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

Critical Path Partners

제작자: danafitkowski버전 2.10.12i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.danafitkowski/cpp-cpm-engine

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Forensic scheduling MCP for Primavera P6 (XER): AACE windows, DCMA-14, Monte Carlo, TIA.

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: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

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://…3
https://mcp.criticalpathpartners.ca/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http cpp-cpm-engine https://mcp.criticalpathpartners.ca/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "cpp-cpm-engine": {
      "url": "https://mcp.criticalpathpartners.ca/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": {
    "cpp-cpm-engine": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.criticalpathpartners.ca/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://…3
https://mcp.criticalpathpartners.ca/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.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 danafitkowski 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32606개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32606개 중 71%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32606개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Critical Path Partners, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 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(2.10.12)은 15일 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Georgia MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

Georgia MCP

제작자: abgeo

An MCP server for Georgian public data, read from the organizations that publish it.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

cpm-engine

An open-source CPM engine with AACE-aligned methodology and a published Daubert disclosure. 1,515 JS unit tests. The JS engine and its Python reference agree on all 22189 enumerated cross-validation comparisons, none skipped. That is a consistency check between two implementations by the same author, not a check against P6; what a third party can reproduce is in [DAUBERT.md §3.1](DAUBERT.md#31-independent-verification).

Court-facing usage: pair this engine with the analyst-application discipline in FORENSIC_USE_SOP.md, the verification chain in VERIFY_RELEASE.md, the per-release receipts in release-evidence/, the field-level P6 comparison framework in validation/p6-comparison/, and the held-out P6 comparison in validation/held-out/. Do NOT cite README in a court-facing report — cite the documents listed in DAUBERT.md and FORENSIC_USE_SOP.md §Required pairing.

Maintained by Critical Path Partners — a forensic-scheduling consultancy.


Quick start

The npm package lags this repository. npm latest is 2.9.19, published 2026-05-17 — that is the number the npm badge above renders, and nothing has been published to npm since, while every later release has shipped here as a git tag. npm install cpp-cpm-engine therefore does not give you the engine described by DAUBERT.md, by the release-evidence/ packets, or by any version reference in these docs. Install from the git tag:

git clone https://github.com/danafitkowski/cpp-cpm-engine.git

cd cpp-cpm-engine git checkout v2.10.15

The engine has zero runtime dependencies, so a clone is all it needs. This is the same install path VERIFY_RELEASE.md gives an opposing expert.

const E = require('./cpm-engine.js');

const result = E.computeCPM( [ { code: 'A', duration_days: 5, early_start: '2026-01-05', clndr_id: 'MF' }, { code: 'B', duration_days: 3, clndr_id: 'MF' }, { code: 'C', duration_days: 4, clndr_id: 'MF' }, ], [ { from_code: 'A', to_code: 'B', type: 'FS', lag_days: 0 }, { from_code: 'B', to_code: 'C', type: 'FS', lag_days: 0 }, ], { dataDate: '2026-01-05', calMap: { MF: { work_days: [1, 2, 3, 4, 5], holidays: [] } }, } );

console.log('Project finish:', result.projectFinish); // 2026-01-21 console.log('Critical path:', result.criticalCodesArray); // ['A', 'B', 'C'] console.log('Engine version:', result.manifest.engine_version); // 2.10.15

That's it. Forward pass, backward pass, total float, free float, calendar arithmetic, P6-conventional date math, multi-jurisdiction holidays — all done.


Why this engine?

Capabilitycpm-engine
Open sourceyes
AACE-canonical method labels (29R-03 / 49R-06 / 52R-06)yes
Daubert / FRE 702 disclosure (built-in DAUBERT.md)yes
JS-Python bit-identical parity on enumerated CPM surfaceyes
Schedules in hours and minutes on each calendar's working periods, as P6 does (given P6's hours)yes
Topology fingerprint hash (SHA-256, copy-detection signal)yes
Kinematic delay dynamics (pre-publication, JS-only)yes
Bayesian update with hierarchical pooling (pre-publication, JS-only)yes
66 default holiday rule sets (multi-jurisdiction; framework-aligned defaults, not legally certified — see docs/jurisdictions.md)yes
MIT licensedyes

*(Vendor comparison removed in the v2.9.33 audit cycle. Comparisons against specific commercial CPM tools should be supplied by an independent reviewer, not authored by the engine's maintainer.)*

The engine math is a commodity. What carries a forensic schedule analysis is the workflow, the methodology discipline, and the Daubert disclosure posture — not the forward pass itself. Critical Path Partners open-sources the engine so any academic, any solo forensic scheduler, any contractor's internal scheduler can build on a transparent, citable foundation.


What you can build

  • Forensic delay analysis primitives — CPM forward/backward pass that supports analyses under AACE 29R-03 MIPs 3.3 (windows), 3.6/3.7 (prospective TIA single-base / multi-base), and 3.8 (collapsed as-built). The engine provides the CPM math; full method implementations (period selection, fragnet integration, as-built reconstruction) live in the CPP forensic skill suite — this OSS engine is the math core they build on, not the full method.
  • Claim packages — owner-submission EOT bundles with cover letter, exhibits, mitigation logs
  • Daubert disclosures — FRCP 26(a)(2)(B) reports, FRE 702/707 four-prong methodology statements
  • Schedule risk primitives — Bayesian posterior estimation (computeBayesianUpdate); per-iteration CPM (runCPM) suitable as an inner loop for Monte Carlo wrappers built on top of this engine. Full Monte Carlo / QRAMM scoring lives in the CPP forensic skill suite (schedule-risk-analysis), built atop this primitive.
  • Schedule health — DCMA-14 assessment, A-F auto-grade, baseline-vs-current diff
  • Multi-jurisdiction calendars — 66 default holiday rule sets (CA-FED + 13 provinces/territories, US-FED + 50 states + DC). These are framework-aligned defaults sufficient for general-purpose date math — see docs/jurisdictions.md for the per-jurisdiction reference table and forensic-use verification guidance. They are not legally certified calendars; for forensic use, override with the project's contract calendar via opts.calendar.

AACE alignment

The engine implements the math behind these AACE Recommended Practices:

RPTitleMethod labels emitted
29R-03Forensic Schedule AnalysisMIP 3.3 / 3.6 / 3.7 / 3.8
49R-06Identifying the Critical PathLPM, TFM, MFP
52R-06Prospective Time Impact AnalysisMIP 3.6 (Single Base) / MIP 3.7 (Multiple Base)
122R-22Quantitative Risk Analysis Maturity Model (QRAMM)(badge surface)
PPG #20 (2nd Ed 2024)Forensic Schedule Analysis Practice Guide(general acceptance)

Method labels are emitted in result.manifest.methodology — exactly the strings AACE peer-reviewers and opposing experts expect.


Verifiable provenance

Every computation emits a manifest:

result.manifest = {

engine_version: '2.10.15', method_id: 'computeCPM', activity_count: 3, relationship_count: 2, data_date: '2026-01-05', calendar_count: 1, computed_at: '2026-05-10T14:32:01.847Z', }

Plus, for forensic provenance, every input carries a SHA-256 topology hash:

const hash = E.computeTopologyHash(activities, relationships);

console.log(hash.topology_hash); // 64-char hex over canonical (code, duration, sorted preds + types + lags) // Two XERs with identical hashes have IDENTICAL CANONICALIZED TOPOLOGY under the hashed-field // set (activity codes, durations, predecessor links + types + lags). NOT a forensic-equivalence // statement — different calendars, resources, WBS, names, or constraints can still produce // different schedules under the same hash. The hash is a signal, not a schedule-equivalence proof.

This is the engine's network-topology fingerprint. Bid-collusion signal, retroactive-manipulation signal, and copy-detection signal across XERs all rely on it. It is also the foundation that lets opposing counsel verify topology-level integrity of a CPP analysis post-hoc — they can recompute the hash from the same XER and confirm the activity/relationship network was not altered between submission and review.


JavaScript - Python parity

The engine has a Python sibling (_cpp_common/scripts/cpm.py) used by every CPP forensic skill. The two implementations are kept bit-identical via cross-validation:

npm run crossval

233 fixtures, 22189 checks executed, 0 deviations, measured 2026-11-01.

That is the whole enumerated surface: since v2.10.1 the harness field guards skip nothing.

Plus a 282-activity real-XER stress test reports 0 mismatches. That XER is a single non-public reference file, is not committed, and the run is not independently reproducible from this repo (see DAUBERT.md §2).

This means a forensic analysis run in JavaScript (browser, Node) produces the same numbers as one run in Python (claims-preparation skill, MCP server, batch pipeline). Every CPP deliverable carries the same manifest regardless of which surface produced it.


Third-party reproduction

Both the JS engine and its Python reference are maintained here, so their agreement is not independent testing. What a third party can do is reproduce the results on another machine, with a one-command reproduction harness:

git clone https://github.com/danafitkowski/cpp-cpm-engine

cd cpp-cpm-engine git checkout # the SHA cited in the disclosure npm run verify # unit, crossval, citation, truncation and version-drift tests

→ attestations/latest.json ← machine-readable witness file

Engine has zero npm dependencies, so reproduction requires only Node 18+ and Python 3.10+. The witness file contains:

  • Engine SHA-256 + Python-reference SHA-256
  • Commit SHA + git ref + workflow URL (in CI)
  • Test counts: unit-tests passed/failed, crossval fixtures + checks, citation regression status
  • Timestamp + Node version + platform
  • Verdict (PASS/FAIL)

Compare the engine and Python-reference SHA-256s and the pass counts inside your locally generated witness with those inside the CI-signed witness. CI publishes a witness on every push as a workflow artifact, Sigstore-signed via actions/attest-build-provenance; each release's signed witness is committed at release-evidence/ /witness- .json and attached to the release as latest.json. Matching SHA-256s and pass counts on a clean clone show that the same bytes give the same results on your machine (the witness files themselves differ: each carries its own timestamp). That confirms reproduction, not independence: the tests and the reference are still the author's.

Verify the CI-signed witness of a release. A witness you generate locally with npm run verify is unsigned, so verifying it finds no attestat

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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