Templetry MCP server
2026년 11월 11일 커밋컴파일 가능한 템플릿과 레이지 피스(lazy pieces)를 사용하여 AI 에이전트가 소프트웨어 프로젝트를 스캐폴딩, 계획, 업데이트 및 확장할 수 있도록 지원합니다.
다른 이름 Templetry/engine, engine
- 스타
- 0
- Tools
- —
- 다운로드, 30일
- —
- 최신 버전
- 1.11.1
- 마지막 커밋
- 2026년 11월 11일
- 라이선스
- Apache-2.0
Templetry MCP란?
Templetry은(는) MCP server입니다. 컴파일 가능한 템플릿과 레이지 피스(lazy pieces)를 사용하여 AI 에이전트가 소프트웨어 프로젝트를 스캐폴딩, 계획, 업데이트 및 확장할 수 있도록 지원합니다.
프로젝트 README에서 생성된 요약
Templetry MCP server 정보
Templetry는 컴파일 가능한 템플릿을 통해 소프트웨어 프로젝트 라이프사이클을 관리하는 전문 엔진을 제공합니다. 개발자와 AI 에이전트는 레이지 피스 시스템을 사용하여 새로운 저장소를 스캐폴딩하고, 구조적 변경을 계획하며, 기존 코드베이스를 확장할 수 있습니다. 업데이트 시 엔진은 3-way merge 프로세스를 사용하여 프로젝트에 가해진 수동 편집을 보존하면서 템플릿의 변경 사항을 통합합니다.
이 MCP server는 stdio를 통해 작동하며 추가 설정이나 환경 변수가 필요하지 않습니다. list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces, add_piece를 포함한 7가지 특정 도구를 제공합니다. Claude Desktop, Cursor, VS Code와 같은 AI 클라이언트는 이 도구들을 사용하여 템플릿 카탈로그를 탐색하거나, 즉시 작업 가능한 프로젝트를 생성하거나, 새로운 기능 단위를 실행 중인 애플리케이션에 도입할 수 있습니다. 이 시스템은 결정론적으로 설계되어 동일한 입력에 대해 항상 바이트 단위로 일치하는 출력을 생성합니다.
활용 사례
- 1새 프로젝트 스캐폴딩AI 에이전트가 템플릿 카탈로그를 탐색하고 특정 요구 사항을 기반으로 즉시 작업 가능한 완전한 저장소를 생성할 수 있습니다.
- 2기존 코드베이스 확장개발자는 에이전트에게 이미 개발 중인 프로젝트에 피스(piece)라고 불리는 새로운 기능 모듈을 도입하도록 지시할 수 있습니다.
- 3템플릿 업데이트 동기화에이전트는 3-way merge를 수행하여 개발자의 커스텀 코드를 덮어쓰지 않고 새로운 템플릿 기능을 가져올 수 있습니다.
- 4프로젝트 무결성 검증시스템은 Docker 컨테이너 내에서 검증 명령을 실행하여 렌더링된 템플릿이 올바르게 컴파일되는지 확인할 수 있습니다.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
구성
TEMPLETRY_DEMO_CAST
| 이름 | 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| TEMPLETRY_DEMO_CAST | — |
자동 검사
2026년 11월 14일에 실행됨전체 보고서 →아직 인증되지 않았습니다. 서버는 80점 이상의 점수, 심각한 결함 없음, 그리고 검사에 충분한 데이터를 갖추어야 합니다. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능templetry/engine is public and reachablegithub.com/templetry/engine ↗통과
- 패키지가 이 저장소를 소스로 지정검사되지 않음
- 빌드 출처(Sigstore 증명)검사되지 않음
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit or release 2026-11-11github.com/templetry/engine ↗통과
- OpenSSF Scorecard검사되지 않음
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음검사되지 않음
- 패키지와 의존성에 심각한 보안 권고 없음검사되지 않음
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨검사되지 않음
- 원격 endpoint가 MCP 핸드셰이크에 응답검사되지 않음
README
GitHub에서 보기Templetry 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 질문
Templetry MCP server를 통해 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있나요?
에이전트는 템플릿 카탈로그를 탐색하고, 즉시 작업 가능한 프로젝트를 스캐폴딩하며, 특정 피스를 채택하고, 프로젝트를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
Templetry의 업데이트 프로세스는 어떻게 작동하나요?
업데이트 사이클은 3-way merge(기본 렌더링, 사용자 프로젝트, 새로운 렌더링) 방식을 사용하여 사용자의 로컬 수정 사항을 보존하면서 템플릿 변경 사항을 병합합니다.
MCP server를 사용하기 위해 별도의 설정이나 환경 변수가 필요한가요?
아니요, 이 서버는 stdio를 통해 Model Context Protocol을 사용하며 별도의 의존성이나 설정이 필요하지 않습니다.