프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

EffectFence

제작자: aurumflux20버전 0.3.0i★ 0i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.aurumflux20/effectfence

설치 방법

What it does

Stops agents double-firing side effects: 1,000 racing duplicates, exactly one execution.

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed
  • Category 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "effectfence": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "effectfence"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    EffectFence을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 EffectFence을 쓰고 있다고 하거나 답에 EffectFence 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 EffectFence에 연결할 수 없어요

EffectFence는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · EffectFence에 연결되는 앱 쓰기

  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

B · 기타에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user effectfence -- npx -y effectfence
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    EffectFence이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    EffectFence을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 EffectFence을 쓰고 있다고 하거나 답에 EffectFence 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    EffectFence을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 EffectFence을 쓰고 있다고 하거나 답에 EffectFence 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    EffectFence을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 EffectFence을 쓰고 있다고 하거나 답에 EffectFence 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? EffectFence을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user effectfence -- npx -y effectfence

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "effectfence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "effectfence"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "effectfence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "effectfence"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "effectfence": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "effectfence"
      ]
    }
  }
}

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

한눈에 보기

주간 다운로드i
65/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.3.0
카테고리i
기타
레지스트리 공개i
2026년 9월 8일
코드 마지막 변경i
2026년 9월 8일
제작자
aurumflux20
패키지
npm: effectfence
cargo: effectfence
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 12일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 aurumflux20 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 2개월 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

Google로 로그인하고 글쓰기

사용자 리뷰

아직 리뷰가 없어요

Google로 로그인하고 리뷰 쓰기

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 19335개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 19335개 중 31%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 19335개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

EffectFence, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 2개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Rust도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: World Monitor, Claude Flow, Windmill

같은 카테고리의 다른 것

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

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 104 tools.

제작자: koala73널리 사용됨★ 9만오늘 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

제작자: ruvnet널리 사용됨↓ 1.4만/주★ 8.1만14개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Windmill

Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.

제작자: windmill-labs널리 사용됨★ 1.9만오늘 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

README 열기

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

EffectFence

Public register: the Retry-Safety Index lists which agent-payment implementations pay once when the answer is lost — verified safe, found & fixed (with time-to-fix), and how to get verified. Every row links to its proof.

Your swarm doesn't need more memory. It needs a causal fence around tool side effects.

Free: submit any client, facilitator, SDK or toolkit that moves money — yours or someone else's — and we read it and publish a verdict on the Retry-Safety Index at no cost. Findings come back with the mechanism, the file and line, and a failing test. You are counted, never named, until you ship a fix. [Submit for grading →](https://github.com/aurumflux20/hostile-facilitator/issues/new?template=submit.yml)

⚡ effectfence — THE STORM

1,000 attempts to charge order #777 ($49.00): concurrent racers + late retries…

ACTUAL EXECUTIONS : 1 ← the whole point served sealed receipt : 995 told to stand down : 4 elapsed : 22.33ms

💰 double-charges prevented this run: $48,951.00 ✅ ONE execution. Every other attempt was fenced, replayed, or refused.

Run the attack yourself:

cargo run --release --example storm

The multi-agent turf war

The storm above is one action, many racers. The harder case is *different* agents making *contradictory* decisions on the same production resource — the coordination failure now reported across production multi-agent systems (~a third of 2026 multi-agent incidents). Three autonomous SRE agents react to one latency spike:

cargo run --example turf_war
Agent A (autoscaler): scale node pool UP

ADMITTED. Fence leased cluster:prod-us-east-1 — executing kubectl scale up. DONE. EffectCert minted — verify() -> true

Agent B (cost-optimizer): scale the same pool DOWN REFUSED before kubectl ran: read-set for metrics:prod-us-east-1 is stale: B decided on seq 0, world is at seq 1.

Agent C (deploy-bot): roll the deployment BACK C's causal view is concurrent with A's: true -> escalated to a human instead of corrupting the cluster.

Actions proposed: 3 executed: 1 cluster: intended, not corrupted.

Each agent was individually correct for the state it read. Run concurrently without coordination, all three kubectl calls fire and the cluster ends in a state none of them intended — the $100M outage. The fence lets exactly one act, refuses the other two *before* their side effect runs, and tells each one why.

Nothing above is mocked — every call is the real crate API.

EffectFence is a causal concurrency fence for multi-agent tool calls. When more than one agent (or retry, or re-dispatch) can end up trying to run the same side-effecting operation — charge a card, send a payout, provision a resource — EffectFence guarantees exactly one attempt ever executes it: same-instant races are decided by an atomic compare-exchange reservation, and late duplicates get the recorded outcome replayed instead of running again. Every effect that does run gets a content-addressed certificate chained to whatever it was causally built on.

It ships as a Rust library (effectfence::fence) and as a stdio MCP server exposing three tools — fence_prepare, fence_commit, fence_abort — so agents can route side-effecting tool calls through the fence instead of racing each other directly.

The problem

In a multi-agent gateway, more than one caller can end up trying to run the same effect:

  • Two agents independently decide "charge the customer for order #123" needs to happen — at the same instant.
  • A supervisor times out waiting for a tool call and re-dispatches it while the original is still in flight.
  • A retried or duplicated event triggers the same decision again, minutes after the first attempt already succeeded.

Naively, any of these double-runs the effect. Naively rejecting every duplicate with no memory of outcome is also wrong: if the first attempt crashed, the effect never runs at all, and a duplicate that arrives after success gets an error instead of the result it needs. EffectFence closes all of it with optimistic concurrency control (OCC) plus an intent ledger: attempts don't block each other, exactly one executes, and every other attempt learns what actually happened.

Architecture

Four pieces compose into the fencing protocol:

The intent ledger is what stops *duplicates*, not just races. Every effect carries an intent — a stable id for the logical action (e.g. "charge:order-123"). Attempts sharing an intent are the same action: the first is admitted and holds a lease; concurrent duplicates are told an attempt is in flight; duplicates arriving after success get the recorded certificate replayed verbatim; duplicates after a failure are fenced (the side effect may or may not have fired — that must be reconciled, not blindly retried) until explicitly cleared. Crashed holders lose their lease after a TTL so the action isn't stuck forever.

Vector clocks (VectorClock) track causal "happened-before" relationships across agents — one logical counter per agent, joined via elementwise-max merge, compared via a le partial order, with a concurrent check for genuinely unordered events and a stable SHA-256 digest for inclusion in certificates.

OCC read-sets (ReadSetEntry) record the causal dependencies a decision was based on: "when I decided to act, domain D was at sequence S." Both prepare_effect_fence and commit_effect_cert validate every entry against live state — if anything moved, the attempt is rejected as stale rather than allowed to act on outdated information.

CAS domain fencing is where same-instant races are decided. Each domain (a named contention scope, e.g. "order:123") has an AtomicU64 sequence counter. The *decision* is a single atomic compare_exchange — exactly one concurrent caller can win for any given expected sequence. (Precision note: the counter *lookup* sits behind a short mutex; only the race decision itself is lock-free. Ideas for a fully lock-free path are welcome.)

              ┌ intent gate ──────── already done? → Replay(recorded cert)   [do NOT run]

│ in flight / failed? → rejected [do NOT run] EffectRequest┤ ├ read-set check ───── dependency moved? → ReadSetStale [do NOT run] │ └ domain CAS ────────── lost the race? → DomainRace [do NOT run] │ └ Fresh(ticket) → run the effect → commit_effect_cert → EffectCert ↘ abort_effect (failed; fenced until reconciled)

Every committed effect becomes an EffectCert: a SHA-256 content hash over {intent, parent, domain, seq, tool, args, result, vector_clock, read_set, agent}, chained to a parent cert hash for causal lineage. Two certs with the same hash are, by definition, records of the same effect — EffectCert::verify() recomputes the hash and confirms it hasn't been tampered with or hand-built incorrectly.

Scope

This is a single-process fence with a durable ledger. Every admission, outcome and operator clear is appended to a JSON-lines file and fsync'd before the fence answers, so a restart of the proxy does not forget what already ran: a duplicate after the restart is replayed, not re-executed. Anything that was in flight when the process died is fenced as an unknown outcome on the next start — the holder is gone and nobody can say whether the effect fired — until an operator reconciles and clears it. (Library users: EffectFence::open(path, config); EffectFence::new() stays in-memory. The shipped binary picks $EFFECTFENCE_LEDGER, else ~/.local/state/effectfence/ .jsonl, and EFFECTFENCE_LEDGER=memory opts out.) Two things it deliberately does not do (yet):

  • Multi-replica fencing. The ledger is one file, so it protects one gateway process (across its restarts), not several replicas at once. A horizontally scaled gateway needs the same intent/domain/read-set model backed by a shared store (e.g. SETNX+CAS in Redis, or an optimistic version column in Postgres) — the types here are meant to carry over directly to that backend.
  • A holder that outlives its lease. An in-flight lease is claimable once it expires — that is what makes crash recovery possible — and nothing in an expiry tells the fence whether the holder died or is simply slower than FenceConfig::lease_ttl (60 s by default). An effect that runs past its lease without saying anything therefore has its claim taken over and runs a second time, which is the very thing this crate exists to stop. The remedy is one call: EffectFence::heartbeat(intent) while the effect is still running (about every third of the lease). wrap does this for you on every forwarded call; agents driving fence_prepare directly should call the fence_heartbeat tool. Stop beating and the lease lapses on schedule, so a genuinely dead holder is still recovered.
  • Enforcement. The fence protects agents that route their effects through it; it cannot stop an agent that bypasses it entirely. Deploy it at the one choke point your agents share (the gateway process that owns the tools).

Memory is bounded: finished outcomes expire after a configurable TTL (FenceConfig::result_ttl, swept by EffectFence::sweep), queries never create tracking state, and domain counters are tiny and manually evictable (evict_domain).

Quickstart: library

use effectfence::fence::{

prepare_effect_fence, commit_effect_cert, Admission, EffectFence, EffectRequest, VectorClock, };

let fence = EffectFence::new();

let req = EffectRequest { intent: "charge:order-123".into(), // same action -> same intent, always parent: None, // hash of the cert this follows, if any domain: "order:123".into(), // contention scope tool: "charge_card".into(), args: serde_json::json!({"amount_cents": 1999}), read_set: vec![], // other domains this decision cross-checked agent: "agent-a".into(), known_clock: VectorClock::new(), };

match prepare_effect_fence(&fence, req)? { Admission::Fresh(prepared) => { // This attempt won. Actually run the charge... let cert = commit_effect_cert( &fence, prepared, serde_json::json!({"charge_id": "ch_123"}), )?; assert!(cert.verify()); // (on failure: abort_effect(&fence, prepared, "why") instead) } Admission::Replay(cert) => { // This exact action already ran -- use cert.result, charge nothing. } }

A concurrent duplicate of the same intent gets Err(FenceError::IntentInFlight); a same-instant race on the domain gets Err(FenceError::DomainRace); either way it must not run the effect.

Try it in 10 seconds (nothing installs, nothing real fires)

cargo install effectfence   # or: npx -y effectfence demo

effectfence demo

Twelve agents reach for one $49 charge at the same instant. You'll see it hit a built-in server raw — 12 duplicate charges — then the same twelve calls behind the fence: exactly 1. This binary is talking to itself, so no real call fires and you need no server of your own to see the point.

── Act 1: the raw server, no fence ──

DISTINCT effec

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요