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

Critical Path Partners

제작자: danafitkowski버전 2.10.12i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.danafitkowski/cpp-cpm-engine

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Forensic scheduling MCP for Primavera P6 (XER): AACE windows, DCMA-14, Monte Carlo, TIA.

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.criticalpathpartners.ca/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http cpp-cpm-engine https://mcp.criticalpathpartners.ca/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "cpp-cpm-engine": {
      "url": "https://mcp.criticalpathpartners.ca/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": {
    "cpp-cpm-engine": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.criticalpathpartners.ca/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.criticalpathpartners.ca/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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

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

  • … 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 32476개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 71%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Critical Path Partners, 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(2.10.12)은 15일 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, zanadir

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
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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
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zanadir

제작자: MustacheCase

Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트
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제작자의 README

README 열기

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

cpm-engine

An open-source CPM engine with AACE-aligned methodology and a published Daubert disclosure. 1,515 JS unit tests. The JS engine and its Python reference agree on all 22189 enumerated cross-validation comparisons, none skipped. That is a consistency check between two implementations by the same author, not a check against P6; what a third party can reproduce is in [DAUBERT.md §3.1](DAUBERT.md#31-independent-verification).

Court-facing usage: pair this engine with the analyst-application discipline in FORENSIC_USE_SOP.md, the verification chain in VERIFY_RELEASE.md, the per-release receipts in release-evidence/, the field-level P6 comparison framework in validation/p6-comparison/, and the held-out P6 comparison in validation/held-out/. Do NOT cite README in a court-facing report — cite the documents listed in DAUBERT.md and FORENSIC_USE_SOP.md §Required pairing.

Maintained by Critical Path Partners — a forensic-scheduling consultancy.


Quick start

The npm package lags this repository. npm latest is 2.9.19, published 2026-05-17 — that is the number the npm badge above renders, and nothing has been published to npm since, while every later release has shipped here as a git tag. npm install cpp-cpm-engine therefore does not give you the engine described by DAUBERT.md, by the release-evidence/ packets, or by any version reference in these docs. Install from the git tag:

git clone https://github.com/danafitkowski/cpp-cpm-engine.git

cd cpp-cpm-engine git checkout v2.10.15

The engine has zero runtime dependencies, so a clone is all it needs. This is the same install path VERIFY_RELEASE.md gives an opposing expert.

const E = require('./cpm-engine.js');

const result = E.computeCPM( [ { code: 'A', duration_days: 5, early_start: '2026-01-05', clndr_id: 'MF' }, { code: 'B', duration_days: 3, clndr_id: 'MF' }, { code: 'C', duration_days: 4, clndr_id: 'MF' }, ], [ { from_code: 'A', to_code: 'B', type: 'FS', lag_days: 0 }, { from_code: 'B', to_code: 'C', type: 'FS', lag_days: 0 }, ], { dataDate: '2026-01-05', calMap: { MF: { work_days: [1, 2, 3, 4, 5], holidays: [] } }, } );

console.log('Project finish:', result.projectFinish); // 2026-01-21 console.log('Critical path:', result.criticalCodesArray); // ['A', 'B', 'C'] console.log('Engine version:', result.manifest.engine_version); // 2.10.15

That's it. Forward pass, backward pass, total float, free float, calendar arithmetic, P6-conventional date math, multi-jurisdiction holidays — all done.


Why this engine?

Capabilitycpm-engine
Open sourceyes
AACE-canonical method labels (29R-03 / 49R-06 / 52R-06)yes
Daubert / FRE 702 disclosure (built-in DAUBERT.md)yes
JS-Python bit-identical parity on enumerated CPM surfaceyes
Schedules in hours and minutes on each calendar's working periods, as P6 does (given P6's hours)yes
Topology fingerprint hash (SHA-256, copy-detection signal)yes
Kinematic delay dynamics (pre-publication, JS-only)yes
Bayesian update with hierarchical pooling (pre-publication, JS-only)yes
66 default holiday rule sets (multi-jurisdiction; framework-aligned defaults, not legally certified — see docs/jurisdictions.md)yes
MIT licensedyes

*(Vendor comparison removed in the v2.9.33 audit cycle. Comparisons against specific commercial CPM tools should be supplied by an independent reviewer, not authored by the engine's maintainer.)*

The engine math is a commodity. What carries a forensic schedule analysis is the workflow, the methodology discipline, and the Daubert disclosure posture — not the forward pass itself. Critical Path Partners open-sources the engine so any academic, any solo forensic scheduler, any contractor's internal scheduler can build on a transparent, citable foundation.


What you can build

  • Forensic delay analysis primitives — CPM forward/backward pass that supports analyses under AACE 29R-03 MIPs 3.3 (windows), 3.6/3.7 (prospective TIA single-base / multi-base), and 3.8 (collapsed as-built). The engine provides the CPM math; full method implementations (period selection, fragnet integration, as-built reconstruction) live in the CPP forensic skill suite — this OSS engine is the math core they build on, not the full method.
  • Claim packages — owner-submission EOT bundles with cover letter, exhibits, mitigation logs
  • Daubert disclosures — FRCP 26(a)(2)(B) reports, FRE 702/707 four-prong methodology statements
  • Schedule risk primitives — Bayesian posterior estimation (computeBayesianUpdate); per-iteration CPM (runCPM) suitable as an inner loop for Monte Carlo wrappers built on top of this engine. Full Monte Carlo / QRAMM scoring lives in the CPP forensic skill suite (schedule-risk-analysis), built atop this primitive.
  • Schedule health — DCMA-14 assessment, A-F auto-grade, baseline-vs-current diff
  • Multi-jurisdiction calendars — 66 default holiday rule sets (CA-FED + 13 provinces/territories, US-FED + 50 states + DC). These are framework-aligned defaults sufficient for general-purpose date math — see docs/jurisdictions.md for the per-jurisdiction reference table and forensic-use verification guidance. They are not legally certified calendars; for forensic use, override with the project's contract calendar via opts.calendar.

AACE alignment

The engine implements the math behind these AACE Recommended Practices:

RPTitleMethod labels emitted
29R-03Forensic Schedule AnalysisMIP 3.3 / 3.6 / 3.7 / 3.8
49R-06Identifying the Critical PathLPM, TFM, MFP
52R-06Prospective Time Impact AnalysisMIP 3.6 (Single Base) / MIP 3.7 (Multiple Base)
122R-22Quantitative Risk Analysis Maturity Model (QRAMM)(badge surface)
PPG #20 (2nd Ed 2024)Forensic Schedule Analysis Practice Guide(general acceptance)

Method labels are emitted in result.manifest.methodology — exactly the strings AACE peer-reviewers and opposing experts expect.


Verifiable provenance

Every computation emits a manifest:

result.manifest = {

engine_version: '2.10.15', method_id: 'computeCPM', activity_count: 3, relationship_count: 2, data_date: '2026-01-05', calendar_count: 1, computed_at: '2026-05-10T14:32:01.847Z', }

Plus, for forensic provenance, every input carries a SHA-256 topology hash:

const hash = E.computeTopologyHash(activities, relationships);

console.log(hash.topology_hash); // 64-char hex over canonical (code, duration, sorted preds + types + lags) // Two XERs with identical hashes have IDENTICAL CANONICALIZED TOPOLOGY under the hashed-field // set (activity codes, durations, predecessor links + types + lags). NOT a forensic-equivalence // statement — different calendars, resources, WBS, names, or constraints can still produce // different schedules under the same hash. The hash is a signal, not a schedule-equivalence proof.

This is the engine's network-topology fingerprint. Bid-collusion signal, retroactive-manipulation signal, and copy-detection signal across XERs all rely on it. It is also the foundation that lets opposing counsel verify topology-level integrity of a CPP analysis post-hoc — they can recompute the hash from the same XER and confirm the activity/relationship network was not altered between submission and review.


JavaScript - Python parity

The engine has a Python sibling (_cpp_common/scripts/cpm.py) used by every CPP forensic skill. The two implementations are kept bit-identical via cross-validation:

npm run crossval

233 fixtures, 22189 checks executed, 0 deviations, measured 2026-11-01.

That is the whole enumerated surface: since v2.10.1 the harness field guards skip nothing.

Plus a 282-activity real-XER stress test reports 0 mismatches. That XER is a single non-public reference file, is not committed, and the run is not independently reproducible from this repo (see DAUBERT.md §2).

This means a forensic analysis run in JavaScript (browser, Node) produces the same numbers as one run in Python (claims-preparation skill, MCP server, batch pipeline). Every CPP deliverable carries the same manifest regardless of which surface produced it.


Third-party reproduction

Both the JS engine and its Python reference are maintained here, so their agreement is not independent testing. What a third party can do is reproduce the results on another machine, with a one-command reproduction harness:

git clone https://github.com/danafitkowski/cpp-cpm-engine

cd cpp-cpm-engine git checkout # the SHA cited in the disclosure npm run verify # unit, crossval, citation, truncation and version-drift tests

→ attestations/latest.json ← machine-readable witness file

Engine has zero npm dependencies, so reproduction requires only Node 18+ and Python 3.10+. The witness file contains:

  • Engine SHA-256 + Python-reference SHA-256
  • Commit SHA + git ref + workflow URL (in CI)
  • Test counts: unit-tests passed/failed, crossval fixtures + checks, citation regression status
  • Timestamp + Node version + platform
  • Verdict (PASS/FAIL)

Compare the engine and Python-reference SHA-256s and the pass counts inside your locally generated witness with those inside the CI-signed witness. CI publishes a witness on every push as a workflow artifact, Sigstore-signed via actions/attest-build-provenance; each release's signed witness is committed at release-evidence/ /witness- .json and attached to the release as latest.json. Matching SHA-256s and pass counts on a clean clone show that the same bytes give the same results on your machine (the witness files themselves differ: each carries its own timestamp). That confirms reproduction, not independence: the tests and the reference are still the author's.

Verify the CI-signed witness of a release. A witness you generate locally with npm run verify is unsigned, so verifying it finds no attestat

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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