MCP server Templetry
Commit 11 de nov. de 2026Permite que agentes de IA realizem o scaffolding, planejamento, atualização e extensão de projetos de software usando templates compiláveis e lazy pieces.
Também conhecido como Templetry/engine, engine
- Stars
- 0
- Ferramentas
- —
- Downloads, 30 dias
- —
- Versão mais recente
- 1.11.1
- Último commit
- 11 de nov. de 2026
- Licença
- Apache-2.0
O que é o MCP Templetry?
Templetry é um MCP server. Permite que agentes de IA realizem o scaffolding, planejamento, atualização e extensão de projetos de software usando templates compiláveis e lazy pieces.
Resumo gerado a partir do README do projeto
Sobre o MCP server de Templetry
O Templetry fornece um motor especializado para gerenciar o ciclo de vida de projetos de software por meio de templates compiláveis. Ele permite que desenvolvedores e agentes de IA realizem o scaffolding de novos repositórios, planejem mudanças estruturais e estendam bases de código existentes usando um sistema de lazy pieces. O motor utiliza um processo de three-way merge durante as atualizações, o que garante que as mudanças de um template sejam integradas preservando quaisquer edições manuais feitas no projeto.
Este MCP server opera via stdio e não requer configurações adicionais ou variáveis de ambiente. Ele expõe sete ferramentas específicas, incluindo list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces e add_piece. Clientes de IA como Claude Desktop, Cursor ou VS Code podem usar essas ferramentas para navegar em um catálogo de templates, gerar projetos prontos para uso ou adotar novas unidades funcionais em uma aplicação ativa. O sistema é projetado para ser determinístico, garantindo que os mesmos inputs sempre produzam outputs idênticos em nível de bytes.
O que você pode fazer com ele
- 1Scaffold de um novo projetoUm agente de IA pode navegar pelo catálogo de templates e gerar um repositório completo e pronto para uso com base em requisitos específicos.
- 2Extensão de bases de código existentesDesenvolvedores podem instruir um agente a adotar novos módulos funcionais, conhecidos como pieces, em um projeto que já está em desenvolvimento.
- 3Sincronização de atualizações de templatesO agente pode realizar um three-way merge para incorporar novos recursos do template sem sobrescrever o código customizado do desenvolvedor.
- 4Verificação de integridade do projetoO sistema pode executar um comando de verificação dentro de um container Docker para garantir que o template renderizado compile corretamente.
Escrito a partir do README do projeto. Cada caso de uso é verificado com uma citação dele.
Configuração
TEMPLETRY_DEMO_CAST
| Nome | Descrição | Tipo |
|---|---|---|
| TEMPLETRY_DEMO_CAST | — |
Verificações automatizadas
Executado em 14 de nov. de 2026Relatório completo →Ainda não verificado. Um servidor precisa de uma pontuação de 80, nenhum problema grave e dados suficientes para verificarmos. Como as verificações funcionam
- Repositório de origem vinculado e acessíveltempletry/engine is public and reachablegithub.com/templetry/engine ↗Passou
- O pacote cita este repositório como fonteNão verificado
- Proveniência da build (atestação Sigstore)Não verificado
- Licença de código aberto (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗Passou
- Commit ou release no último anoLast commit or release 2026-11-11github.com/templetry/engine ↗Passou
- OpenSSF ScorecardNão verificado
- Nome do pacote não é próximo a um pacote popularNão verificado
- Nenhum alerta crítico no pacote ou nas dependênciasNão verificado
- Sem instruções ocultas para o modelo0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersPassou
- Ferramentas destrutivas estão rotuladasNão verificado
- O endpoint remoto responde ao handshake MCPNão verificado
README
Ver no 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.
Perguntas sobre o MCP Templetry
O que um agente de IA pode fazer com o Templetry MCP server?
Um agente pode navegar pelo catálogo de templates, realizar o scaffolding de projetos prontos para uso, adotar pieces específicas e manter os projetos atualizados.
Como funciona o processo de atualização no Templetry?
O ciclo de atualização utiliza um three-way merge (renderização base, seu projeto e nova renderização) para garantir que as mudanças do template sejam mescladas preservando suas edições locais.
O MCP server requer alguma configuração ou variáveis de ambiente?
Não, o servidor utiliza o Model Context Protocol via stdio sem a necessidade de dependências ou configurações adicionais.