프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

CourseProfiler

제작자: courseprofiler.com버전 0.1.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름com.courseprofiler/courseprofiler

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Race course profiling, catalog search, course submission, and personalized race plans.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3Connect4
https://courseprofiler.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http courseprofiler https://courseprofiler.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "courseprofiler": {
      "url": "https://courseprofiler.com/mcp"
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "courseprofiler": {
      "type": "http",
      "url": "https://courseprofiler.com/mcp"
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3Connect4
https://courseprofiler.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

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

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 10일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

  • create_race_plan

    Primary CourseProfiler tool for creating a personalized race plan and optional PDF. Use this after obtaining both a course input and runner input. Course input may be course_file, course.source with kind=url/artifact/raw_file, or course.crsprof_artifact_id. Do not use raw_json or

  • search_race_catalog

    Search CourseProfiler's race catalog by race/course name and return direct CRSProf URLs that can be used as course sources.

  • import_course

    Import a fetchable official GPX/FIT/CRSProf URL, official ZIP containing exactly one GPX, uploaded source_file artifact, raw JSON payload, or inline/proxied course_file into a CRSProf artifact. Third-party route hosts such as Wikiloc may return 403 to server fetches; when a URL i

  • enrich_course_waypoints

    Add structured aid stations, checkpoints, cutoffs, and canonical resources to a CRSProf artifact that lacks them. Before enriching, inspect whether the imported source already contains GPX/CRSProf waypoints; if it already contains GPX/CRSProf waypoints, avoid duplicate Start/Fini

  • generate_course_segments

    Generate analytical course segments from an enriched CRSProf artifact after waypoint enrichment, or from a catalog CRSProf that already contains official waypoints/resources/cutoffs; then use the resulting artifact in create_race_plan for race planning, or call submit_course if a

  • generate_runner_profile

    Generate a segment-evidence USRProf runner profile artifact from uploaded runner evidence or an existing .usrprof source. Confirm profile purpose and evidence selection only if not already explicit. Do not silently use every local file. profile_intent is advisory: the server does

  • submit_course

    Submit an official/trusted course for CourseProfiler catalog review. This is the only MCP tool that creates a catalog-review submission; import_course, enrich_course_waypoints, and generate_course_segments only create temporary artifacts. A final CRSProf artifact is not a submiss

  • get_course_submission_requirements

    Use this before submit_course when the user gives only a race name or incomplete inputs. Returns the catalog-first course submission workflow, accepted route sources, metadata, waypoint enrichment, and upload requirements.

  • get_race_plan_requirements

    Use this before create_race_plan when the user gives only a race name or incomplete inputs. Returns the required course and runner inputs and the next steps an assistant should take, including catalog matches when available.

  • get_runner_profile_requirements

    Use this when runner input is missing or unclear. Explains how to obtain or generate runner input, what USRProf/evidence files should contain, whether GPX/FIT activities are enough, and how hosted MCP clients should upload artifacts.

  • get_artifact_upload_requirements

    Use this when an assistant needs instructions for CourseProfiler's REST artifact upload flow or needs to explain why hosted MCP cannot upload bare local paths. This is an instruction helper, not a raw-byte MCP upload tool.

  • get_job

    Poll a CourseProfiler async job by job_id.

  • get_artifact

    Fetch artifact metadata and a private short-lived download URL by artifact_id. Artifact download URLs are private and short-lived; share them only with the user, verbatim in a code block, not a clickable link. Ask the user to copy the entire URL into their browser address bar. Do

  • validate_course_profile

    Validate a CRSProf artifact or inline CRSProf JSON before race planning or catalog submission. This does not mutate artifacts or submit courses.

  • validate_runner_profile

    Validate a USRProf artifact or inline USRProf JSON before creating personalized race plans. This does not mutate artifacts or generate a new profile.

  • export_race_plan_pdf

    Export a Hi-Fi PDF or standalone checkpoint card from an existing CRSProf artifact. The CRSProf supplies the course/profile/plan data; options are presentation-only overrides such as title, subtitle, metric/imperial unit system, format, and file name. Omit unit_system unless the

  • build_runner_profile_from_strava

    Build a USRProf from Strava activities selected for a target course or distance. Ask the user for the target course or distance and, when an existing profile is supplied, explicitly ask whether to merge or replace. Strava credentials are never accepted through MCP: this tool retu

  • analyze_activity

    Analyze supplied GPX/FIT directly with the browser's canonical pipeline; no catalog search or runner profile is needed. Accept inline course_file, URL, or artifact source. Existing CRSProf is preserved and summarized. Returns job plus a bounded structured summary, units, missing-

  • inspect_analysis

    Read an existing v3 CRSProf artifact without reanalysis or downloading source points. Query segments, splits, climbs, stops, range, or quality. Pages default to 20 rows (maximum 100); follow next_offset and total_matches. Distances are metres and times seconds. Climbs group exist

  • compare_execution

    Compare plan and execution v3 CRSProf artifacts with the full browser canonical comparison pipeline. Association defaults to 60 metres; override stop_association_distance_m only when requested. This does not redetect stops: use analyze_activity on original GPX/FIT to change detec

  • inspect_runner_profile

    Read an existing USRProf or uploaded USRProf source artifact without reconstruction, scope replacement or model activation. For chat attachments without artifact IDs, first use import_profile_attachment with explicit upload permission if host file handoff is available; otherwise

  • assess_finish_time_goal

    Assess a positive elapsed goal including saved dwell using the existing nine intensity/shape combinations (5% shapes). Preserve reference-plan movement locks, stops, checkpoint windows, cutoffs and saved GAP settings. Requires current v3 course and runner artifact IDs. Defaults t

  • compare_pacing_strategies

    Compare all nine existing intensity/shape combinations without an elapsed goal. split_percent defaults to 5, inclusive range 0-15. Preserve reference-plan locks, dwell, checkpoint windows, cutoffs and saved GAP settings. Requires current v3 course and runner artifact IDs. Default

  • import_profile_attachment

    Store an attached USRProf or CRSProf unchanged as a private source_file artifact (maximum 25 MiB). Prefer this for ChatGPT attachments when file handoff is available; do not ask the user to copy artifact IDs. Obtain explicit permission to send the selected file to CourseProfiler

  • get_storage_readiness

    Read-only non-secret storage diagnostic. Default checks configuration only. check_bucket=true performs HeadBucket; never writes test objects. Bucket access does not verify job/artifact reads or writes.

  • get_activity_submission

    Read-only lookup of an opt-in analyze_activity submission using the same caller/key. No URL fetches, writes or reanalysis. outcome_unknown is not absence and never authorizes a fresh execution. Requires durable idempotency enabled; private caller_token required for anonymous call

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 10일 점검

  • ! 주의

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리에 소스 저장소가 없어서, 게시자(courseprofiler.com)와 코드를 맞춰 볼 수 없어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    384ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • ✓ 통과

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    도구 설명 26개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5865개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5865개 중 22%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5865개 중 44%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

CourseProfiler, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Ruflo, Context7, Metabase

대안

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

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

제작자: ruvnet널리 사용됨↓ 7.4만/주★ 8.1만오늘 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 125만/주★ 6.4만어제 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Metabase

Lets AI clients search, explore, query, and visualize data in a Metabase instance.

제작자: metabase널리 사용됨★ 5만6개월 전 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

저장소에서 README를 찾지 못했어요