@trigvale/mcp
@trigvale/mcp
MCP-сервер для Trigvale — проверяйте идеи стартапов до того, как ваш агент сборки начнет создавать каркас кода.
Это официальный сервер протокола контекста моделей (Model Context Protocol) для Trigvale. Он предоставляет один инструмент, validate_idea, для агентов сборки с поддержкой MCP (Cursor, Claude Code, Codex, Claude Desktop). Рекомендуемый UX прост: ваш агент вызывает validate_idea до того, как напишет хотя бы одну строку кода. Зеленый или желтый вердикт дают «зеленый свет» на кодинг; красный вердикт указывает на предположение, которое следует проверить в первую очередь.
Что возвращает validate_idea
10-мерная система оценки — показатель готовности к венчурным инвестициям (VRS, 0–100), вычисляемый детерминированно в коде на основе оценок модели по каждому измерению в сравнении с опубликованными ориентирами. Модель никогда не выбирает VRS самостоятельно.
Аналитическая справка — каждый пункт помечен тегом
sourceKind∈ {observed,inferred,missing,ai,user-claim}, чтобы вы знали, что является обоснованным, а что — предположением.Вердикт —
kill(отмена),pivot(разворот),test(тестирование) илиbuild(сборка). Вердикт «build» по своей природе встречается редко.Калибровка соответствия основателя — дельты по каждому измерению, применяемые на основе заявленного пользователем графа навыков (только заявленные данные — система никогда не делает экстраполяций на основе прошлых неудач).
Назначение 1–3 архетипов — классификация идеи по известным паттернам (например, "vertical-ai-saas", "agentic-workflow") со структурными предостережениями для каждого кластера.
Живые данные — получение данных в реальном времени из Reddit, GitHub, Hacker News, Stack Overflow и dev.to для доминирующего архетипа идеи, обновляемых каждые 6 часов.
Полная схема вывода и методология: https://trigvale.com/methodology
Related MCP server: product-spec-mcp
Установка
npx -y @trigvale/mcpВам понадобится токен агента Trigvale (план Integrate, $99/мес). Получите его на странице https://trigvale.com/settings.
Конфигурация
Добавьте это в конфигурацию вашего MCP-клиента (блок mcpServers):
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"trigvale": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@trigvale/mcp"],
"env": {
"TRIGVALE_AGENT_TOKEN": "tvk_xxx"
}
}
}
}Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json в macOS)
Структура та же — замените tvk_xxx на ваш токен из раздела /settings.
Claude Code
Добавьте фрагмент в .mcp.json в корне репозитория или используйте claude mcp add для интерактивной регистрации.
Самостоятельный хостинг / среды разработки
Переопределите базовый URL API через переменную окружения:
TRIGVALE_API_BASE_URL=https://api-dev.trigvale.com npx -y @trigvale/mcpБазовый URL по умолчанию — https://api.trigvale.com (production).
Пример использования в промпте агента
"Перед тем как создавать каркас проекта, вызови
validate_ideaс описанием идеи пользователя. Если вердиктkillилиpivot, выдели самое слабое предположение и спроси пользователя, стоит ли продолжать, несмотря на это. Еслиtest, предложи спринт валидации, который рекомендует Trigvale, прежде чем писать какой-либо код."
Зачем нужен отдельный этап валидации?
Разработка стала дешевой. Узкое место теперь не исполнение, а решение о том, что именно исполнять. Большинство идей следует отменить, развернуть или протестировать до написания кода. validate_idea делает это решение явным, повторяемым шагом в вашем агентском процессе, с детерминированным вердиктом и подтвержденными источниками данными, которые можно показать пользователю.
Цены и планы
План | Ежемесячно | Включает |
Free | $0 | 1 вердикт / мес, упрощенный превью |
Starter | $12 | 10 вердиктов / мес, полная справка |
Validate | $39 | Канал живых данных + уточнение + генератор спринтов |
Integrate | $99 | Все вышеперечисленное + токены агента для этого MCP-сервера |
Токен агента, необходимый для этого MCP, доступен только в плане Integrate. Право на вызов перепроверяется на стороне сервера при каждом вызове /agent/v1/evaluate — понижение плана вступает в силу немедленно.
Полный прайс-лист: https://trigvale.com/pricing
Исходный код
Это зеркало с доступом только для чтения исходного кода MCP-сервера из приватного монорепозитория Trigvale (остальная часть которого содержит проприетарную рубрику, инфраструктуру и логику биллинга). Релизы создаются на приватной стороне и синхронизируются здесь. PR приветствуются — пожалуйста, открывайте тикеты на https://trigvale.com/contact вместо GitHub Issues, чтобы мы могли направить их через службу поддержки.
Лицензия
MIT — sydacos GmbH, 2026.
Ссылки
Домашняя страница: https://trigvale.com
Документация по интеграции: https://trigvale.com/integrations
Методология: https://trigvale.com/methodology
Пример справки: https://trigvale.com/sample
Контакты: https://trigvale.com/contact
Available Tools
1 toolvalidate_ideaA
Validate a startup idea before scaffolding code for it. Returns a scorecard (10-dimension Venture Readiness Score, 0–100), an evidence brief tagged by source (observed / inferred / AI / claim), a kill / pivot / test / build verdict, founder-fit calibration deltas if a skill graph is on file, and 1–3 archetype assignments with structural cautions for that cluster. Call this BEFORE writing project scaffolding when the user is greenfield-building from a raw idea.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| rawIdea | Yes | The idea to validate. Free-form text; mess is fine — Trigvale normalizes it. Be specific about who has the pain, who pays, and why now. | |
| save | No | When true, persist the brief to the user's vault so they can revisit it at trigvale.com/ideas/{id}. Default true. Set false for ephemeral checks. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description fully carries the burden of behavioral disclosure. It lists exact return values (scorecard, evidence brief, verdict, deltas, archetypes) and mentions conditional behavior ('if a skill graph is on file'). It also notes the persistence behavior tied to the `save` parameter.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is compact but includes necessary detail. It front-loads the core action ('Validate a startup idea before scaffolding code for it.'), then lists outputs efficiently. A very slight verbosity in listing all outputs prevents a perfect 5, but it remains well-structured.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's moderate complexity (2 parameters, no output schema, no annotations), the description provides sufficient context: it explains the full return structure, conditional behavior, and persistence options. No obvious gaps remain for an LLM to select and invoke the tool correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, and the description adds valuable usage hints beyond the schema: for `rawIdea` it advises specificity and normalizes messiness; for `save` it explains default behavior and ephemeral usage. This enriches the agent's understanding of each parameter.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description opens with a clear action-verb+resource: 'Validate a startup idea before scaffolding code for it.' It unambiguously states the tool's function and context, distinguishing it from potential siblings by specifying the prerequisite step.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description explicitly tells when to use the tool: 'Call this BEFORE writing project scaffolding when the user is greenfield-building from a raw idea.' While it doesn't mention when not to use it or alternatives, the guidance is clear and actionable given no sibling tools exist.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v0.1.0- First observed
validate_idea
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of confusion between tools. The single tool has a distinct and clear purpose.
The single tool 'validate_idea' follows a clear verb_noun pattern and is descriptive. However, with only one tool, consistency across multiple tools cannot be fully assessed.
One tool is borderline for the implied domain of startup building. While the validation step is specific, a broader lifecycle (e.g., scaffolding) is suggested but not covered, making the count feel thin.
The tool covers only idea validation. Obvious gaps exist, such as tools for scaffolding, iteration, or testing, which are referenced in the description but not provided. This will likely cause agent failures after validation.
Maintenance
Related MCP Connectors
Score, validate, and pressure-test startup ideas with AI from Claude or any MCP agent.
Rule-based product method: scores an idea, finds its riskiest assumption, sequences the build.
71Validate startup ideas with your AI assistant through Startup Ignition ToolSuite.
1Score business ideas on six live market signals. Launch Readiness Score (LRS) for AI agents.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that reads startup pitch drafts from Notion to provide comprehensive investor-style analysis and scoring. It evaluates key areas like market opportunity and team strength, delivering feedback through a visual dashboard.-
- AlicenseAqualityCmaintenancePrevents premature AI coding by transforming vague product ideas into structured specifications, architecture decisions, and acceptance criteria through a series of interrogation and compilation tools.714 npmMIT

NUVC MCP Serverofficial
AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides VC-grade startup intelligence, allowing founders to validate ideas and VCs to screen deals using tools like scoring, investor matching, and financial analysis.11 npmMIT- AlicenseAqualityDmaintenanceA local-first MCP server that scores your codebase's Build Readiness by reading code and running tests on your machine, outputting a diligence-grade score and risk register without uploading your source.548 npmApache 2.0