PostHog MCP Server
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
Agentic CRM for teams that sell in chat: unified inbox, contacts, deals, projects, tasks, reports.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 4/4 통과 · 내가 묻는 내용은 제작자 서버(ai.cavyro.com)를 거쳐요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음 · claude.ai나 데스크톱 앱에서 한 번 설정하면 채팅에서 쓸 수 있어요 · 무료 계정은 1개까지 · Team/Enterprise는 소유자(Owner)가 추가
CustomizeConnectors
여기서 복사해 Claude의 같은 이름 칸에 붙여 넣고 Continue를 누르세요
Cavyrohttps://ai.cavyro.com/mcpClaude가 찾은 로그인 설정 화면에서 Continue를 누르고 · Authentication은 제작자 안내대로(Sign in now, Sign in when needed, No sign in) 고른 뒤 Add를 누르세요
+ConnectorsCavyro
Cavyro을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Cavyro을 쓰고 있다고 하거나 답에 Cavyro 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT 연결은 요금제에 따라 달라요
전체 MCP: 웹 ChatGPT Business, Enterprise, Edu · Pro: 읽기/가져오기 권한으로 연결, 데이터를 바꾸는 도구는 안 될 수 있어요 · Plus: 공식 문서 미확인, 플러그인 화면에 사용자 지정 MCP 추가 항목이 보이면 시도해 볼 수 있어요 · 웹만
Plugins+Add custom MCP server
이름을 넣고 Connection에 주소를 붙여 넣은 뒤 경고에 체크하고 Create as a plugin을 누르세요
Cavyrohttps://ai.cavyro.com/mcp새 채팅을 열고 입력 전에 플러그인 목록에서 Cavyro을 고르세요
Cavyro을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ ChatGPT가 Cavyro을 쓰고 있다고 하거나 답에 Cavyro 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 OpenAI 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Claude Code에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
claude mcp add --transport http --scope user cavyro https://ai.cavyro.com/mcpCavyro이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
Cavyro을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Cavyro을 쓰고 있다고 하거나 답에 Cavyro 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음
Cavyro을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Cavyro을 쓰고 있다고 하거나 답에 Cavyro 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음
Cavyro을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Cavyro을 쓰고 있다고 하거나 답에 Cavyro 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요
웹으로 연결하는 앱용 주소
https://ai.cavyro.com/mcpJSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user cavyro https://ai.cavyro.com/mcpCursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"cavyro": {
"url": "https://ai.cavyro.com/mcp"
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"cavyro": {
"type": "http",
"url": "https://ai.cavyro.com/mcp"
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
인터넷으로 연결하는 앱
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 14일 점검
레지스트리 이름이 도메인 cavyro.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
코드 마지막 변경: 4일 전
해당 없음: cavyro.com 소유자가 직접 운영하는 클라우드 서버라 저장소 코드를 실행하지 않아요
88ms 만에 응답(HTTP 401)
OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 4개 중 4개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 4일 전 변경됐고, 최신 버전(1.2.0)은 오늘 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되므로 원격 MCP를 받는 앱에서도 쓸 수 있어요. 예: 웹 ChatGPT(Business 이상은 전체 MCP, Pro는 읽기 전용).
같은 카테고리에는: PostHog MCP Server, Openshorts, Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.
Google Ads, Meta Ads, Google Analytics (GA4) & Search Console MCP server by Ryze AI
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Cavyro is a Telegram-native CRM for agents and small sales teams: contacts, companies, deals, pipelines, projects and tasks, campaigns, docs and reports. This repository describes Cavyro's hosted Model Context Protocol server, listed in the MCP Registry as com.cavyro/cavyro.
The server is hosted, so there is nothing to install or run. Point your MCP client at it and it reads and acts on your Cavyro workspace with your permissions.
https://ai.cavyro.com/mcp (Streamable HTTP)https://ai.cavyro.com/.well-known/mcp/server-card.json (full tool surface with input schemas, no credentials needed)server.json · Changes: CHANGELOG.mdThe server source is not published here. The tool surface is generated from the running server and exposed in the server card above, so the card is always the authoritative description of what the server does.
The server exposes a fixed set of nine generic tools over a resource and action registry, instead of one tool per API operation. The client discovers resources and actions on demand, so the tool list stays small while covering over 200 operations across 24 resources.
| Tool | Purpose |
|---|---|
describe_resource | Catalog of all resources and global actions, or one resource's filters, sort fields, enums, operations and actions |
query_resources | List records of any resource with filters, sort, pagination and custom-field filters |
get_resource | Fetch one record by ID |
create_resource | Create a record (custom fields nested under custom_fields) |
update_resource | Change fields on a record |
delete_resource | discard (archive), restore, or destroy a record |
search | Omnibox search across entity types |
perform_action | Any specialized non-CRUD action by slug: move a deal between stages, link records, bulk operations, comments, reports |
load_guidance | On-demand workflow guidance: create flows, custom fields, automations |
Covered domains: deals, contacts, companies, pipelines and stages, projects with folders, task lists, tasks and subtasks, project reports, comments and reactions, activity feed, notifications, a personal My Work queue with mentions, workspaces, members, teams, groups, invitations, custom field definitions, automations, docs with their pages, reports, Google Calendar meetings, read-only Telegram chats and Telegram follow-up reminders.
All tool responses share one envelope, { "data": ..., "pagination": ... }, with pagination present only on paginated list results.
The connection acts as you. An external AI can only see and do what your Cavyro role allows in that workspace.
Every request needs two headers:
| Header | Value |
|---|---|
Authorization | Bearer |
X-Workspace-Id | Your workspace ID |
Create an API token in Cavyro under Settings → API tokens. Tokens can expire after 7, 30 or 90 days, or never for integrations that cannot rotate them. Revoking a token cuts the client off immediately.
There is no OAuth flow. The server answers unauthenticated requests with 401 and a WWW-Authenticate: Bearer realm="cavyro" challenge. MCP is a Pro feature; MCP calls do not consume Cavyro AI credits, the model tokens are paid by your own client subscription.
Replace and in the snippets below. Cavyro's settings page generates the same snippet with your workspace ID filled in.
.vscode/mcp.json, or MCP: Add Server from the command palette:
{
"servers": { "cavyro": { "type": "http", "url": "https://ai.cavyro.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:cavyro-token}", "X-Workspace-Id": "${input:cavyro-workspace}" } } }, "inputs": [ { "id": "cavyro-token", "type": "promptString", "description": "Cavyro API token", "password": true }, { "id": "cavyro-workspace", "type": "promptString", "description": "Cavyro workspace ID" } ] }
The Add to Cursor button above installs the server with placeholder headers; replace them in ~/.cursor/mcp.json.
Cursor: ~/.cursor/mcp.json. Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
{
"mcpServers": { "cavyro": { "url": "https://ai.cavyro.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ", "X-Workspace-Id": " " } } } }
claude mcp add --transport http cavyro https://ai.cavyro.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer " \ --header "X-Workspace-Id: "
Add the server as a connector in Developer Mode (Plus, Pro, Business or Enterprise) with the URL https://ai.cavyro.com/mcp and the two headers above.
Once connected, ask your assistant in plain language. A few things that work well:
The assistant will typically call describe_resource first to learn the shape of a resource, then query_resources or perform_action. If it needs a multi-step recipe, it calls load_guidance.