Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

IceShore

von iceshore.aiVersion 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryai.iceshore/iceshore

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Make your AI better at system maintenance. Prompts your AI to organize use cases behind each system.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.iceshore.ai/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http iceshore https://mcp.iceshore.ai/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "iceshore": {
      "url": "https://mcp.iceshore.ai/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "iceshore": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.iceshore.ai/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.iceshore.ai/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 8. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • auth_check

    IceShore への接続と認証の状態を返す。 入力: なし。 出力: 認証成功なら userId と所属組織一覧(organizations: workspace_id / name / role)、失敗(トークンの無効・失効など)なら error を含む文字列。 organizations[].workspace_id は、create_content / commit_uploaded_codes の登録先(workspace_id)や list_projects の絞り込みに使える値。 組織への登録ができるのは、role が admin または

  • list_projects

    ユーザが閲覧権限を持つプロジェクト(ADL 構成図)の一覧を返す(ログインが必要)。 用途: 作業対象のプロジェクトの特定。業務影響・規模・依存関係を分析するときに、get_content で ADL を取る前の起点になる。 ページング: 既定は page=0 / itemperpage=24。続きは page=1, 2, …。itemperpage の最大は 100。 サンプルとの関係: range を省くと range="related" と同じで、公式サンプルは含まない(サンプルは list_samples が返す)。 workspace_id を

  • list_samples

    【認証不要】匿名(未ログイン)でも使える。サンプルのワークスペース(公式のサンプル・有名OSSのサンプルなど)の公開構成図の一覧を返す(ログイン時も同じ)。 用途: 新しい設計の参考事例、サンプルを土台にした作成。 list_projects との違い: list_projects は自分が閲覧権限を持つプロジェクト(サンプルを含まない)、本ツールはサンプルだけ。 ワークスペース: 既定はすべてのサンプルのワークスペース。workspace で1つに絞れる(一覧の先頭にサンプルのワークスペースの名前と id を出す)。 ページング: 既定は page=0

  • get_guide

    【認証不要】匿名(未ログイン)でも使える。IceShore のガイド文書(ADL の書き方・登録手順・分析の進め方など)を名前で返す。 MCP リソースに対応していないクライアント向けの取得手段で、対応クライアントは resources/read でも同じ内容を読める。 主な名前: "analysis"(業務影響・依存・外部波及の分析)/ "registration"(システム登録)/ "fix"(ADL の修正)/ "adl"(ADL の作り方)/ "saving-publishing"(保存と公開)。 入力: name(短縮名または URI パス)。

  • get_content

    【認証不要(公式サンプルの公開コンテンツのみ)】匿名では公式サンプルだけを返し、それ以外はログインが必要(401)。IceShore プロジェクト 1 件の ADL と添付ファイルを返す。 用途: 既存プロジェクトの参照、保存・更新の結果の確認(get_content(mode='detail') の戻りが保存後の実際の状態の正典)。 id は list_projects または list_samples が返す、"d" で始まる内部 ID。 mode の違い: - "meta": メタ情報だけ。S3 を読まないので速い(10 秒以上短い) - "roo

  • create_content

    新しい IceShore プロジェクトを作る(ADL と添付ファイルを登録する。ログインが必要)。既存プロジェクトの更新は save_content が扱う。 codes の形: 配列のうち 1 件が ADL 本体(id="adlRoot", isRoot=true, lang="adl", fmt="json", data=ADL を JSON.stringify した文字列)。残りはプロビジョニングファイルを 1 件 1 エントリ(isRoot=false)。ADL 本体が無いと画面では空になる。ADL の構造は iceshore://guide/a

  • save_content

    既存の IceShore プロジェクトの ADL と添付ファイルを更新する(ログインが必要・所有者または admin / editor 権限)。新規作成は create_content が扱う。 全置換(full-replace): codes に渡したものがすべてになり、未指定の既存ファイルは削除される(allow_code_deletion を付けたときだけ削除を受け付ける)。既存ファイルを残すには、変更しないものも含めて全 codes を送る。現在の codes は get_content(mode='detail') で取れる。一部のファイルだけ

  • request_upload_url

    プロビジョニングファイル 1 件分の、S3 への presigned PUT URL を発行する(ログインが必要)。ファイルが複数なら batch_request_upload_url が 1 回で N 件を発行する。 返る upload_url は HTTP PUT でファイル本体を受け付ける(有効期限 10 分)。シェルを実行できるクライアントでの例: curl --silent --show-error --fail -X PUT --upload-file <ローカルパス> ' '。ファイル中身はディスクから S3 へ直接送られ、会話の出力トーク

  • batch_request_upload_url

    複数のプロビジョニングファイルの presigned PUT URL を、1 回の呼び出しで N 件(最大 100)発行する(ログインが必要)。 各 upload_url は HTTP PUT でファイル本体を受け付ける(有効期限 10 分・並列可)。シェルを実行できるクライアントでの例: curl --silent --show-error --fail -X PUT --upload-file <ローカルパス> ' '。 アップロードしたファイルは commit_uploaded_codes で構成図に取り込まれる。ADL 本体(adr)も 1 ファ

  • commit_uploaded_codes

    request_upload_url / batch_request_upload_url の URL へ PUT したファイルを、IceShore プロジェクトの codes に取り込む(ログインが必要)。新規プロジェクトはこの呼び出しで作られ、既存プロジェクトにはマージ(MERGE)で追記・更新し、指定しなかった既存ファイルは温存する。 マージのルール: code_id が一致すれば上書き、新しい code_id は末尾に追加、code_entries に無い既存ファイルはそのまま残る(save_content の全置換とは違う)。adl_root(

  • list_codes_meta

    既存プロジェクトの codes 配列のメタデータ一覧を返す(ファイル中身 data は含まない)。差分アップロードの判定に使う。 各エントリの sha256 は、data フィールド(文字列)を SHA-256 にかけた値。テキストファイルなら、ローカルの shasum -a 256 の結果と一致する。 sha256 が一致するファイルは変更なしで、不一致または一覧に無いファイルだけを request_upload_url / batch_request_upload_url → commit_uploaded_codes で送れば足りる。 入力: pr

  • delete_code

    プロジェクトの codes から 1 件のファイルを削除する(ログインが必要)。ADL 本体(adlRoot)は削除できない(必要なら save_content の全置換)。 1 ファイル分の読み書きだけで済み、全 codes を送り直す save_content より速い。構成図は保存時にサーバ側で作り直される。 入力: project_id, code_id(どちらも必須)。 出力: { ok: true, id, removed: true|false }。removed:false は、その code_id が元から無かったことを示す。

  • get_notes

    プロジェクトの humanNote(人が ADL のノードに残した規範的な注意点)を返す(ログインが必要)。1 ノード(ref_path)につき有効なノートは最大 1 件。 用途: 既存プロジェクトを編集するときの確認、人が編集した形跡(_meta.d が "h:" で始まる)のあるノードの参照、特定ノードについての質問への回答。 refs(任意・配列): 取得するノードの ref_path。省くと全件(最大 500 件)。 ref_path が今の ADL に無いノートは、ノードの削除や改名で取り残されたもの。 出力: { code, id, data

  • add_note

    ADL のノードに、規範的な注意点(humanNote)を保存する(ログインが必要・editor または admin 権限)。同じ ref_path への保存は上書き(UPSERT)で、1 ノードに有効なノートは最大 1 件。 text: 200 字以内。「〜のため〜にする」「〜なので〜禁止」の規範の形。固有名詞は書ける。1 ノードの複数の観点は 1 文にまとめて書く。 ref_path はサーバが ADL と照合する: 見つからないときは reason="ref_path_not_found" と、当たった最長の前置(matched_prefix)、そ

  • delete_note

    ADL ノードの humanNote を論理削除する(is_deleted=1・ログインが必要・editor または admin 権限)。行は消さないので、同じ ref_path に add_note すると復活する。 入力: content_id, ref_path(どちらも必須)。 出力: { ok, mode: "deleted"|"not_found" }。

  • find_content_by_source

    git の origin URL(またはローカルの絶対パス)から、IceShore のプロジェクト(ADL)を探す(ログインが必要)。 用途: IaC のインポート前に、同じリポジトリがインポート済みかを調べる(済みなら更新 = save_content、未なら新規 = create_content の対象になる)。手順は iceshore://guide/iac-import に書いてある。 入力: origin_url。 出力: 見つかれば found=true と id・title・updatedAt、無ければ found=false。

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Die Registry nennt kein Quell-Repo, deshalb können wir den Herausgeber (iceshore.ai) nicht dem Code zuordnen

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 1191 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 16 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5752 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 53 % der anderen 5752 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 40 % der anderen 5752 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist IceShore sicher?

Er hat 2 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 35 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vor 3 Tagen

Computer oder Cloud

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 23 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWeit verbreitet★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

README vom Entwickler

Keine README im Repo gefunden

PopNx fragen