Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

IceShore

de iceshore.aiversión 1.0.0i★ –iSe ejecuta en la nube
Nombre en el registroai.iceshore/iceshore

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en la nube
  • Transporte: Streamable HTTP
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

  1. Abre Settings → Connectors
  2. Presiona Add custom connector
  3. Pega la dirección de abajo y presiona Add
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.iceshore.ai/mcp

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

  1. Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
  3. Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.iceshore.ai/mcp

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 8 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

  • 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。

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ! Precaución

    El creador coincide con el repo

    El registro no indica ningún repo de código fuente, así que no podemos relacionar a quien lo publicó (iceshore.ai) con el código

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • ✓ Superada

    El endpoint responde

    Respondió en 1191 ms (HTTP 200)

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    No hace falta iniciar sesión

  • ✓ Superada

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Leímos 16 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5724 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 54% de los otros 5724 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 39% de los otros 5724 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro IceShore?

Superó 2 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 35 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

Up-to-date docs for AI agents

de upstashMuy usado↓ 972,7 mil/sem★ 64,2 milActualizado anteayer

Computadora o nube

Codebase Memory

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

de DeusDataMuy usado↓ 18 mil/sem★ 48,1 milActualizado hace 22 días

Se ejecuta en tu computadora

Exa

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

de exa-labsMuy usado★ 5,2 milActualizado hace 2 meses

Se ejecuta en la nube✓ exa.ai

README del creador

No se encontró un README en el repo

Pregunta a PopNx