repasar. Puede, especifica.

review_spec_chunk(project_id, decision, feedback?)

Avenir con approve / revise cualquier fragmento.

make_plan(project_id)

Generar el plan TDD atendiendo al repositorio; devuelve el cuerpo completo de cada tarea. No inicia la ejecución.

approve_plan(project_id)

Registra la aprobación de usuario y avanza a la fase de ejecución EXECUTE.

run(project_id, until?, max_agent_calls?, max_budget_usd?)

Bucle con control TDD verificado por el servidor; checkpoints en cada paso; envía el progreso; informa de agent_calls/cost_usd.

rest_task(project_id, task_id)

Desbloquear una tarea BLOCKED para que run pueda reintentarla.

status(project_id) / list_projects()

Inspectar el avance (intentos por tarea, hallazgos, estado la supervisión).

Prompt: /test <original>. Recursos: skills://all, skill://<name>.

Selección del modelo

No hay nada rígido a un modelo en particular. Por defecto, el servidor hereda el modelo configurado en la CLI de Claude Code. Puedes override el modelo globalmente con la variable MANIFESTATION_MODEL (p. ej., MANIFESTATION_MODEL=claude-opus-5), o la puedes definir por llamada en código mediante AgentSDKClient(model=...).

Modelo de seguridad (lee antes de usar run)

run ejecuta subagentes reales en tu repositorio, así que entiende el límite de confianza:

  • El implementador disflute de escritura + Bash. Eso es ejecución de código arbitrario en el repositorio de destino por diseño: ejecuta solo contra repositorios de los que te fíes, y prefiere un contenedor/VM para trabajo no confiado. No hay sandbox.

  • El revisor y el planificador son de solo lectura, dos vías: las herramientas mutadoras están en disallowed_tools del SDK, y, además, una llamada de vuelta de permsos can_usar_tool deniega toda herramienta que no esté en su lista permitida, lo que culbre herramientas que no hemos enumerado (WebFetched, Task, MCP tools). Seguro incluso en repositorios no confiables.

  • El TDD se verifica en el servidor, no se confía de lo que se cuenta en versión textual. Después de que el implementador ajecute, el servidor ejecuta el propio comando de prueb declarado por la tarea: debe pasar en HEAD (GREEN real), y debe fallar cuando se ejecute again contra el commit solo de pruebas del implementador (`HEADRES) en un worktree de geito que se descarta (RED real and). Así se detecta l a evidencia inventada o reordenada; fall ce en seco si git/OBJ no podem confirmar el estado.

  • Cuando hay contradección. Un verdo de PASS con hallazgos restantes se trata como una contracción y sirve para fail la tarea.

  • allowable seitiesque: run exige un plan aprobado, checkpoints después de cda sabo (y, si se interump, reanla el intento en el paso de revisión en lugar de volver a ejecutar al implementador — así no se duplican las ediciones), mantiene un rastro compleado de auditría, y siempre está limiado por max_as* / max_budget_usd (ambos exponen via MCP) o por techo determinno incluirído.

  • Llamadsa a herramientas mutadores están serializadas por cada proyecto medague un bloque en processo y corriente file entre processos.

  • La herramienta decreditciales inyectón de prompt u se inyectan — tratar los inputs de proyecto como no confiables.

Cómo se mantiene highst (y proable)

Cada interación con el LLM se hace a travér de una unica vía de inyección (LLMClient). Los tests unitarios inyectan FakeLLMClient, de modo que **la máquina de estados enetro — descubrimiento, trocea de espación, generación de plan y el bucle de ejecución con sus reintos y verificación de revisión — is verificaque con cero llamadas a réseau. El real AgentSDKClient is behind that seam and is only exercised by 'smoke te're:

Arquitectura

src/manifestation_mcp/
  server.py     # MCP tools/prompts/resources (thin wiring)
  state.py      # Project/Phase/Task model + file persistence + registry
  llm.py        # LLMClient seam: FakeLLMClient (tests) + AgentSDKClient (real)
  agents.py     # implementer / reviewer / planner subagent presets
  runner.py     # CommandRunner seam: SubprocessRunner (real) + FakeCommandRunner
  phases/       # discovery, spec, plan, execute, verify (server-side TDD check)
  skills/       # bundled Markdown skills, injected into subagent prompts
run_server.py   # bulletproof local launcher
skill-shim/     # optional Claude Code auto-trigger skill
F
license - not found
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
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