O servidor MCP do SpikeMe fala o Model Context Protocol, então um agente como o Claude Code ou o Cursor consegue chamar o SpikeMe direto. O seu agente já lê código e responde perguntas; o servidor MCP deixa ele produzir o único artefato que sozinho não entrega: um documento de spike ancorado e com prazo definido.
Ferramentas
O servidor expõe duas ferramentas:
analyze_stack: analisa o manifesto do repo (package.json, pyproject.toml, requirements.txt) e devolve a stack, as categorias e as lacunas que viram bons temas de spike. Local e grátis, sem conta.generate_spike: gera o documento de spike completo para um tema, ancorado na stack real do repo e nos fatos vivos do registro. Precisa despikeme logine de um plano ativo.
Configuração
O servidor MCP é o pacote spikeme-mcp. Não precisa instalar nada global — o
npx baixa e roda na hora. Para o generate_spike, entre uma vez com a CLI:
npx spikeme login # necessário para o generate_spike (plano ativo)
Claude Code
claude mcp add spikeme -- npx -y spikeme-mcp
Cursor e outros clientes MCP
Adicione o SpikeMe à sua config de MCP (por exemplo .cursor/mcp.json ou o bloco
mcpServers do seu cliente):
{
"mcpServers": {
"spikeme": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "spikeme-mcp"]
}
}
}
Se preferir instalar global, rode npm install -g spikeme-mcp e use
spikeme-mcp direto como command.
Autenticação
O generate_spike reaproveita as credenciais do npx spikeme login (guardadas em
~/.spikeme/credentials.json), então basta entrar uma vez no terminal. Ele exige
plano ativo; o analyze_stack é sempre grátis. Você também pode definir a
variável de ambiente SPIKEME_TOKEN no env do servidor para setups headless.
Exemplos de prompt
Depois de configurado, peça ao seu agente coisas como:
- "Analise a stack deste repo e sugira um tema de spike."
- "Gere um spike comparando TanStack Query e SWR para este projeto."
- "Spike se devemos adotar Zod ou Valibot aqui, profundidade rápida."
O agente chama analyze_stack ou generate_spike e o documento de spike volta
inline.