Templetry MCP server
Commit 11. Nov. 2026Ermöglicht es AI Agents, Softwareprojekte mithilfe von kompilierbaren Templates und Lazy Pieces zu erstellen, zu planen, zu aktualisieren und zu erweitern.
Auch bekannt als Templetry/engine, engine
- Stars
- 0
- Tools
- —
- Downloads, 30 Tage
- —
- Neueste Version
- 1.11.1
- Letzter Commit
- 11. Nov. 2026
- Lizenz
- Apache-2.0
Was ist Templetry MCP?
Templetry ist ein MCP server. Ermöglicht es AI Agents, Softwareprojekte mithilfe von kompilierbaren Templates und Lazy Pieces zu erstellen, zu planen, zu aktualisieren und zu erweitern.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über Templetry MCP server
Templetry bietet eine spezialisierte Engine für das Management von Software-Projekt-Lifecycles durch kompilierbare Templates. Es ermöglicht Entwicklern und AI Agents, neue Repositories zu erstellen, strukturelle Änderungen zu planen und bestehende Codebases mithilfe eines Systems aus Lazy Pieces zu erweitern. Die Engine nutzt während Updates einen Three-Way-Merge-Prozess, der sicherstellt, dass Änderungen aus einem Template integriert werden, während alle manuellen Anpassungen am Projekt erhalten bleiben.
Dieser MCP server läuft über stdio und benötigt keine zusätzliche Konfiguration oder Umgebungsvariablen. Er stellt sieben spezifische Tools bereit, darunter list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces und add_piece. AI Clients wie Claude Desktop, Cursor oder VS Code können diese Tools nutzen, um einen Template-Katalog zu durchsuchen, einsatzbereite Projekte zu generieren oder neue funktionale Einheiten in eine laufende Anwendung zu integrieren. Das System ist deterministisch ausgelegt, sodass die gleichen Inputs immer byte-identische Outputs erzeugen.
Was du damit machen kannst
- 1Ein neues Projekt erstellenEin AI Agent kann den Template-Katalog durchsuchen und ein vollständiges, einsatzbereites Repository basierend auf spezifischen Anforderungen generieren.
- 2Bestehende Codebases erweiternEntwickler können einen Agenten anweisen, neue funktionale Module, sogenannte Pieces, in ein Projekt zu integrieren, das sich bereits in der Entwicklung befindet.
- 3Template-Updates synchronisierenDer Agent kann einen Three-Way-Merge durchführen, um neue Template-Features einzuspielen, ohne den benutzerdefinierten Code des Entwicklers zu überschreiben.
- 4Projektintegrität verifizierenDas System kann einen Verifizierungs-Befehl innerhalb eines Docker Containers ausführen, um sicherzustellen, dass das gerenderte Template korrekt kompiliert.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
Konfiguration
TEMPLETRY_DEMO_CAST
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| TEMPLETRY_DEMO_CAST | — |
Automatisierte Checks
Geluften am 14. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Noch nicht verifiziert. Ein Server benötigt einen Score von 80, keine kritischen Befunde und genug Daten für unsere Prüfung. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbartempletry/engine is public and reachablegithub.com/templetry/engine ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als QuelleNicht geprüft
- Build-Herkunft (Sigstore-Attestierung)Nicht geprüft
- Open Source Lizenz (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-11-11github.com/templetry/engine ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNicht geprüft
- Kein kritischer Hinweis im Paket oder seinen AbhängigkeitenNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehenTempletry Engine
The core of Templetry: a pure Go library + thin CLI that renders ready-to-work repositories from compilable templates.
Scaffold, edit, then update: the template's new commit is merged three ways (base render, your project, new render), so its changes land and your edit stays. Recorded from the real CLI against a small fixture template (see Development).
Status: 🚀 stable v1 (latest release) — the manifest, directives, answers-file and registry schemas plus the CLI surface are stable public API under the compatibility policy (ADR-0013).
Since v1.0: templetry update (three-way merge), templetry verify in Docker, lazy pieces (pieces/add), YAML/TOML patches, feature requires/conflicts and presets, multi-forge template hosting (github:, gitlab:, gitea: source schemes) and the templetry-mcp server. Since v1.10 forms carry a taxonomy (kinds/languages/frameworks) and templetry list filters on it. Output paths are hardened against escapes and platform quirks; the directive scanner is fuzz-tested.
Principles (from the wiki)
- The engine doesn't know what a framework is — all knowledge lives in each template's
template.yml(ADR-0002). - Templates compile — three transformation mechanisms: identity-map renaming, comment directives, structured patches (ADR-0003).
- Pure core, effectful edges — deterministic: same inputs, byte-identical output.
Architecture
| Package | Responsibility |
|---|---|
manifest |
Parse + validate template.yml, derive casings |
source |
Obtain the template as an in-memory FileSet |
planner |
(manifest, inputs, FileSet) → Plan — pure |
ops |
Operation types as data |
render |
Execute a Plan against a virtual file tree |
verify |
Run the template's verify command in Docker |
update |
The update cycle: re-render with recorded inputs, diff, three-way merge |
answers |
The .templetry-answers.yml record: one deterministic reader/emitter |
piece |
Lazy pieces (ADR-0014): decoupled units with their own lifecycle |
cmd/templetry |
Thin CLI: list, init, plan, render, verify, update, pieces, add, version |
cmd/templetry-mcp |
MCP server (stdio): the engine's verbs as tools for AI agents |
Design rationale: study I · study II.
Install
Pick one (Homebrew, Scoop, the install script and the release archives also ship templetry-mcp):
- Homebrew (macOS, Linux) —
brew install Templetry/tap/templetry(tap). - Scoop (Windows) —
scoop bucket add templetry https://github.com/Templetry/scoop-bucketthenscoop install templetry(bucket). - Install script (macOS, Linux) —
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Templetry/engine/main/install.sh | sh(seeinstall.sh;TEMPLETRY_VERSIONpins a tag,TEMPLETRY_BIN_DIRpicks the folder). - Binary — download your platform's executable from Releases, rename it to
templetry(ortempletry.exe) and put it on yourPATH. - Go toolchain —
go install github.com/Templetry/engine/cmd/templetry@latest(installs to$(go env GOPATH)/bin). - From source — clone and
go build -o templetry ./cmd/templetry.
Then:
templetry list # browse the official catalog
templetry list --kind database --language go --tags # filter it
templetry init kmp/single-module --out my-app \
--set "project_name=My App" --set "base_package=com.me.myapp"
templetry plan --template <dir> --set key=value --feature name
templetry render --template <dir> --out <dir> --set key=value
templetry verify --template <dir> --set key=value # render to a temp dir and compile it in Docker
templetry update ./my-app # preview a template update (--apply to write)
templetry pieces ./my-app # lazy pieces the template ships
templetry add axios-api ./my-app --set api_base=/v2 # adopt a piece into a living project
MCP server (AI agents)
templetry-mcp (in the same releases) speaks the Model Context Protocol over stdio — no dependencies, no configuration. It exposes seven tools: list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces and add_piece, so an agent can browse the catalog, scaffold a ready-to-work project, adopt pieces and keep it all updated. Copy-paste configuration for the common clients follows; the server is a plain executable, so any other MCP client works the same way. It is listed on the official MCP registry as io.github.Templetry/templetry-mcp and published automatically after each release.
Where the binary is
If templetry-mcp is on your PATH, use the bare name templetry-mcp as the command. Some apps (Claude Desktop especially) do not inherit your shell PATH, so give them the absolute path:
| Installed with | Path |
|---|---|
| Homebrew, Apple Silicon | /opt/homebrew/bin/templetry-mcp |
| Homebrew, Intel Mac / Linux | /usr/local/bin/templetry-mcp (Linux brew: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/templetry-mcp) |
install.sh |
~/.local/bin/templetry-mcp (or /usr/local/bin/templetry-mcp when run as root); write the full home path in JSON, ~ is not expanded |
| Scoop (Windows) | C:\Users\<you>\scoop\shims\templetry-mcp.exe |
| Downloaded release binary | wherever you put it |
where templetry-mcp (Windows) or command -v templetry-mcp prints the right one.
Claude Code
claude mcp add templetry -- templetry-mcp # this project, private to you
claude mcp add --scope user templetry -- templetry-mcp # every project
claude mcp list
Claude Desktop
Edit claude_desktop_config.json (Settings > Developer > Edit Config; macOS ~/Library/Application Support/Claude/, Windows %APPDATA%\Claude\) and restart the app:
{
"mcpServers": {
"templetry": {
"command": "/opt/homebrew/bin/templetry-mcp"
}
}
}
On Windows use "command": "C:\Users\<you>\scoop\shims\templetry-mcp.exe".
Cursor
.cursor/mcp.json in a project, or ~/.cursor/mcp.json for all projects:
{
"mcpServers": {
"templetry": {
"command": "templetry-mcp"
}
}
}
VS Code
.vscode/mcp.json in the workspace (or "MCP: Open User Configuration" for every workspace). Note the key is servers, not mcpServers:
{
"servers": {
"templetry": {
"type": "stdio",
"command": "templetry-mcp"
}
}
}
The server takes no arguments and no environment; to work against a private catalog the agent passes registry on each tool call.
Documentation
Usage guides live in the wiki: getting started, using templates, using pieces, keeping projects updated, authoring templates, AI agents and MCP. Normative behaviour is in spec/.
Development
go build ./...
go test ./... # CI also runs -race and golangci-lint v2
update merges with git merge-file, so git must be on PATH for its tests. No test touches the network or needs Docker:
internal/forgetestis an in-memory GitHub (codeload tarballs and the commits API) behindhttp.DefaultClient, soinit→ edit →updateruns end to end against templates the test publishes, commit by commit.internal/fakedockerputs a copy of the test binary onPATHasdocker, recording whatverifywould have run.- Both binaries are tested in-process:
templetrythroughrun(args, stdout, stderr)andtempletry-mcpthroughserve(in, out), a JSON-RPC session over pipes.
The demo above is recorded the same way, so it always shows real output. To regenerate it:
TEMPLETRY_DEMO_CAST=$PWD/docs/demo.cast go test ./cmd/templetry -run TestRecordDemo -count=1
npx svg-term-cli@2.1.1 --in docs/demo.cast --out docs/demo.svg --window --no-cursor
License
Apache License 2.0 — use it for anything, including commercially, with an explicit patent grant. The templates and the desktop app live in their own repos under MIT.
Templetry MCP Fragen
Was kann ein AI Agent mit dem Templetry MCP server machen?
Ein Agent kann den Template-Katalog durchsuchen, einsatzbereite Projekte erstellen, spezifische Pieces übernehmen und Projekte aktuell halten.
Wie funktioniert der Update-Prozess in Templetry?
Der Update-Zyklus nutzt einen Three-Way-Merge (Base Render, dein Projekt und ein neues Render), um sicherzustellen, dass Template-Änderungen übernommen werden, während deine lokalen Edits erhalten bleiben.
Benötigt der MCP server eine Konfiguration oder Umgebungsvariablen?
Nein, der Server kommuniziert über das Model Context Protocol via stdio und benötigt keine Abhängigkeiten oder Konfigurationen.