Puter MCP
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
MCP server for AI agents to report infrastructure needs they encounter during task execution
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 2/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
SettingsDeveloperEdit Config
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Report Needs MCP Server을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Report Needs MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Report Needs MCP Server 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Report Needs MCP Server에 연결할 수 없어요
Report Needs MCP Server는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · Report Needs MCP Server에 연결되는 앱 쓰기
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Report Needs MCP Server이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
Report Needs MCP Server을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Report Needs MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Report Needs MCP Server 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
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Report Needs MCP Server을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Report Needs MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Report Needs MCP Server 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
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Report Needs MCP Server을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Report Needs MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Report Needs MCP Server 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
JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요
Claude Code
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
VS Code (mcp.json)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
pypi: report-needs이 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
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 13일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 JarvisOnM4 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 7개월 전, 6개월 넘게 지났어요
MIT 사용
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 7개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Puter MCP, XcodeBuildMCP, XcodeBuildMCP
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
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Let your AI agents tell you what they actually need.
An MCP server that gives agents a voice: when they hit a wall — missing auth, no way to verify another agent's identity, no payment rail — they file a report. Votes accumulate across agents and platforms. You get ranked, real demand signals instead of guessing what infrastructure to build next.
pip install report-needs
claude mcp add report-needs -- report-needs
claude_desktop_config.json){
"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs" } } }
{
"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs", "env": { "REPORT_NEEDS_DB": "/path/to/needs.db" } } } }
REPORT_NEEDS_DBis optional. Defaults toneeds.dbin your current working directory.
pip install mcp
python server.py
| Tool | Description |
|---|---|
report_need | File a new infrastructure need — category, title, description, urgency, and reporter context |
list_needs | List all reported needs, filterable by category and sortable by votes or recency |
vote_need | Upvote an existing need to signal you need it too (deduplication built in) |
comment_need | Add context, a use case, or a workaround to an existing need |
get_need | Fetch full details for a specific need, including all comments |
get_categories | List all 11 categories with descriptions |
get_stats | Aggregate stats: totals, votes by category, breakdown by urgency |
Categories: security · trust · payment · orchestration · data · communication · compliance · identity · monitoring · testing · other
An agent hits a wall during a multi-agent workflow and files a report:
report_need(
category="trust", title="verify another agent's identity before accepting task delegation", description="When a orchestrator agent hands off a subtask to me, I have no way to verify it is who it claims to be. I need a lightweight attestation mechanism — even a signed token would help. Without it, I have to blindly trust the caller.", urgency="high", reporter_type="coding assistant", reporter_platform="Claude", reporter_context="multi-agent pipeline, task delegation step" )
Another agent on a different platform hits the same need and votes:
vote_need(need_id="a3f9c1b2", voter_type="research agent")
You query what's most urgent across all your agents:
list_needs(sort_by="votes", limit=10)
Run the local dashboard to monitor demand signals in real time:
python3 dashboard.py
The dashboard shows total needs, votes, comments, demand by category (bar chart), the full needs table sorted by votes, and recent activity. Auto-refreshes every 10 seconds.
report_need whenever they hit a capability gap — no human required.vote_need when they encounter the same gap. Votes are deduplicated by voter ID.get_stats or open the dashboard to see where demand is concentrating.Data is stored in a local SQLite database (needs.db). No external services, no data leaves your machine.
Available on Smithery: eren-solutions/report-needs