manifestation-mcp

Это MCP-сервер, который делает агента кодинга нацеленным на проектирование. В тот момент, когда you want now what to build, he does not врусается в код — он отступает шаг назад и расспрашивает вас, вытягивает ** спецификацию и показывает её обратно удобоваримыми куссками, Turning your подтверждение into компактный красно-зелёный TDD-план, and then generil GOD? [everything]. Actually, let me rethink.

I need to stop overthinking and just produce a clean translation. Let me write from scratch:

manifestation-mcp

MCP-сервер, который делает агента кодинга ориентированным на проектирование. Как только вы хотите что-то собрать, он не бросается в код — он делает шаг назад, расспрашивает вас, выуживает спецификацию и показывает её вам удобоваримыми кусками, превращает ваше одобрение в небольшой красно-зелёный TDD-план, а затем запускается виситейн.цикл разработки на субагентах (исполнитель → ревьюер → гейт качества), который может сам по себе проработать по этому плану.

Это портатый Python MCP-сервер: сервер — это мозг (пятифазный конечный автомат + вашаспец + план/план + библиотека навков), и он виз ownown суafGents внуéтри through Claude Agent SDK — поэтому один выз of run может работать автономно продлжительное время, не отклоняясь от плана.

Пять фаз

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

Related MCP server: Spec Guard

Состояние живёт в файлах, которые можно осмотреть, в целевом репозитории: `/.manifestation/ ...

Wait, "inspected files" can المراج": "àзаметрйте".

Hmm, wait — actually "State in the target repo" — "Соstatic" should be translated.

OK final:

Состояние живёт в просматриваемых файлах целевого репозитория: <repo>/.manifestation/<project-id>/{state.json, spec.md, plan.md}.

Требования

...

OK I'll now just write it out formally in the response. Let me produce final carefully.

I must not include a "code fence" wrapper. Only the final text.# manifestation-mcp

MCP-сервер, который делает агента кодинга нацеленным на проектирование. В тот момент, когда вы хотите что-то построить, он не бросается в код — он делает шаг назад, расспрашивает вас, вытаскивает спецификацию и показывает её обратно удобоваримыми порциями, превращает ваше подтверждение в компактный красно-зелёный TDD-план, а затем запускает цикл разработки на су́багентах (исполнитель → ревьюер → контроль качества) which может сам от начала до конца пройти весь план.

Это портируемый Python MCP-сервер: сервер — это мозг (пятифазный конечный автомат + ваша спецификация/план + библиотека навков), и он сам запускает свой су́багентов внутри чере Claude Agent SDKC — поэтому один вызва run может рабоготь автономно длительное время, не отступая от плана.

Пять фаз

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

Состояние живёт в просматриваемых файлах целевого репозитория: <repo>/.manifestation/<тельно-ид>/{state.json, spec.md, plan.md}.

Требования

• Python 3.10+

• uv (brew install uv)

• Для жвой выполнее (run): Claude Code CLI в вашем PATH и учётные данные Claude (ANTHROPIC_API_KEY или сущestвyещий вход в Claude Code). Agent SDK управляет им для запуска изполнотшных и зации су́багентов.

• git в целечом репозитории — TDD-гейт, git worktree, чтобы уже подтвердить, что real fail тест былей до реализации.

Установка

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

Запуск

Рекомендуемый локалный лаунчер (усто́йчив у особенности редактируемой установки uv):

uv run python run_server.py

Зарегистрируйте его в Claude Code:

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

(Для пакуетной установки черez uvx/pipx консоль такой скрипт равотает напрямую.)

Автозапуск (опционально)

Скопируйте skill-shim/SKILL.md в свои навыки Claude Code (например, ~/.claude/skills/manifestation/SKILL.md). Его описание срабатывает на фразах «build / implement / add a feature», так что рабочий процесс запускается сам — вам ничего не нужно вызывать. Если он не установлен, запустите вручную промптом /manifestation или вызовом инструмента start_project.

Инструменты

Промпт: /manifestation <brief>. Ресурсы: skills://all, skill://<name>.

Выбор модели

Ничто не жёстко привязано к устаревшей модели. По умолчанию сервер наследует модель, с которой настроен Claude Code CLI. Переопределить глобально можно через переменную окружения MANIFESTATION_MODEL (например, MANIFESTATION_MODEL=claude-opus-5) или в коде для конкретного вызова через AgentSDKClient(model=...).

Модель безопасности (прочитайте перед использованием run)

run запускает настоящие субагентов в вашем репозитории, поэтому понимайте границу доверия:

• Исполнитель получает право записи + Bash. Это по дизайну произвольное выполнение кода в целевой репозитории — запускайте его только в доверенных репозиториях, а для недоверенного кода используйте контейнер/VM. Песочницы нет.

• Ревьюер и планировщик ограничены только чтением двумя способами: изменяющие инструменты перечислены в disallowed_tools SDK, и колбэк can_use_tool отклоняет каждый инструмент, которого нет в их списке разрешённых — это покрывает и средстве, которые мы не перечисляли (WebFetch, Task, MCP tools). Безопасно даже в недоверенном репозитории.

• TDD проверяется сервером, а не текстом. После запуска исполнителя сервер сам выполняет объявленную в задаче команду тестов: она должна проходить на HEAD (реальный GREEN) и должна падать при повторном запуске против коммита только с тестами (HEAD~1) в одноразовом git worktree (реальный RED). Фабричные или переставленные следующие события ловятся; при невозможности подтверждения со стороны git/теورش system закрывается с ошибкой.

• Вердикт PASS с любыми сопутствующими замечаниями считается противоречием и проваливает задачу.

• run требует утверждённый план, контрольные точки после каждого шага (при упавшей попытке он продолжается с шага ревью, а не запускает исполнителя заново — поэтому праветки не дублируются), сохраняет полный журнал аудита и всегда ограничен:

• max_agent_calls**/max_budget_usd (оба через MCP) или встроенным limitом по умолчанию.

• Изменяющие вызовы инструментов сериализуются для каждого проекта внутрипроцессной блокировкой и межпроцессной файловой блокировкой.

• Внедрение через brief/answers/spec зависит потоки данных в промпты субагентов — относитесь к входным данным проекта как к недоверенным.

Как он остаётся честным (и тестируемым)

Каждое взаимодействие с LLM проходит через одну готовую к инъекции точку (LLMClient). Юниты-тесты подставляют FakeLLMClient, поэтому весь конечный автомат — разведка, разбивание спецификаторы, генерация плана и элемент execute с всё и ревью-гейтами — проверен вообще без сетевых вызовов. Реальный AgentSDKClient находится за этим соединением и используется только в опциональном live smoke-тесте.

Архитектура

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