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Model Context Protocol

StacksFinder MCP Server

Get deterministic tech stack recommendations directly in Claude, Cursor, or any MCP-compatible AI assistant. No context switching, no copy-paste.

5 outils disponibles
3 locaux, 2 API
Scores deterministes
Installer maintenant Essayer le Playground
Claude Desktop
Compare Next.js, SvelteKit et Nuxt pour un SaaS
compare_techs Voici la comparaison des 3 meta-frameworks...

Installation

Installez le serveur MCP en quelques secondes. Aucune API key requise pour les 3 outils locaux.

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "stacksfinder": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@stacksfinder/mcp-server"],
      "env": {
        "STACKSFINDER_API_KEY": "sk_live_xxx"
      }
    }
  }
}
API Key optionnelle

Les outils list_technologies, analyze_tech et compare_techs fonctionnent sans API key. Seuls recommend_stack et get_blueprint necessitent une cle.

Obtenir une API Key

Playground

Testez les outils MCP directement dans votre navigateur avant de les utiliser dans votre assistant.

Outil

Parametres

Resultat

Selectionnez un outil et cliquez sur "Executer" pour voir le resultat.

Documentation des Outils

Reference complete des 5 outils MCP disponibles.

list_technologies LOCAL

Liste toutes les technologies disponibles dans la base de donnees StacksFinder.

Parametres

category optionnel
string
Filtrer par categorie: frontend, backend, meta-framework, database, orm, auth, hosting

Exemple

Input 
{ "category": "meta-framework" }
Output

Tableau des technologies avec ID et nom

analyze_tech LOCAL

Analyse detaillee d'une technologie avec scores sur 6 dimensions, forces, faiblesses et compatibilites.

Parametres

technology
string
ID de la technologie (ex: nextjs, postgres)
context optionnel
string
Contexte: default, mvp, enterprise

Exemple

Input 
{ "technology": "sveltekit", "context": "mvp" }
Output

Scores detailles, grade, forces/faiblesses

compare_techs LOCAL

Compare 2 a 4 technologies cote a cote avec classement, gagnants par dimension et matrice de compatibilite.

Parametres

technologies
string[]
Liste de 2-4 IDs de technologies
context optionnel
string
Contexte: default, mvp, enterprise

Exemple

Input 
{ "technologies": ["nextjs", "sveltekit", "nuxt"] }
Output

Classement, scores compares, verdict

recommend_stack API

Genere une recommandation de stack complete basee sur le type de projet, l'echelle et les priorites.

Parametres

projectType
string
Type: web-app, saas, api, e-commerce...
scale optionnel
string
Echelle: mvp, startup, growth, enterprise
priorities optionnel
string[]
Max 3: time-to-market, scalability, etc.
constraints optionnel
string[]
Contraintes specifiques

Exemple

Input 
{ "projectType": "saas", "scale": "startup", "priorities": ["time-to-market", "dx"] }
Output

Stack recommande par categorie avec scores

get_blueprint API

Recupere un blueprint existant cree via l'interface web StacksFinder.

Parametres

blueprintId
string
UUID du blueprint

Exemple

Input 
{ "blueprintId": "550e8400-e29b-41d4-..." }
Output

Projet, stack selectionne, narrative LLM

Pret a integrer?

Installez le serveur MCP et commencez a obtenir des recommandations de stack directement dans votre assistant.

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