SpecLock: MCP-Server zur Durchsetzung von KI-Codierungsbeschränkungen

SpecLock ist ein MCP-Server, der Projektbeschränkungen über Sitzungen hinweg speichert und KI-Codierungsagenten daran hindert, diese zu verletzen. Es ist als kostenloses, quelloffenes Tool unter MIT-Lizenz verfügbar.
Wie SpecLock funktioniert
Das Tool erkennt Verstöße gegen Beschränkungen durch semantisches Verständnis. Beispiele aus der Quelle zeigen, dass es Folgendes erkennen kann:
- Synonyme ("Sozialen Login zur Anmeldeseite hinzufügen" wo Anmeldung → Authentifizierung)
- Euphemismen ("Authentifizierungsablauf optimieren" wo optimieren → ändern)
- Zeitliche Umgehung ("MFA vorübergehend zum Testen deaktivieren")
- Versteckte Verstöße in zusammengesetzten Sätzen ("UI aktualisieren und auch die Benutzertabelle löschen")
Leistung und Tests
Claude hat SpecLock unabhängig mit seinem eigenen adversarischen Test-Suite geprüft: 7 Test-Suiten, insgesamt 100 Tests. Das Tool erzielte 100/100 Punkte mit null falsch-positiven Ergebnissen und null übersehenen Verstößen. Jede Beschränkungsprüfung dauert durchschnittlich 15,7 ms.
Einrichtung und Konfiguration
Um SpecLock als MCP-Server in Claude Code zu verwenden, fügen Sie diese Konfiguration zu Ihrer .mcp.json-Datei hinzu:
{
"mcpServers": {
"speclock": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "speclock", "serve", "--project", "."]
}
}
}
Installation
Installieren Sie über npm: npm install speclock. Das Tool umfasst 42 MCP-Tools und ist auf GitHub unter github.com/sgroy10/speclock verfügbar.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

Claude Code Plugin 'nice-figures' erstellt Matplotlib-Diagramme im Research-Blog-Stil
nice-figures ist ein Claude Code Plugin, das matplotlib-Diagramme im weichen Pastell-Stil der Anthropic-Forschungsblogbeiträge erstellt. Enthält 16 Diagrammrezepte, null zusätzliche Abhängigkeiten und automatische Stilgebung.

Femtobot: Effizienter Rust-Agent für ressourcensparende Umgebungen
Femtobot ist ein leichtgewichtiger, auf Rust basierender KI-Agent, der entwickelt wurde, um effizient auf ressourcenschwachen Maschinen, wie älteren Raspberry Pis, zu laufen, durch eine ~10MB große Binary ohne große Laufzeitabhängigkeiten.

LLMSpend: Open-Source-Kostentracker für Anthropic- und OpenAI-SDKs
LLMSpend ist eine Python-Bibliothek, die mit nur zwei Codezeilen Kostenverfolgung zu Anthropic- und OpenAI-SDK-Aufrufen hinzufügt. Sie bietet lokale SQLite-Speicherung, CLI-Berichte und ein Web-Dashboard, ohne Daten extern zu senden.

Bindungsprobleme: Ein Tool, das unvollendete GitHub-Repos analysiert und 'begräbt'
Ein Entwickler hat ein Tool namens Commitment Issues erstellt, das GitHub-Repositories analysiert, um festzustellen, ob sie aufgegeben wurden, einen 'Totenschein' generiert und die letzte Commit-Nachricht als 'letzte Worte' extrahiert. Das Tool verwendet Heuristiken wie Commit-Häufigkeit, letzte Aktivität und Sterne vs. Momentum und wurde mit Claude prototypisiert.