MCP server Templetry
Коммит 11 нояб. 2026 г.Позволяет AI-агентам создавать структуру, планировать, обновлять и расширять программные проекты с помощью компилируемых шаблонов и ленивых компонентов (lazy pieces).
Также известен как Templetry/engine, engine
- Звёзды
- 0
- Инструменты
- —
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- 1.11.1
- Последний коммит
- 11 нояб. 2026 г.
- Лицензия
- Apache-2.0
Что такое Templetry MCP?
Templetry — это MCP server. Позволяет AI-агентам создавать структуру, планировать, обновлять и расширять программные проекты с помощью компилируемых шаблонов и ленивых компонентов (lazy pieces).
Сводка сгенерирована из README проекта
О Templetry MCP server
Templetry предоставляет специализированный движок для управления жизненным циклом программных проектов с помощью компилируемых шаблонов. Он позволяет разработчикам и AI-агентам создавать структуру новых репозиториев, планировать структурные изменения и расширять существующие кодовые базы, используя систему ленивых компонентов (lazy pieces). При обновлениях движок использует процесс трехстороннего слияния, что гарантирует интеграцию изменений из шаблона при сохранении всех ручных правок, внесенных в проект.
Этот MCP server работает через stdio и не требует дополнительной конфигурации или переменных окружения. Он предоставляет семь инструментов, включая list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces и add_piece. AI-клиенты, такие как Claude Desktop, Cursor или VS Code, могут использовать эти инструменты для просмотра каталога шаблонов, генерации готовых к работе проектов или внедрения новых функциональных модулей в работающее приложение. Система спроектирована как детерминированная, что гарантирует получение идентичных на байтовом уровне результатов при одних и тех же входных данных.
Что вы можете с ним делать
- 1Создание структуры нового проектаAI-агент может просматривать каталог шаблонов и генерировать полный, готовый к работе репозиторий на основе конкретных требований.
- 2Расширение существующих кодовых базРазработчики могут дать агенту команду внедрить новые функциональные модули, называемые pieces, в проект, который уже находится в разработке.
- 3Синхронизация обновлений шаблоновАгент может выполнить трехстороннее слияние, чтобы добавить новые возможности шаблона, не перезаписывая кастомный код разработчика.
- 4Проверка целостности проектаСистема может запустить команду проверки внутри Docker-контейнера, чтобы убедиться, что отрендеренный шаблон компилируется корректно.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Конфигурация
TEMPLETRY_DEMO_CAST
| Название | Описание | Тип |
|---|---|---|
| TEMPLETRY_DEMO_CAST | — |
Автоматические проверки
Запущено 14 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Еще не проверено. Для сервера требуется оценка 80, отсутствие серьезных проблем и достаточно данных для нашей проверки. Как работают проверки
- Связанный и доступный исходный репозиторийtempletry/engine is public and reachablegithub.com/templetry/engine ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникНе проверялось
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)Не проверялось
- Open source лицензия (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-11-11github.com/templetry/engine ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетНе проверялось
- Нет критических уязвимостей в пакете и зависимостяхНе проверялось
- Нет скрытых инструкций для модели0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыНе проверялось
- Удалённый endpoint отвечает на MCP handshakeНе проверялось
README
Открыть на 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.
Вопросы о Templetry MCP
Что может делать AI-агент с помощью Templetry MCP server?
Агент может просматривать каталог шаблонов, создавать готовые к работе проекты, внедрять отдельные компоненты и поддерживать проекты в актуальном состоянии.
Как работает процесс обновления в Templetry?
Цикл обновления использует трехстороннее слияние (базовый рендеринг, ваш проект и новый рендеринг), чтобы изменения шаблона интегрировались без потери ваших локальных правок.
Требует ли MCP server какой-либо конфигурации или переменных окружения?
Нет, сервер работает по Model Context Protocol через stdio и не требует никаких зависимостей или настройки.