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

Embedded Docs

제작자: ByteAsk버전 1.0.1i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름ai.byteask/embedded-docs

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Page-cited retrieval for embedded docs, datasheets, MISRA, CMSIS, and RTOS references.

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.byteask.ai/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http embedded-docs https://mcp.byteask.ai/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "embedded-docs": {
      "url": "https://mcp.byteask.ai/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": {
    "embedded-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.byteask.ai/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.byteask.ai/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 도메인 byteask.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 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 32545개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32545개 중 13%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32545개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Embedded Docs, 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(1.0.1)은 5개월 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, Python 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★ 211어제 업데이트
설치

Python MCP

제작자: Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

내 컴퓨터에서 실행오늘 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.

ByteAsk Embedded MCP

Page-cited answers from embedded & firmware reference docs — for coding agents that can't afford to guess a register value.

Official MCP Registry Namespace: ai.byteask/embedded-docs · Remote MCP Endpoint: https://mcp.byteask.ai/mcp

Quickstart · Tools · Connect a client · Configuration · Hosted server · Contributing


ByteAsk Embedded MCP is the open-source server behind ByteAsk Embedded Docs: a source-grounded, page-cited evidence-retrieval MCP server for coding agents (Claude Code, Codex, Cursor) that write firmware / driver / protocol code and need *exact* facts — SunSpec points, register offsets, Modbus function codes, trip thresholds, SCPI commands, API symbols.

It returns verbatim snippets with page citations — never an authored answer — and when nothing is relevant enough it says no match rather than fabricate. Every document is treated equally: no authority layer, no filters.

[!NOTE]

What's in this repo: the MCP *server* — tools, transports (stdio + Streamable

HTTP), bearer auth, DNS-rebinding protection, result rendering — plus a small,

pluggable retrieval interface.

What's _not_ in this repo: the retrieval engine and the document corpus. How

documents are parsed, chunked, embedded, and ranked, and the licensed source

material itself, sit behind the SearchBackend

seam and power the hosted endpoint at https://mcp.byteask.ai/mcp. This repo ships

an in-memory SampleBackend (a few

illustrative, public-knowledge records) so the server runs out of the box.

Why

  • Cited, or nothing. Every hit is verbatim source text with a section + page citation. On a miss it returns an honest "no confident match" — it never invents a register value.
  • Built for coding agents. The tool descriptions and triggers are tuned so agents call search_docs reflexively the moment they see a hex literal, a Modbus code, an IEEE clause, a SCPI verb, or an MCU part number — before answering from memory.
  • Two transports, one server. stdio for local agents, Streamable HTTP for hosted.
  • Bring your own retrieval. The search engine is a two-method interface — swap in anything behind BYTEASK_BACKEND without touching the server.
  • Zero-setup demo. The bundled SampleBackend runs immediately. No API keys.

Quickstart

Requires Python ≥ 3.10 and uv.

uv sync

uv run byteask-embedded-mcp # run as an MCP server (stdio)

That's it — the bundled SampleBackend serves a couple of illustrative records, so search_docs works immediately. Run the offline tests with uv run pytest.

Connect a client

Hosted (no install)

The hosted server speaks Streamable HTTP at https://mcp.byteask.ai/mcp and is backed by the full licensed corpus.

Claude Code:

claude mcp add --transport http byteask-embedded-docs https://mcp.byteask.ai/mcp

Codex, Cursor, and other clients (mcp-remote)

{

"mcpServers": { "byteask-embedded-docs": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.byteask.ai/mcp"] } } }

Local (this repo)

The project-scoped .mcp.json registers the stdio server for clients that read it. Manually, for Claude Code:

claude mcp add byteask-embedded-docs -- uv run byteask-embedded-mcp

Tools

Input is natural language (or an exact identifier). Output is compact markdown.

ToolWhat it does
`search_docs(query, limit=8)`Search the corpus; return ranked, page-cited evidence. Each hit has a document title, a section + page citation, the verbatim snippet, and a result_id. A "no confident match" response means *not found — do not fabricate*.
`get_context(result_id)`Expand a hit to its full source section.
`request_document(request)`Ask for a missing document to be added (logged server-side).

Example output:

## Results for "what Modbus function code writes multiple registers"
Sample — Modbus Application Protocol (illustrative) — §6.12, p.30

Function code 16 (0x10), Write Multiple Registers, writes a block of contiguous

holding registers (1 to 123 registers) in a remote device. ...

_ref: sample:modbus-fc16_

Plug in your own retrieval

The server depends only on a two-method interface (backend.py):

class SearchBackend(Protocol):

def search(self, query, limit=8, effort=None) -> dict: ... def get_context(self, result_id, effort=None) -> dict: ...

Implement it, expose a factory make_backend(config) -> SearchBackend, and point the server at it:

BYTEASK_BACKEND="my_pkg.my_module:make_backend"

The exact return-value contracts are documented at the top of backend.py.

Configuration

All settings are environment variables (loaded from .env; see .env.example).

VariableDefaultNotes
BYTEASK_BACKEND—module:callable returning a SearchBackend; empty → SampleBackend
BYTEASK_LOGSlogswhere query / request JSONL logs are written
MCP_TRANSPORTstdiostdio (local agents) or http
MCP_HTTP_HOST / MCP_HTTP_PORT127.0.0.1 / 8000HTTP bind address
MCP_HTTP_AUTH_TOKEN—bearer token for HTTP (empty = unauthenticated, dev only)
MCP_ALLOWED_HOSTS—comma-separated hosts allowed in the Host header (* disables)
LOG_LEVELINFOstderr log verbosity

Running over HTTP

MCP_TRANSPORT=http MCP_HTTP_AUTH_TOKEN=$(openssl rand -hex 32) \

uv run byteask-embedded-mcp --host 0.0.0.0 --port 8000

Clients then send Authorization: Bearer . The bundled bearer check is a shared-secret stub — replace it with real auth (OAuth 2.1 resource server, mTLS, or a trusted reverse proxy) before exposing publicly. DNS-rebinding protection stays on independently via MCP_ALLOWED_HOSTS.

Hosted server

You don't need to run anything to use ByteAsk Embedded Docs. The hosted server gives Claude Code, Codex, Cursor, and any MCP client exact, page-cited facts from embedded and firmware reference docs — register maps, protocol function codes, SCPI commands, standard thresholds, datasheet specs. The guarantee: *verbatim source, or "no match" — never an invented value.*

Namebyteask-embedded-docs
Endpointhttps://mcp.byteask.ai/mcp (Streamable HTTP)
Docs & per-client setuphttps://docs.byteask.ai/embedded

This repository is the open-source server that powers that endpoint.

Project layout

src/byteask_embedded_mcp/

server.py # FastMCP app + 3 tools (search_docs, get_context, request_document) backend.py # SearchBackend protocol + in-memory SampleBackend (swap for real retrieval) render.py # structured result -> compact markdown http_auth.py # Streamable HTTP entrypoint + stub bearer-token guard config.py # server config (transport, logging, backend selection) schemas.py # Hit / Section result types obs.py # per-call JSONL logging tests/ # offline unit tests (renderer, backend, server tools) assets/ # README demo GIF + its deterministic generator

Security

  • stdout stays clean in stdio mode (it is the JSON-RPC channel); all logs go to stderr / logs/*.jsonl.
  • The HTTP bearer check is a stub — unauthenticated if no token is set, a shared secret at best. Harden it before exposing widely.
  • DNS-rebinding protection is on by default for the HTTP transport.

Contributing

PRs and issues are welcome.

uv sync            # install (incl. dev tools)

uv run pytest # run the offline test suite

A few conventions to keep the server clean:

  • The backend seam is the extension point. Retrieval internals (parsing, chunking, embeddings, ranking) are intentionally out of scope here — build them behind SearchBackend in your own package, not in this repo.
  • Keep the dependency surface small and the stdio path free of the HTTP stack.
  • Add a test for new behavior; the suite is fully offline (no network, no keys).

License

MIT © ByteAsk

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