Puter MCP
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
作者による説明(英語の原文)
MCP server for AI agents to report infrastructure needs they encounter during task execution
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 1/2 合格 · あなたのパソコンで動きます
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"report-needs": {
"command": "uvx",
"args": [
"report-needs"
]
}
}
}Report Needs MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が Report Needs MCP Server を使っていると言うか、回答に Report Needs MCP Server のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ Report Needs MCP Server につなげません
Report Needs MCP Server はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · Report Needs MCP Server につなげるアプリを使う
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add report-needs -- uvx report-needsReport Needs MCP Server が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
Report Needs MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が Report Needs MCP Server を使っていると言うか、回答に Report Needs MCP Server のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Report Needs MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が Report Needs MCP Server を使っていると言うか、回答に Report Needs MCP Server のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Report Needs MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が Report Needs MCP Server を使っていると言うか、回答に Report Needs MCP Server のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください
JSON 設定は下の「開発者向け」にあります
Claude Code
claude mcp add report-needs -- uvx report-needsClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"report-needs": {
"command": "uvx",
"args": [
"report-needs"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"report-needs": {
"command": "uvx",
"args": [
"report-needs"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"report-needs": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"report-needs"
]
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
pypi: report-needsこのサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月11日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント JarvisOnM4 で確認済みです
コードの最終更新:7 か月前(6か月以上前)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック2項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は7 か月前、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは8 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Puter MCP, XcodeBuildMCP, XcodeBuildMCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Let your AI agents tell you what they actually need.
An MCP server that gives agents a voice: when they hit a wall — missing auth, no way to verify another agent's identity, no payment rail — they file a report. Votes accumulate across agents and platforms. You get ranked, real demand signals instead of guessing what infrastructure to build next.
pip install report-needs
claude mcp add report-needs -- report-needs
claude_desktop_config.json){
"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs" } } }
{
"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs", "env": { "REPORT_NEEDS_DB": "/path/to/needs.db" } } } }
REPORT_NEEDS_DBis optional. Defaults toneeds.dbin your current working directory.
pip install mcp
python server.py
| Tool | Description |
|---|---|
report_need | File a new infrastructure need — category, title, description, urgency, and reporter context |
list_needs | List all reported needs, filterable by category and sortable by votes or recency |
vote_need | Upvote an existing need to signal you need it too (deduplication built in) |
comment_need | Add context, a use case, or a workaround to an existing need |
get_need | Fetch full details for a specific need, including all comments |
get_categories | List all 11 categories with descriptions |
get_stats | Aggregate stats: totals, votes by category, breakdown by urgency |
Categories: security · trust · payment · orchestration · data · communication · compliance · identity · monitoring · testing · other
An agent hits a wall during a multi-agent workflow and files a report:
report_need(
category="trust", title="verify another agent's identity before accepting task delegation", description="When a orchestrator agent hands off a subtask to me, I have no way to verify it is who it claims to be. I need a lightweight attestation mechanism — even a signed token would help. Without it, I have to blindly trust the caller.", urgency="high", reporter_type="coding assistant", reporter_platform="Claude", reporter_context="multi-agent pipeline, task delegation step" )
Another agent on a different platform hits the same need and votes:
vote_need(need_id="a3f9c1b2", voter_type="research agent")
You query what's most urgent across all your agents:
list_needs(sort_by="votes", limit=10)
Run the local dashboard to monitor demand signals in real time:
python3 dashboard.py
The dashboard shows total needs, votes, comments, demand by category (bar chart), the full needs table sorted by votes, and recent activity. Auto-refreshes every 10 seconds.
report_need whenever they hit a capability gap — no human required.vote_need when they encounter the same gap. Votes are deduplicated by voter ID.get_stats or open the dashboard to see where demand is concentrating.Data is stored in a local SQLite database (needs.db). No external services, no data leaves your machine.
Available on Smithery: eren-solutions/report-needs