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

Delego

제작자: Delego-Dev버전 0.3.4i★ 25i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Delego-Dev/delego

설치 방법

What it does

Intent-bound action authorization for AI agents: policy, human approval, and a signed audit trail.

  • 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

Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Delego에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.

    Delego 사이트 열기 ↗

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "delego": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "delego"
          ],
          "env": {
            "DELEGO_HOME": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 해 보기

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

    ✓ Claude가 Delego을 쓰고 있다고 하거나 답에 Delego 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

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

ChatGPT는 아직 Delego에 연결할 수 없어요

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

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Delego에 연결되는 앱 쓰기

  • Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 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

Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Delego에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.

    Delego 사이트 열기 ↗

  3. 터미널 열기

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

  4. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user delego --env DELEGO_HOME=your-value -- uvx delego

    Enter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    Delego이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 해 보기

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

    ✓ Claude Code가 Delego을 쓰고 있다고 하거나 답에 Delego 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

Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Delego에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.

    Delego 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    Delego 설정에서 DELEGO_HOME가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

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

    ✓ Cursor가 Delego을 쓰고 있다고 하거나 답에 Delego 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

Delego 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Delego에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.

    Delego 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    Delego 설정에서 DELEGO_HOME가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

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

    ✓ VS Code가 Delego을 쓰고 있다고 하거나 답에 Delego 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? Delego을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user delego --env DELEGO_HOME=your-value -- uvx delego

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "delego": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "delego"
      ],
      "env": {
        "DELEGO_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "delego": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "delego"
      ],
      "env": {
        "DELEGO_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "delego": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "delego"
      ],
      "env": {
        "DELEGO_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

  • DELEGO_HOME env
    Directory holding the policy, signing keys, and audit ledger (defaults to ~/.delego). Set this to keep state project-scoped, e.g. /abs/path/to/project/.claude/.delego.

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

한눈에 보기

주간 다운로드i
35/주
라이선스i
Apache-2.0
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.3.4
카테고리i
기타
레지스트리 공개i
2026년 6월 11일
코드 마지막 변경i
2026년 6월 11일
제작자
Delego-Dev
패키지
pypi: delego
웹사이트
delegohq.com
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 Delego-Dev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 5개월 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    Apache-2.0 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.

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기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 19320개 중 97%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 19320개 중 9%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 19320개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Delego, 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 5개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.4)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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.

delego

Website: delegohq.com · Docs: delegohq.com/docs · Spec: Delego-Dev/specification

Intent-bound action authorization for AI agents. It sits between an agent and whatever credential broker holds the user's secrets, and it answers the one question brokers don't: *is this specific action the thing the human actually asked for?*

   agent  ──propose──▶  delego  ──if allowed──▶  credential broker  ──▶  service

(LLM) (policy + (Agent Vault / (bank, approval + OneCLI / SaaS, audit) Browser Use…) API) │ └── needs_approval ──▶ human (CLI)

📜 Protocol: delego implements protocol 0.3 of the open delego wire specification — canonicalization, the policy schema, intent/fingerprint binding including the §4.2 query-fold, and the signed audit chain. The authorization token (spec §9) is an optional profile, not yet implemented.

Why this exists

The "agent gets its own scoped credential, and never holds the user's secret directly" pattern is now a crowded, converging space — Infisical's Agent Vault, OneCLI, Browser Use, Nango, and others all do credential brokering.

The harder problem sits one level up — the confused deputy: the agent holds a *valid* credential, a prompt injection redirects it, the scope *covers* the action, so the broker happily injects the secret and the action goes through. The credential is the wrong place to catch this — it's valid. OAuth tokens carry no commitment to the original instruction.

Authorising the *action* (not just the credential) is an active area — see deterministic policy engines (OPA/Cedar, Permit), human-in-the-loop approval (HumanLayer), MCP gateways/firewalls, and the "pre-action authorization" line of research. delego is a small, deterministic, local, Apache-2.0 reference for it: no LLM in the decision path, no credential custody, approvals bound to the exact action fingerprint, and a signed, hash-chained audit trail — riding the existing broker layer rather than competing with it.

What it is / isn't

  • Is a decision-and-audit layer. Deterministic policy, human approval for sensitive actions, signed append-only audit ledger.
  • Isn't a credential vault or a proxy. It delegates execution to a broker through a thin BrokerAdapter interface — you ride the existing layer instead of rebuilding it.
  • Authorisation is pure Python, no LLM in the loop. A model can advise upstream; the decision that gates a credential is made outside the stochastic loop, so an injection can't talk its way past it.

Key properties

  1. Intent binding — every action carries a hash of the original human instruction, recorded in the audit ledger and re-checked at resolve time, so an approval cannot be re-pointed at a different claimed instruction.
  2. Action-bound, single-use approval — a human "yes" is bound to one exact action fingerprint. An agent that gets approval for action A cannot reuse it to run action B (the confused-deputy guard), and cannot replay the *same* approval to run action A twice — an approval releases its action exactly once.
  3. Tamper-evident audit — receipts form an Ed25519-signed hash chain. Editing, reordering, removing a receipt, or dropping a field breaks verification, which reports the fault rather than trusting the ledger. *Caveats (be precise):* hash-chaining does not catch truncation of the most recent receipts (a tail-truncated prefix verifies clean), and the local signing key protects nothing against a host compromise. For rollback detection, anchor the head externally and pass it to verify(expected_head=…); for key safety, use an HSM/KMS. See SECURITY.md.

Quickstart

pip install delego          # the `delego` library + CLI

pip install "delego[mcp]" # add the delego-mcp server (MCP is an optional extra)

delego init # creates ~/.delego with signing keys and an example policy delego policy # inspect the active policy

To run the full loop end-to-end from a clone — an allowed read, a forbidden deny, an over-cap deny, an approval flow, the confused-deputy guard refusing a substituted action, and audit-chain tamper detection (no agent or live service needed):

git clone https://github.com/Delego-Dev/delego && cd delego

pip install -e ".[dev]" python examples/demo.py pytest

Human side (CLI)
delego policy            # show the active policy

delego pending # list actions awaiting approval delego approve apr_xxxx # release a parked action (or: delego deny apr_xxxx) delego log -n 20 # read recent receipts delego verify # check the audit chain (hashes, linkage, signatures)

Agent side (MCP) — wiring into Claude Code

delego ships an MCP server (delego_mcp) over stdio — install it with the mcp extra: pip install "delego[mcp]". Register it in your MCP config (for Claude Code, .mcp.json at the project root) so the agent can propose actions. Set DELEGO_HOME to keep the policy, signing keys, and ledger project-scoped under .claude/.delego:

{

"mcpServers": { "delego": { "command": "delego-mcp", "env": { "DELEGO_HOME": "/abs/path/to/project/.claude/.delego" } } } }

Initialise that home and approve from the same one (the CLI and MCP server must share a home):

delego --home .claude/.delego init       # keys, example policy, and a .gitignore

delego --home .claude/.delego pending # ...then: delego --home .claude/.delego approve apr_xxxx

If DELEGO_HOME is unset, the CLI also auto-uses ./.claude/.delego when run from the project root, falling back to ~/.delego. (Use an absolute path in the MCP env, since the server's launch directory isn't guaranteed.)

Tools exposed:

toolwhat it does
delego_propose_actionsubmit an action; returns allow / deny / needs_approval
delego_resolve_actioncomplete an approved action (fingerprint must match)
delego_pendinglist actions awaiting human approval (read-only)
delego_audit_tailread recent receipts
delego_show_policyshow the active policy

Approving and denying are deliberately not exposed over MCP — the agent that proposed an action must never be able to approve it; a human decides out-of-band.

Typical flow: the agent calls delego_propose_action. If it comes back needs_approval with an approval_id, a human runs delego approve , then the agent calls delego_resolve_action with the identical action to complete it.

Policy format

A rule matches on method / host / path (glob) / path_contains, decides allow or needs_approval, and can attach constraints. Order is forbidden (hard deny) → rules (first match wins) → default. A matched rule whose constraints fail becomes a deny (fail-closed). See policy.example.yaml.

rules:
  • name: place-order decision: needs_approval match: { method: POST, host: api.example.com, path: /orders } constraints: amount: { field: amount, max: 5000, currency: USD } allow_list: { field: destination, in: [internal] }

Supported constraints: amount (cap + currency), allow_list (field-in-set), rate_limit (max per minute/hour/day, counted from the ledger).

Build on delego

Three ways to use it, lowest friction first:

  • As an MCP server — delego init, add the delego-mcp server to your MCP config, and your agent proposes actions instead of executing them. No code.
  • As a library — pip install delego, write a policy + a BrokerAdapter, and call fw.propose(...) in your tool-call path.
  • Behind a service — wrap the Firewall in an HTTP API so many agents share one decision point and one audit chain.

The one extension point is the broker — where your credential lives and the authorised action actually runs. delego never holds the secret:

  • NullBroker (default) — simulates execution; for demos and tests.
  • HTTPProxyBroker(gateway_url) — forwards the authorised action to an external credential gateway (OneCLI / vault / proxy) that injects the secret upstream.
  • Your own — implement execute(action) -> dict against the BrokerAdapter protocol in delego/brokers.py.

▶ [Delego-Dev/sample-app](https://github.com/Delego-Dev/sample-app) — a FastAPI service built on the published package, with the full propose → approve → resolve loop and a copy-paste curl walkthrough. The best starting point for building your own.

See [ROADMAP.md](ROADMAP.md) for where delego is going and where to help.

Status

  • Implemented (protocol 0.3): the policy engine, intent hashing, action fingerprinting with the URL query folded into the fingerprint (spec §4.2 — /orders?to=me and /orders?to=attacker are different actions), the confused-deputy guard, intent-bound + single-use human approvals, the signed, hash-chained audit ledger with verification and an external head-anchor check (delego verify --expected-head), and the §9 authorization token (optional profile) — a short-lived, EdDSA-signed JWS a separated broker verifies before injecting a credential (build_firewall(..., mint_tokens=True); verify_token / require_fingerprint).
  • Single-writer daemon (delego daemon): one long-running process owns the ledger, so every client routes through it and rate_limit is exact across all of them — not just one host's file lock. The CLI's approve/deny/pending auto-route to a running daemon. Optional: with no daemon, everything works file-backed as before.
  • Brokers: the default NullBroker holds no credentials and makes no real request — it records what *would* be sent (for demos and tests). HTTPProxyBroker forwards an authorised action — and its authorization token — to an external credential gateway; or write your own against the BrokerAdapter protocol in delego/brokers.py.
  • Not yet: the MCP agent surface auto-routing to the daemon (it still talks to the firewall directly — wiring it is the next step), a TCP/cross-host daemon transport (it's a local Unix socket today), and a non-MCP HTTP surface.
  • Known limitations: without the daemon, concurrent writes to the file-backed ledger and approval store are serialised with an OS file lock (corruption-safe), and a rate_limit is exact only among processes sharing one home on one host. Run `delego daemon` for exact rate limits across all clients (one writer). The daemon serializes one action in flight at a time (a reserve-then-execute throughput optimization, and a TCP transport for other hosts, are future work). Path globbing is coarse (** and * collapse).

License

Licensed under the Apache License 2.0.