Puter MCP
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
Finds the files a coding task touches, so your AI agent reads less. Local CLI and MCP server.
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
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"mimry": {
"command": "uvx",
"args": [
"mimry",
"mcp"
]
}
}
}MIMRY을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 MIMRY을 쓰고 있다고 하거나 답에 MIMRY 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 MIMRY에 연결할 수 없어요
MIMRY는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · MIMRY에 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
claude mcp add --scope user mimry -- uvx mimry mcpMIMRY이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
MIMRY을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 MIMRY을 쓰고 있다고 하거나 답에 MIMRY 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)
MIMRY을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 MIMRY을 쓰고 있다고 하거나 답에 MIMRY 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)
MIMRY을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 MIMRY을 쓰고 있다고 하거나 답에 MIMRY 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
claude mcp add --scope user mimry -- uvx mimry mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"mimry": {
"command": "uvx",
"args": [
"mimry",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"mimry": {
"command": "uvx",
"args": [
"mimry",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"mimry": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mimry",
"mcp"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
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
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 12일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 jbacalso24 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 그저께
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 3개를 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 그저께 변경됐고, 최신 버전(0.9.0)은 7일 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.
Finds the files a coding task touches, so your agent reads less.
71% fewer tokens to reach the code a task changes, in a scripted retrieval benchmark.
If MIMRY saves your agent tokens, please star it.
MIMRY is a command-line tool that tells AI coding agents which files, and which lines in them, to read for a task. It parses a repository into symbols and a dependency graph, keeps the index on your machine, and ranks the files that matter for a task described in plain words. The index is deterministic: the same code gives the same graph, rankings and context pack on Windows, Linux and macOS, and no LLM is involved in building it. Agents call it from the shell or through its MCP server.
Get started in four steps.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows, in PowerShell:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Then open a new terminal. Already have uv? Skip this step. For other ways to install uv, see the uv installation guide.
uv tool install mimry
MIMRY needs Python 3.11 or newer on Windows, Linux or macOS. uv downloads a suitable Python itself if none is installed. If the shell says mimry is not found, run uv tool update-shell, then open a new terminal.
/plugin marketplace add jbacalso24/mimry
/plugin install mimry@mimry
or run mimry install --platform claude-code. Other agents: run mimry install --platform , see Supported agents.
mimry install --platform claude-code also adds MIMRY's hooks, which steer the agent to MIMRY and do nothing in folders MIMRY has not set up. Add --no-hooks to leave them out. With --project, --always-on also adds MIMRY's rules to the agent's always-read file.
mimry preflight " ". The first run builds the index and downloads the tree-sitter grammars it needs, once per user. If something looks off, run mimry doctor.[!NOTE]
To upgrade, run
mimry upgrade.
On Windows,
mimry upgraderefuses while MIMRY servers run, andmimry upgrade --stop-serversstops them first.
These replace steps 1 and 2, or add an optional feature.
Run mimry preflight in your repository with a task description. The first run builds the index.
mimry preflight "Fix session cookie not refreshed when SESSION_REFRESH_EACH_REQUEST is set"
Output on the Flask repository:
Start with
1 src/flask/sessions.py name matches · path matches · connected to other matches read first: lines 202-206 (get_cookie_secure), 233-247 (should_set_cookie) 2 src/flask/ctx.py name matches · connected to other matches read first: lines 154-206 (copy_current_request_context), 395-403 (session) 3 src/flask/testing.py name matches · connected to other matches read first: lines 135-183 (session_transaction), 193-202 (_request_from_builder_args)
The same result is written to .mimry/mimry-out/context/latest.md as a context pack for the agent, with the matched symbols, related files and the project's test commands.
Prompt hook: Name the files for each task. Token savings: See the tokens MIMRY saved.
MIMRY parses these with tree-sitter.
| Area | File types | What MIMRY reads |
|---|---|---|
| Programming | .py, .js, .ts, .go, .java and more | Symbols, imports, calls |
| Stylesheets | .css, .scss | Selectors, variables, mixins |
| Markup | .html, .vue, .svelte | Element ids and components |
| SQL | .sql | Tables and the objects that use them |
| Data | .json, .yaml, .toml, .xml, .tf | Keys and names, never values |
| Build files | .gradle, package.json, pyproject.toml | Tasks, commands, entry points |
| Documents | .md, .pdf, .docx, .xlsx, .pptx | Headings, pages, sheets, slides |
Every extension is in docs/languages.md.
mimry install --platform installs a skill that teaches the agent when to use MIMRY, and registers the MCP server where the agent supports it.
| Agent | Platform name | Skill | MCP server |
|---|---|---|---|
| Claude Code | claude-code | ✅ | ✅ |
| Codex | codex | ✅ | ✅ |
| GitHub Copilot CLI | copilot | ✅ | ✅ |
| GitHub Copilot in VS Code | vscode | ✅ | ✅ |
| Gemini CLI | gemini | ✅ | ✅ |
| OpenCode | opencode | ✅ | ✅ |
| Kiro | kiro | ✅ | ✅ |
| Cursor | cursor | ✅ | ✅ |
| Amp | amp | ✅ | ✅ |
| Devin | devin | ✅ | ✅ |
| Factory Droid | droid | ✅ | ✅ |
| Kimi | kimi | ✅ | ✅ |
| Kilo Code | kilo | ✅ | manual |
| Antigravity, CodeBuddy, Hermes, OpenClaw, Trae | see mimry install --list-platforms | ✅ | manual |
| Trae CN | trae-cn | ✅ | manual |
| Aider, Pi Agent | see mimry install --list-platforms | ✅ | none |
| Agent Skills | agents | ✅ | none |
| Windsurf | windsurf | ✅ | manual |
| Cline | cline | ✅ | manual |
| Roo Code | roo | ✅ | manual |
| Zed | zed | ✅ | ✅, or printed to paste in when its settings file has comments |
| JetBrains Junie | junie | ✅ | ✅ |
| Grok Build | grok | ✅ | not yet |
✅ means mimry install sets it up, and manual means you add the MCP server by hand. none means the agent has no MCP support, so the skill alone covers it. not yet means mimry install does not register an MCP server for the agent yet.
Each agent's files, the install options and manual MCP setup are in docs/agents.md.
mimry preflight "<task>" # list the files and lines to read first, and write a context pack
mimry find " " # rank files for a query mimry symbol # find where a function, class or heading is defined mimry callers # list the functions that call a function, from the graph mimry callees # list the functions a function calls, from the graph mimry related " " # list files connected through imports and calls mimry explain " " # show the key files and symbols, and how they connect mimry why --query " " # explain why a file ranked mimry feedback ... # record which files helped mimry status # check whether the index is current mimry doctor # diagnose the install and the index
See docs/commands.md for every command and option. When something misbehaves, see docs/troubleshooting.md.
A mimry.toml at the repository root controls which files are indexed. Commit it so everyone on the team gets the same index. The options and examples are in docs/configuration.md.
These numbers come from a scripted retrieval benchmark, not from complete agent sessions. Measured with MIMRY 0.9.0 on 44 merged pull requests from 6 open-source projects, the set rerun for every release:
| How the agent reads files | Tokens saved with MIMRY | Tasks located, MIMRY / grep |
|---|---|---|
| The line ranges MIMRY names first | 71.4% | 32 / 28 |
| Whole files | 51.0% | 33 / 28 |
grep -n, then 100 lines around each match | 48.6% | 31 / 27 |
Method, SWE-bench results and a worked example: docs/benchmarks.md.
MIMRY parses each file into symbols and edges, ranks files against a task, and re-reads only the files that changed. The three steps are described in docs/how-it-works.md.
Indexing and search run locally. Credential files are skipped. The details, including how secrets are redacted, are in docs/privacy.md.
Bug reports and pull requests are welcome. See CONTRIBUTING.md for setup and checks. MIMRY is in public alpha, and its interfaces may change before 1.0.
Thanks to everyone who has contributed: