IceShore

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: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 2/3 통과 · 내가 묻는 내용은 제작자 서버(mcp.iceshore.ai)를 거쳐요

claude mcp add --transport http iceshore https://mcp.iceshore.ai/mcp

{
  "mcpServers": {
    "iceshore": {
      "url": "https://mcp.iceshore.ai/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "iceshore": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.iceshore.ai/mcp"
    }
  }
}

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

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

인터넷으로 연결하는 앱

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 8일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

• auth_check

  IceShore への接続と認証の状態を返す。 入力: なし。 出力: 認証成功なら userId と所属組織一覧（organizations: workspace_id / name / role）、失敗（トークンの無効・失効など）なら error を含む文字列。 organizations[].workspace_id は、create_content / commit_uploaded_codes の登録先（workspace_id）や list_projects の絞り込みに使える値。 組織への登録ができるのは、role が admin または

• list_projects

  ユーザが閲覧権限を持つプロジェクト（ADL 構成図）の一覧を返す（ログインが必要）。 用途: 作業対象のプロジェクトの特定。業務影響・規模・依存関係を分析するときに、get_content で ADL を取る前の起点になる。 ページング: 既定は page=0 / itemperpage=24。続きは page=1, 2, …。itemperpage の最大は 100。 サンプルとの関係: range を省くと range="related" と同じで、公式サンプルは含まない（サンプルは list_samples が返す）。 workspace_id を

• list_samples

  【認証不要】匿名（未ログイン）でも使える。サンプルのワークスペース（公式のサンプル・有名OSSのサンプルなど）の公開構成図の一覧を返す（ログイン時も同じ）。 用途: 新しい設計の参考事例、サンプルを土台にした作成。 list_projects との違い: list_projects は自分が閲覧権限を持つプロジェクト（サンプルを含まない）、本ツールはサンプルだけ。 ワークスペース: 既定はすべてのサンプルのワークスペース。workspace で1つに絞れる（一覧の先頭にサンプルのワークスペースの名前と id を出す）。 ページング: 既定は page=0

• get_guide

  【認証不要】匿名（未ログイン）でも使える。IceShore のガイド文書（ADL の書き方・登録手順・分析の進め方など）を名前で返す。 MCP リソースに対応していないクライアント向けの取得手段で、対応クライアントは resources/read でも同じ内容を読める。 主な名前: "analysis"（業務影響・依存・外部波及の分析）/ "registration"（システム登録）/ "fix"（ADL の修正）/ "adl"（ADL の作り方）/ "saving-publishing"（保存と公開）。 入力: name（短縮名または URI パス）。

• get_content

  【認証不要（公式サンプルの公開コンテンツのみ）】匿名では公式サンプルだけを返し、それ以外はログインが必要（401）。IceShore プロジェクト 1 件の ADL と添付ファイルを返す。 用途: 既存プロジェクトの参照、保存・更新の結果の確認（get_content(mode='detail') の戻りが保存後の実際の状態の正典）。 id は list_projects または list_samples が返す、"d" で始まる内部 ID。 mode の違い: - "meta": メタ情報だけ。S3 を読まないので速い（10 秒以上短い） - "roo

• create_content

  新しい IceShore プロジェクトを作る（ADL と添付ファイルを登録する。ログインが必要）。既存プロジェクトの更新は save_content が扱う。 codes の形: 配列のうち 1 件が ADL 本体（id="adlRoot", isRoot=true, lang="adl", fmt="json", data=ADL を JSON.stringify した文字列）。残りはプロビジョニングファイルを 1 件 1 エントリ（isRoot=false）。ADL 本体が無いと画面では空になる。ADL の構造は iceshore://guide/a

• save_content

  既存の IceShore プロジェクトの ADL と添付ファイルを更新する（ログインが必要・所有者または admin / editor 権限）。新規作成は create_content が扱う。 全置換（full-replace）: codes に渡したものがすべてになり、未指定の既存ファイルは削除される（allow_code_deletion を付けたときだけ削除を受け付ける）。既存ファイルを残すには、変更しないものも含めて全 codes を送る。現在の codes は get_content(mode='detail') で取れる。一部のファイルだけ

• request_upload_url

  プロビジョニングファイル 1 件分の、S3 への presigned PUT URL を発行する（ログインが必要）。ファイルが複数なら batch_request_upload_url が 1 回で N 件を発行する。 返る upload_url は HTTP PUT でファイル本体を受け付ける（有効期限 10 分）。シェルを実行できるクライアントでの例: curl --silent --show-error --fail -X PUT --upload-file <ローカルパス> ' '。ファイル中身はディスクから S3 へ直接送られ、会話の出力トーク

• batch_request_upload_url

  複数のプロビジョニングファイルの presigned PUT URL を、1 回の呼び出しで N 件（最大 100）発行する（ログインが必要）。 各 upload_url は HTTP PUT でファイル本体を受け付ける（有効期限 10 分・並列可）。シェルを実行できるクライアントでの例: curl --silent --show-error --fail -X PUT --upload-file <ローカルパス> ' '。 アップロードしたファイルは commit_uploaded_codes で構成図に取り込まれる。ADL 本体（adr）も 1 ファ

• commit_uploaded_codes

  request_upload_url / batch_request_upload_url の URL へ PUT したファイルを、IceShore プロジェクトの codes に取り込む（ログインが必要）。新規プロジェクトはこの呼び出しで作られ、既存プロジェクトにはマージ（MERGE）で追記・更新し、指定しなかった既存ファイルは温存する。 マージのルール: code_id が一致すれば上書き、新しい code_id は末尾に追加、code_entries に無い既存ファイルはそのまま残る（save_content の全置換とは違う）。adl_root（

• list_codes_meta

  既存プロジェクトの codes 配列のメタデータ一覧を返す（ファイル中身 data は含まない）。差分アップロードの判定に使う。 各エントリの sha256 は、data フィールド（文字列）を SHA-256 にかけた値。テキストファイルなら、ローカルの shasum -a 256 の結果と一致する。 sha256 が一致するファイルは変更なしで、不一致または一覧に無いファイルだけを request_upload_url / batch_request_upload_url → commit_uploaded_codes で送れば足りる。 入力: pr

• delete_code

  プロジェクトの codes から 1 件のファイルを削除する（ログインが必要）。ADL 本体（adlRoot）は削除できない（必要なら save_content の全置換）。 1 ファイル分の読み書きだけで済み、全 codes を送り直す save_content より速い。構成図は保存時にサーバ側で作り直される。 入力: project_id, code_id（どちらも必須）。 出力: { ok: true, id, removed: true|false }。removed:false は、その code_id が元から無かったことを示す。

• get_notes

  プロジェクトの humanNote（人が ADL のノードに残した規範的な注意点）を返す（ログインが必要）。1 ノード（ref_path）につき有効なノートは最大 1 件。 用途: 既存プロジェクトを編集するときの確認、人が編集した形跡（_meta.d が "h:" で始まる）のあるノードの参照、特定ノードについての質問への回答。 refs（任意・配列）: 取得するノードの ref_path。省くと全件（最大 500 件）。 ref_path が今の ADL に無いノートは、ノードの削除や改名で取り残されたもの。 出力: { code, id, data

• add_note

  ADL のノードに、規範的な注意点（humanNote）を保存する（ログインが必要・editor または admin 権限）。同じ ref_path への保存は上書き（UPSERT）で、1 ノードに有効なノートは最大 1 件。 text: 200 字以内。「〜のため〜にする」「〜なので〜禁止」の規範の形。固有名詞は書ける。1 ノードの複数の観点は 1 文にまとめて書く。 ref_path はサーバが ADL と照合する: 見つからないときは reason="ref_path_not_found" と、当たった最長の前置（matched_prefix）、そ

• delete_note

  ADL ノードの humanNote を論理削除する（is_deleted=1・ログインが必要・editor または admin 権限）。行は消さないので、同じ ref_path に add_note すると復活する。 入力: content_id, ref_path（どちらも必須）。 出力: { ok, mode: "deleted"|"not_found" }。

• find_content_by_source

  git の origin URL（またはローカルの絶対パス）から、IceShore のプロジェクト（ADL）を探す（ログインが必要）。 用途: IaC のインポート前に、同じリポジトリがインポート済みかを調べる（済みなら更新 = save_content、未なら新規 = create_content の対象になる）。手順は iceshore://guide/iac-import に書いてある。 入力: origin_url。 出力: 見つかれば found=true と id・title・updatedAt、無ければ found=false。

기본 점검i

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

• ! 주의

  제작자와 저장소 일치

  레지스트리에 소스 저장소가 없어서, 게시자(iceshore.ai)와 코드를 맞춰 볼 수 없어요

• … 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

• ✓ 통과

  엔드포인트 응답

  1191ms 만에 응답(HTTP 200)

• – 해당 없음

  OAuth로 로그인

  로그인 필요 없음

• ✓ 통과

  도구 설명에 숨겨진 지시 없음

  도구 설명 16개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

사용자 리뷰

아직 리뷰가 없어요

Google로 로그인하고 리뷰 쓰기

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

• 이 카테고리의 다른 서버 5962개 중 0%보다 스타가 많아요
• 이 카테고리의 다른 서버 5962개 중 51%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
• 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5962개 중 47%와 같거나 더 좋아요

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

대안

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

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

제작자: ruvnet·널리 사용됨·↓ 7.4만/주·★ 8.1만·오늘 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash·널리 사용됨·↓ 125만/주·★ 6.5만·그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Metabase

Lets AI clients search, explore, query, and visualize data in a Metabase instance.

제작자: metabase·널리 사용됨·★ 5만·6개월 전 업데이트

클라우드에서 실행

설치

제작자의 README

저장소에서 README를 찾지 못했어요