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

Cortex RMCP

제작자: dinglebear-ai버전 3.13.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름ai.dinglebear/cortex

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Self-hosted homelab log intelligence over MCP, CLI, and REST with SQLite/FTS.

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: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 데이터베이스 및 데이터셋
  • 입력해야 할 값: CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: CORTEX_HOME, CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN, CORTEX_RMCP_VERSION, CORTEX_RMCP_REPO, CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL, RUST_LOG

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "cortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/cortex",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_HOME": "your-value",
        "CORTEX_TOKEN": "your-value",
        "CORTEX_API_TOKEN": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_VERSION": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_REPO": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL": "your-value",
        "RUST_LOG": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add cortex --env CORTEX_HOME=your-value --env CORTEX_TOKEN=your-value --env CORTEX_API_TOKEN=your-value --env CORTEX_RMCP_VERSION=your-value --env CORTEX_RMCP_REPO=your-value --env CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL=your-value --env RUST_LOG=your-value -- npx -y @dinglebear/cortex mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "cortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/cortex",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_HOME": "your-value",
        "CORTEX_TOKEN": "your-value",
        "CORTEX_API_TOKEN": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_VERSION": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_REPO": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL": "your-value",
        "RUST_LOG": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "cortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/cortex",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_HOME": "your-value",
        "CORTEX_TOKEN": "your-value",
        "CORTEX_API_TOKEN": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_VERSION": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_REPO": "your-value",
        "CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL": "your-value",
        "RUST_LOG": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • CORTEX_HOME env
    Optional Cortex home directory containing configuration and local SQLite data.
  • CORTEX_TOKEN 비밀 env
    Optional bearer token for Cortex MCP HTTP mode; also used by some shared configs.
  • CORTEX_API_TOKEN 비밀 env
    Bearer token for Cortex REST API routes when running daemon/API mode.
  • CORTEX_RMCP_VERSION env
    Optional GitHub release tag override for the downloaded Cortex binary.
  • CORTEX_RMCP_REPO env
    Optional GitHub owner/repo override for release asset downloads.
  • CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL env
    Optional release download base URL override.
  • RUST_LOG env
    Tracing filter for Cortex logs.

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

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 dinglebear.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

  • – 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

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 24%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Cortex RMCP, 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?

입력해야 할 값: CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN

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 – 변경됐고, 최신 버전(3.13.2)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

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

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0오늘 업데이트
설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.0그저께 업데이트
설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-2.014개월 전 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.

Cortex

Self-hosted homelab log intelligence over MCP, CLI, and REST with SQLite/FTS.

It collects logs and operational evidence, stores them in SQLite with FTS5 search, and exposes one shared intelligence layer through CLI, REST, MCP, and a bundled browser workspace.

Cortex began as a syslog receiver. It now covers network logs, Docker, managed files, OpenTelemetry logs, metrics, and traces, host heartbeats, fleet inventory, shell and agent activity, and Claude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity transcripts. It correlates those sources into timelines, incidents, and an evidence-backed topology graph without making the graph a second source of truth.

At a glance

AreaWhat Cortex provides
IngestUDP/TCP syslog, OTLP/HTTP logs, metrics, and traces, Docker logs and events, managed file tails, host heartbeats, AI transcripts, shell history, agent command records, and fleet inventory
StorageSQLite in WAL mode, FTS5 full-text search, bounded metadata, retention, storage budgets, maintenance jobs, checkpoints, and 63 sequential schema migrations
InvestigationSearch, filtering, context, timelines, patterns, anomaly comparison, cross-source correlation, recurring error signatures, deterministic incident bundles, and graph explanations
Fleet intelligenceSSH and API inventory collectors, host state, service topology, container and route relationships, redacted evidence, and rebuildable graph projections
AI operationsClaude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity session indexing; skill, MCP, and hook event extraction where each provider exposes them; incident clustering; and guarded local LLM assessments
InterfacesNative CLI, one action-dispatched MCP tool, authenticated REST APIs, MCP prompts and resources, an MCP Apps search widget, and a bundled investigation workspace
OperationsSetup and repair, diagnostics, Compose control, backup, integrity checks, WAL checkpoints, vacuum, update workflows, agents, and health endpoints

[!IMPORTANT]

Cortex is designed for a trusted homelab or small private fleet. It is not a clustered log warehouse, a general-purpose SIEM, or a safe place to expose unauthenticated administrative surfaces to the public internet.

Contents

  • Quick start
  • How Cortex is built
  • Ingestion
  • Investigation and intelligence
  • Fleet inventory and graph
  • AI session intelligence
  • Alerts and notifications
  • Interfaces
  • Configuration
  • Authentication and trust boundaries
  • Storage and maintenance
  • Deployment and distribution
  • Operations
  • Development and verification
  • Documentation
  • Current boundaries
  • License

Quick start

Install the CLI

The first-class guided path is:

npx skills add dinglebear-ai/cortex --skill install-cortex

Start a fresh agent task and invoke $install-cortex. It chooses server or client-only role, delegates to the canonical installer/setup engine, configures auth/network/storage, and verifies the live client connection.

The npm launcher remains the fastest manual path for local CLI and stdio MCP use:

npx -y @dinglebear/cortex --help

npx -y @dinglebear/cortex mcp

Install it permanently with:

npm install --global @dinglebear/cortex

cortex --version

The launcher requires Node.js 18 or newer. It downloads a checksum-verified native release binary for Linux x64, Linux ARM64, macOS ARM64, or Windows x64.

Build from source with the current stable Rust toolchain:

git clone https://github.com/dinglebear-ai/cortex.git

cd cortex mise install # optional, but pins the repository tools just build ./.cache/cargo/debug/cortex --version

Start a local server

The full daemon starts UDP and TCP syslog receivers plus the shared HTTP server. Use separate MCP and REST tokens:

mkdir -p "$HOME/.cortex/data"

export CORTEX_DB_PATH="$HOME/.cortex/data/cortex.db" export CORTEX_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)" export CORTEX_API_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)"

cortex serve mcp

Defaults:

  • Syslog: 0.0.0.0:1514 over UDP and TCP
  • HTTP: 127.0.0.1:3100
  • MCP: http://127.0.0.1:3100/mcp
  • REST: http://127.0.0.1:3100/api/*
  • Investigation workspace: http://127.0.0.1:3100/app

Verify it from another terminal:

curl -fsS http://127.0.0.1:3100/health

logger -n 127.0.0.1 -P 1514 --tcp "cortex quickstart from $(hostname)"

export CORTEX_API_TOKEN="the-same-api-token" cortex tail --limit 10

For a managed local deployment, cortex setup repair creates or repairs the Cortex home, Compose assets, data paths, and missing 64-character MCP and REST tokens without replacing existing token values.

Connect an MCP client

Query-only stdio mode reads the configured local database and starts no network listeners:

{

"mcpServers": { "cortex": { "command": "npx", "args": ["-y", "cortex-rmcp", "mcp"], "env": { "CORTEX_DB_PATH": "/absolute/path/to/cortex.db" } } } }

Streamable HTTP mode connects to the persistent daemon:

{

"mcpServers": { "cortex": { "url": "http://127.0.0.1:3100/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-cortex-token" } } } }

A useful first call is:

{"action":"status"}

Then narrow the investigation with tail, errors, search, timeline, or context before using broader analysis operations.

How Cortex is built

Cortex is one Rust binary with multiple operating modes. The same application and service layer backs the CLI, REST handlers, and MCP handlers, so validation, limits, identity resolution, redaction, and business rules do not belong to one transport alone.

                         INGESTION

Syslog UDP/TCP OTLP signals Docker agent / pull Managed file tails Heartbeats Claude / Codex / Gemini / Antigravity Shell history Agent commands Fleet inventory \ | / \ | / +---- bounded parsing and enrichment ----+ | scrub, normalize, batch | SQLite WAL + FTS5 | +----------------+----------------+ | | authoritative records derived accelerators logs, heartbeats, rollups, signatures, inventory, sessions graph projections | | +----------------+----------------+ | shared service layer | CLI REST MCP Web workspace

The daemon supervises its receivers and background services with cooperative cancellation. Shutdown drains HTTP requests, gives maintenance tasks 10 seconds to finish before abort-and-join, gives ingest 5 seconds to flush, and then attempts a WAL checkpoint. Already-running blocking SQLite calls cannot be cancelled by Tokio.

Background services include:

  • Retention and storage-budget enforcement
  • WAL and FTS maintenance
  • Docker ingest supervision
  • File-tail supervision
  • Error-signature scanning
  • Notification evaluation, dispatch, and digest scheduling
  • Inventory refresh and backfill
  • Graph projection refresh
  • AI-session and timeline rollups
  • Database optimization and maintenance jobs

Heavy analytical reads and maintenance jobs have separate concurrency controls so one expensive investigation cannot starve the ingest path.

Ingestion

All log-like sources are normalized into the same durable log model, enriched where safe, scrubbed where configured, and written through bounded batch paths.

Syslog over UDP and TCP

Cortex listens on the same configurable port for UDP and TCP syslog. It parses common RFC 3164 and RFC 5424 shapes, preserves the raw frame, records sender identity, normalizes severity and facility, and enriches known application formats.

Relevant defaults:

  • Bind: 0.0.0.0:1514
  • Maximum message: 8 KiB
  • Maximum concurrent TCP connections: 512
  • TCP idle timeout: 300 seconds
  • Writer batch: 100 records or 500 ms
  • Write queue capacity: 10,000 records

Syslog has no application-layer authentication. Restrict senders with network controls and CORTEX_ALLOWED_SOURCE_CIDRS when the listener is reachable beyond a trusted network.

Built-in enrichment recognizes useful signals from AdGuard, Authelia, Docker lifecycle events, fail2ban, Linux kernel and OOM events, SWAG, reverse-proxy logs, and host-local Cortex Docker agent metadata. Source gates can restrict enrichment that would otherwise trust a marker inside an unauthenticated syslog body.

OpenTelemetry ingestion

Cortex accepts protobuf OTLP/HTTP export requests on the shared HTTP listener. Logs use POST /v1/logs with a 4 MiB body limit and flow through the normal writer. Metrics use POST /v1/metrics and traces use POST /v1/traces, each with an 8 MiB body limit and dedicated storage. Metric requests admit at most 5,000 points and also enforce a bounded normalized payload budget.

Current OTLP scope is intentionally narrow:

  • Logs, traces, and metrics over HTTP/protobuf are supported.
  • OTLP/gRPC is not implemented.

All three OTLP endpoints authenticate with `CORTEX_TOKEN` — the same static MCP bearer token that guards POST /mcp, read from the managed ~/.cortex/.env on a deployed host. It is not CORTEX_API_TOKEN (REST /api/*) and not CORTEX_API_ADMIN_TOKEN. Loopback and trusted-gateway policies skip the check. An OAuth-only deployment with no static token denies OTLP outright, because machine exporters have no OAuth flow — so a non-loopback OAuth-only OTLP exposure is rejected at startup unless CORTEX_TOKEN is set.

Docker logs and events

Cortex supports two Docker collection paths:

  1. Host-local agent, the preferred multi-host path. The host-local cortex agent reads the local Docker socket, converts logs and lifecycle events into bounded records, and forwards them to the server without changing Docker's daemon logging driver.
  2. Central pull compatibility mode, an optional server-side collector for explicitly configured Docker Engine or docker-socket-proxy HTTP endpoints. It records per-container checkpoints and reconnects with bounded exponential backoff.

Central pull is disabled by default. The CORTEX_DOCKER_HOSTS shorthand expands hosts into insecure http://host:2375 endpoints and should only be used on a tightly controlled private network. A hosts file supports explicit base URLs and safer endpoint configuration.

Managed file tails

Managed file-tail sources are persisted in a registry and supervised by the daemon. Add, remove, list, and inspect sources through the CLI, REST, or the file_tails MCP admin action.

The path policy rejects unsafe targets, including paths outside configured roots, symlink escap

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기