5分钟跑通Spec Workflow MCP零基础配置规范驱动开发工作流【免费下载链接】spec-workflow-mcpA Model Context Protocol (MCP) server that provides structured spec-driven development workflow tools for AI-assisted software development, featuring a real-time web dashboard and VSCode extension for monitoring and managing your projects progress directly in your development environment.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spec-workflow-mcpSpec Workflow MCP 是一个基于 Model Context ProtocolMCP的规范驱动开发服务器把先写规范、再拆任务、后批准执行的结构化流程交给 AI 助手打理并自带实时 Web 仪表板和 VSCode 扩展。读完这篇指南你会完成 MCP 配置、启动仪表板并让 AI 助手在你的项目里第一次产出规范文档。 一、它帮你解决什么问题AI 写代码快但快不等于稳需求没对齐就动手、任务拆得七零八落、改完没人把关这些问题在个人和团队开发里都很常见。Spec Workflow MCP 把需求 → 设计 → 任务的规范顺序固化下来AI 助手按流程产出文档你在仪表板里逐份审批任务卡住了还能标出阻塞原因。跑起来之后你的项目进度、审批状态、实现日志全部在一个地方可见。 二、动手前30秒认识它这个项目由三部分构成MCP 服务器核心AI 助手通过它操作项目里的规范文件Web 仪表板浏览器里的实时监控台看进度、做审批VSCode 扩展IDE 侧边栏里的轻量监控台配置完成后你的项目目录下会自动出现一个.spec-workflow/工作目录长这样your-project/ .spec-workflow/ specs/ # 规范文档需求、设计、任务 approvals/ # 审批记录 steering/ # 指导文档 templates/ # 内置模板 user-templates/ # 你自己的自定义模板 archive/ # 归档 config.example.toml记住这一层结构就够了后面所有操作都围绕它展开。 三、5分钟跑通安装、启动与第一次对话步骤1把 MCP 服务器写进 AI 工具配置先打开你常用 AI 客户端的 MCP 配置文件再粘贴下面这段通用示例/path/to/your-project换成你的项目路径{ mcpServers: { spec-workflow: { command: npx, args: [-y, pimzino/spec-workflow-mcplatest, /path/to/your-project] // -y 跳过 npm 安装确认最后一个是项目绝对路径 } } }不同客户端只是文件位置不同内容都一样客户端配置位置Claude Desktopclaude_desktop_config.jsonCursor IDEsettings.jsonClaude Code CLI命令行执行claude mcp add spec-workflow npx pimzino/spec-workflow-mcplatest -- /path/to/your-projectCodex~/.codex/config.toml用args数组写法步骤2启动仪表板CLI 用户必需这一步跑起来之后所有项目都挂在这一个仪表板上# 默认端口 5000只需启动一次 npx -y pimzino/spec-workflow-mcplatest --dashboard浏览器访问 http://localhost:5000 就能看到首页。提示仪表板只保留一个实例即可多个项目的 MCP 服务器会自动连接到同一个仪表板。步骤3第一次对话回到 AI 助手的对话窗口直接用自然语言下达第一道指令Create a spec for user authentication助手会按需求 → 设计 → 任务的顺序创建规范文档写入项目的.spec-workflow/specs/目录。再发一句 List my specs 确认状态如果仪表板里出现了对应的规范卡片说明整条链路已经打通。 四、跑起来之后日常怎么用最顺手场景1盯任务看板仪表板里每个规范都有一块任务看板按待办 / 进行中 / 受阻 / 已完成四列展示顶部还有总数、完成数和整体进度条场景2标记阻塞原因任务被外部依赖卡住时把它拖到 Blocked 列系统会弹窗要求你填一句阻塞原因比如等待 API 团队确认接口定义这样团队一眼就能看到哪些任务在等什么而不是只看到一个红色的受阻。场景3让 AI 助手执行与查询最常用的三类自然语言指令执行指定任务Execute task 1.2 in spec user-auth查看整体状态List my specs记录实现日志Log implementation for task 2.1 五、按需进阶部署、安全与多语言什么时候需要 Docker 部署本地环境不干净、或想和开发机隔离时用容器跑仪表板。两种方式任选# 方式一Compose推荐 cd containers docker-compose up --build # 方式二手动构建并挂载项目目录 docker build -f containers/Dockerfile -t spec-workflow-mcp . docker run -p 5000:5000 -v ./workspace/.spec-workflow:/workspace/.spec-workflow:rw spec-workflow-mcp什么时候需要安全加固默认配置已经够用绑定 127.0.0.1、限流、审计日志、安全头都在。只有当你要把仪表板暴露给局域网或公网时才需要加一层 nginx 反向代理做 TLS 终止和 Basic Auth 认证仪表板本身保持监听 localhost 不动。什么时候需要多语言团队协作时按需切换界面支持 11 种语言英语、日语、中文、西班牙语、葡萄牙语、德语、法语、俄语、意大利语、韩语、阿拉伯语。文档也提供全部 11 种语言版本例如 中文配置指南。什么时候需要本地构建源码要参与开发的话克隆仓库后装依赖、起开发服务器即可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spec-workflow-mcp cd spec-workflow-mcp npm install npm run dev # 开发模式 npm run build # 生产构建❓ 六、卡住了怎么办常见问题排查仪表板启动后打不开页面先查 5000 端口是否被占用被占了就加--port 8080换端口再启动。AI 助手连不上 MCP 服务器多半是路径参数没指向有效目录把配置里的路径换成绝对路径并确认目录存在。VSCode 扩展不出侧边栏确认扩展已安装并重启 VSCode扩展读取的是项目下的.spec-workflow/目录。命令报权限错误EACCES / permission denied换npx -y方式运行而不是全局安装避免 npm 全局目录的权限问题。沙盒环境如 Codex CLI 的sandbox_modeworkspace-write$HOME只读单独用环境变量把全局状态重定向到工作区内SPEC_WORKFLOW_HOME/workspace/.spec-workflow-mcp npx -y pimzino/spec-workflow-mcplatest /workspace 七、去哪深挖官方文档与源码目录文档都在docs/下配置指南命令行参数与环境变量用户指南完整使用示例工作流流程规范驱动开发的最佳实践接口指南仪表板与 VSCode 扩展细节提示词指南高级提示写法工具参考全部工具清单故障排除更多报错对照源码想改行为时看这里AI 功能源码spec-workflow-guide、spec-status 等 MCP 工具核心服务任务解析、Git 工具、项目注册仪表板前端React 实时界面VSCode 扩展侧边栏与审批命令✅ 配置里已指向你的项目路径MCP 服务器能正常启动 ✅ 仪表板在 http://localhost:5000 正常打开且只保留一个实例 ✅ 第一份规范文档已创建并出现在仪表板里 ✅ 你已掌握自然语言指令 看板审批的日常操作方式 ✅ 端口、路径、沙盒环境这三个高频坑你已经知道怎么绕下一步挑一个你正在做的小功能现在就对 AI 助手说Create a spec for …让第一份规范在你的项目里跑完整个流程。【免费下载链接】spec-workflow-mcpA Model Context Protocol (MCP) server that provides structured spec-driven development workflow tools for AI-assisted software development, featuring a real-time web dashboard and VSCode extension for monitoring and managing your projects progress directly in your development environment.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spec-workflow-mcp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 5分钟跑通Spec Workflow MCP：零基础配置规范驱动开发工作流
5分钟跑通Spec Workflow MCP零基础配置规范驱动开发工作流【免费下载链接】spec-workflow-mcpA Model Context Protocol (MCP) server that provides structured spec-driven development workflow tools for AI-assisted software development, featuring a real-time web dashboard and VSCode extension for monitoring and managing your projects progress directly in your development environment.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spec-workflow-mcpSpec Workflow MCP 是一个基于 Model Context ProtocolMCP的规范驱动开发服务器把先写规范、再拆任务、后批准执行的结构化流程交给 AI 助手打理并自带实时 Web 仪表板和 VSCode 扩展。读完这篇指南你会完成 MCP 配置、启动仪表板并让 AI 助手在你的项目里第一次产出规范文档。 一、它帮你解决什么问题AI 写代码快但快不等于稳需求没对齐就动手、任务拆得七零八落、改完没人把关这些问题在个人和团队开发里都很常见。Spec Workflow MCP 把需求 → 设计 → 任务的规范顺序固化下来AI 助手按流程产出文档你在仪表板里逐份审批任务卡住了还能标出阻塞原因。跑起来之后你的项目进度、审批状态、实现日志全部在一个地方可见。 二、动手前30秒认识它这个项目由三部分构成MCP 服务器核心AI 助手通过它操作项目里的规范文件Web 仪表板浏览器里的实时监控台看进度、做审批VSCode 扩展IDE 侧边栏里的轻量监控台配置完成后你的项目目录下会自动出现一个.spec-workflow/工作目录长这样your-project/ .spec-workflow/ specs/ # 规范文档需求、设计、任务 approvals/ # 审批记录 steering/ # 指导文档 templates/ # 内置模板 user-templates/ # 你自己的自定义模板 archive/ # 归档 config.example.toml记住这一层结构就够了后面所有操作都围绕它展开。 三、5分钟跑通安装、启动与第一次对话步骤1把 MCP 服务器写进 AI 工具配置先打开你常用 AI 客户端的 MCP 配置文件再粘贴下面这段通用示例/path/to/your-project换成你的项目路径{ mcpServers: { spec-workflow: { command: npx, args: [-y, pimzino/spec-workflow-mcplatest, /path/to/your-project] // -y 跳过 npm 安装确认最后一个是项目绝对路径 } } }不同客户端只是文件位置不同内容都一样客户端配置位置Claude Desktopclaude_desktop_config.jsonCursor IDEsettings.jsonClaude Code CLI命令行执行claude mcp add spec-workflow npx pimzino/spec-workflow-mcplatest -- /path/to/your-projectCodex~/.codex/config.toml用args数组写法步骤2启动仪表板CLI 用户必需这一步跑起来之后所有项目都挂在这一个仪表板上# 默认端口 5000只需启动一次 npx -y pimzino/spec-workflow-mcplatest --dashboard浏览器访问 http://localhost:5000 就能看到首页。提示仪表板只保留一个实例即可多个项目的 MCP 服务器会自动连接到同一个仪表板。步骤3第一次对话回到 AI 助手的对话窗口直接用自然语言下达第一道指令Create a spec for user authentication助手会按需求 → 设计 → 任务的顺序创建规范文档写入项目的.spec-workflow/specs/目录。再发一句 List my specs 确认状态如果仪表板里出现了对应的规范卡片说明整条链路已经打通。 四、跑起来之后日常怎么用最顺手场景1盯任务看板仪表板里每个规范都有一块任务看板按待办 / 进行中 / 受阻 / 已完成四列展示顶部还有总数、完成数和整体进度条场景2标记阻塞原因任务被外部依赖卡住时把它拖到 Blocked 列系统会弹窗要求你填一句阻塞原因比如等待 API 团队确认接口定义这样团队一眼就能看到哪些任务在等什么而不是只看到一个红色的受阻。场景3让 AI 助手执行与查询最常用的三类自然语言指令执行指定任务Execute task 1.2 in spec user-auth查看整体状态List my specs记录实现日志Log implementation for task 2.1 五、按需进阶部署、安全与多语言什么时候需要 Docker 部署本地环境不干净、或想和开发机隔离时用容器跑仪表板。两种方式任选# 方式一Compose推荐 cd containers docker-compose up --build # 方式二手动构建并挂载项目目录 docker build -f containers/Dockerfile -t spec-workflow-mcp . docker run -p 5000:5000 -v ./workspace/.spec-workflow:/workspace/.spec-workflow:rw spec-workflow-mcp什么时候需要安全加固默认配置已经够用绑定 127.0.0.1、限流、审计日志、安全头都在。只有当你要把仪表板暴露给局域网或公网时才需要加一层 nginx 反向代理做 TLS 终止和 Basic Auth 认证仪表板本身保持监听 localhost 不动。什么时候需要多语言团队协作时按需切换界面支持 11 种语言英语、日语、中文、西班牙语、葡萄牙语、德语、法语、俄语、意大利语、韩语、阿拉伯语。文档也提供全部 11 种语言版本例如 中文配置指南。什么时候需要本地构建源码要参与开发的话克隆仓库后装依赖、起开发服务器即可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spec-workflow-mcp cd spec-workflow-mcp npm install npm run dev # 开发模式 npm run build # 生产构建❓ 六、卡住了怎么办常见问题排查仪表板启动后打不开页面先查 5000 端口是否被占用被占了就加--port 8080换端口再启动。AI 助手连不上 MCP 服务器多半是路径参数没指向有效目录把配置里的路径换成绝对路径并确认目录存在。VSCode 扩展不出侧边栏确认扩展已安装并重启 VSCode扩展读取的是项目下的.spec-workflow/目录。命令报权限错误EACCES / permission denied换npx -y方式运行而不是全局安装避免 npm 全局目录的权限问题。沙盒环境如 Codex CLI 的sandbox_modeworkspace-write$HOME只读单独用环境变量把全局状态重定向到工作区内SPEC_WORKFLOW_HOME/workspace/.spec-workflow-mcp npx -y pimzino/spec-workflow-mcplatest /workspace 七、去哪深挖官方文档与源码目录文档都在docs/下配置指南命令行参数与环境变量用户指南完整使用示例工作流流程规范驱动开发的最佳实践接口指南仪表板与 VSCode 扩展细节提示词指南高级提示写法工具参考全部工具清单故障排除更多报错对照源码想改行为时看这里AI 功能源码spec-workflow-guide、spec-status 等 MCP 工具核心服务任务解析、Git 工具、项目注册仪表板前端React 实时界面VSCode 扩展侧边栏与审批命令✅ 配置里已指向你的项目路径MCP 服务器能正常启动 ✅ 仪表板在 http://localhost:5000 正常打开且只保留一个实例 ✅ 第一份规范文档已创建并出现在仪表板里 ✅ 你已掌握自然语言指令 看板审批的日常操作方式 ✅ 端口、路径、沙盒环境这三个高频坑你已经知道怎么绕下一步挑一个你正在做的小功能现在就对 AI 助手说Create a spec for …让第一份规范在你的项目里跑完整个流程。【免费下载链接】spec-workflow-mcpA Model Context Protocol (MCP) server that provides structured spec-driven development workflow tools for AI-assisted software development, featuring a real-time web dashboard and VSCode extension for monitoring and managing your projects progress directly in your development environment.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spec-workflow-mcp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考