MCP server de Templetry
Commit 11 nov 2026Permite que los agentes de IA generen la estructura, planifiquen, actualicen y amplíen proyectos de software utilizando plantillas compilables y piezas bajo demanda.
También conocido como Templetry/engine, engine
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- Última versión
- 1.11.1
- Último commit
- 11 nov 2026
- Licencia
- Apache-2.0
¿Qué es Templetry MCP?
Templetry es un MCP server. Permite que los agentes de IA generen la estructura, planifiquen, actualicen y amplíen proyectos de software utilizando plantillas compilables y piezas bajo demanda.
Resumen generado a partir del README del proyecto
Acerca del MCP server de Templetry
Templetry proporciona un motor especializado para gestionar el ciclo de vida de proyectos de software mediante plantillas compilables. Permite a desarrolladores y agentes de IA crear la estructura de nuevos repositorios, planificar cambios estructurales y ampliar bases de código existentes mediante un sistema de piezas bajo demanda. El motor utiliza un proceso de merge de tres vías durante las actualizaciones, lo que garantiza que los cambios de una plantilla se integren manteniendo cualquier edición manual realizada en el proyecto.
Este MCP server opera sobre stdio y no requiere configuración adicional ni variables de entorno. Expone siete herramientas específicas que incluyen list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces y add_piece. Clientes de IA como Claude Desktop, Cursor o VS Code pueden usar estas herramientas para explorar un catálogo de plantillas, generar proyectos listos para trabajar o adoptar nuevas unidades funcionales en una aplicación en desarrollo. El sistema está diseñado para ser determinista, asegurando que los mismos inputs produzcan siempre outputs idénticos a nivel de bytes.
Qué puedes hacer con él
- 1Generar la estructura de un nuevo proyectoUn agente de IA puede explorar el catálogo de plantillas y generar un repositorio completo y listo para trabajar basado en requisitos específicos.
- 2Ampliar bases de código existentesLos desarrolladores pueden instruir a un agente para que adopte nuevos módulos funcionales, conocidos como piezas, en un proyecto que ya está en desarrollo.
- 3Sincronizar actualizaciones de plantillasEl agente puede realizar un merge de tres vías para incorporar nuevas funcionalidades de la plantilla sin sobrescribir el código personalizado del desarrollador.
- 4Verificar la integridad del proyectoEl sistema puede ejecutar un comando de verificación dentro de un contenedor Docker para asegurar que la plantilla renderizada compile correctamente.
Escrito a partir del README del proyecto. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Configuración
TEMPLETRY_DEMO_CAST
| Nombre | Descripción | Tipo |
|---|---|---|
| TEMPLETRY_DEMO_CAST | — |
Verificaciones automáticas
Ejecutado 14 nov 2026Informe completo →Aún no verificado. Un servidor necesita una puntuación de 80, ningún hallazgo grave y suficientes datos para que podamos revisarlo. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesibletempletry/engine is public and reachablegithub.com/templetry/engine ↗Aprobado
- El paquete cita este repositorio como fuenteNo verificado
- Procedencia de la compilación (atestación Sigstore)No verificado
- Licencia de código abierto (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit or release 2026-11-11github.com/templetry/engine ↗Aprobado
- OpenSSF ScorecardNo verificado
- El nombre del paquete no es similar a un paquete popularNo verificado
- Sin avisos críticos en el paquete ni en sus dependenciasNo verificado
- Sin instrucciones ocultas para el modelo0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersAprobado
- Las herramientas destructivas están etiquetadasNo verificado
- El endpoint remoto responde al handshake MCPNo verificado
README
Ver en GitHubTempletry 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.
Preguntas sobre Templetry MCP
¿Qué puede hacer un agente de IA con el Templetry MCP server?
Un agente puede explorar el catálogo de plantillas, generar proyectos listos para trabajar, adoptar piezas específicas y mantener los proyectos actualizados.
¿Cómo funciona el proceso de actualización en Templetry?
El ciclo de actualización utiliza un merge de tres vías (renderizado base, tu proyecto y nuevo renderizado) para asegurar que los cambios de la plantilla se integren preservando tus ediciones locales.
¿Requiere el MCP server alguna configuración o variables de entorno?
No, el servidor utiliza el Model Context Protocol a través de stdio sin necesidad de dependencias ni configuraciones adicionales.