Claude Agy MCP
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Delegate heavy tasks from Claude Code to the Antigravity CLI (Gemini) with quota-aware failover.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i2개 중 2개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i초기↓ 72/주 · ★ 7
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: 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 2개 중 2개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 직접 입력할 값:
AGY_PATH,AGY_TIMEOUT,AGY_MAX_RUNTIME,AGY_MAX_OUTPUT_CHARS,AGY_DEFAULT_MODEL,AGY_ON_FAILURE
필요한 것
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": {
"claude-agy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pymodel/claude-agy-mcp"
],
"env": {
"AGY_PATH": "your-value",
"AGY_TIMEOUT": "your-value",
"AGY_MAX_RUNTIME": "your-value",
"AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "your-value",
"AGY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"AGY_ON_FAILURE": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add claude-agy --env AGY_PATH=your-value --env AGY_TIMEOUT=your-value --env AGY_MAX_RUNTIME=your-value --env AGY_MAX_OUTPUT_CHARS=your-value --env AGY_DEFAULT_MODEL=your-value --env AGY_ON_FAILURE=your-value -- npx -y @pymodel/claude-agy-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"claude-agy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pymodel/claude-agy-mcp"
],
"env": {
"AGY_PATH": "your-value",
"AGY_TIMEOUT": "your-value",
"AGY_MAX_RUNTIME": "your-value",
"AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "your-value",
"AGY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"AGY_ON_FAILURE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"claude-agy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pymodel/claude-agy-mcp"
],
"env": {
"AGY_PATH": "your-value",
"AGY_TIMEOUT": "your-value",
"AGY_MAX_RUNTIME": "your-value",
"AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "your-value",
"AGY_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"AGY_ON_FAILURE": "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
AGY_PATHenvPath to the agy binary (defaults to `agy` on PATH)AGY_TIMEOUTenvOverride the runtime ceiling for all tools, in seconds (use AGY_TIMEOUT_ to override a single tool)AGY_MAX_RUNTIMEenvAbsolute runtime ceiling in seconds (default 3600); the bridge does not kill on inactivity, only on cancellation, quota exhaustion, or this ceilingAGY_MAX_OUTPUT_CHARSenvTruncation cap for tool output, in characters (default 50000)AGY_DEFAULT_MODELenvFallback model when no chain entry is available (defaults to Gemini 3.6 Flash (High))AGY_ON_FAILUREenvSet to `strict` to instruct the calling agent not to absorb failed delegations (default `fallback`)
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
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
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 11일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 PyModel 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 9일 전
- … 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
개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5739개 중 86%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5739개 중 29%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5739개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Claude Agy MCP, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 2개 중 2개를 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 9일 전 변경됐고, 최신 버전(1.0.3)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: REA, Netdata, Front-End Checklist
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
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Install · Why Gemini 3.8 Flash? · MCP Power Stack · Tools · Timeouts · Configuration
⚡ Install
npm i @pymodel/claude-agy-mcp
claude mcp add-json -s user claude-agy-mcp \
'{"type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@pymodel/claude-agy-mcp"],"timeout":3600000}'
Claude Code delegates heavy tasks to Google's flagship Gemini Flash via the Antigravity CLI (agy) — saving Claude's context window and tokens for what matters.
Claude acts as the orchestrator → claude-agy-mcp routes compute-heavy sub-tasks to the newest Gemini Flash agy offers → only concise answers return. Large files, deep git searches, and log dumps never pollute Claude's context.
User → Claude Code → claude-agy-mcp (MCP) → agy CLI → Gemini 3.8 Flash / Pro / Claude
← ← ← (Clean answers only)
Why Gemini Flash for Claude Code?
Gemini Flash is Google's most intelligent workhorse model for coding and agentic execution. It applies deep multi-step planning, rigorous terminal reasoning, and high first-pass code accuracy.
Gemini 3.8 Flash (High) is the default model for every tool. Each chain leads with
gemini-flash@latest-high, which resolves againstagy modelsto the newest Flash at High effort — 3.8 Flash as of 2026-09-11 — and only falls back to Pro or Claude when Flash is unavailable or cooling down. The benchmark table below compares 3.8 Flash against 3.7 Flash, from Google's launch table (2026-09-02); the bridge does not pin that generation.
Benchmark Highlights
| Benchmark / Capability | Gemini 3.8 Flash (High) | Prior Generation (3.7 Flash) | Advantage |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 73.7% | 65.3% | +8.4 pts in long-horizon software engineering; within 0.3 of Claude Opus 5 |
| Terminal-Bench 2.1 | 89.4% | 85.8% | +3.6 pts in agentic CLI execution; ahead of Opus 5 (89.1%) and GPT-5.6 Sol |
| OSWorld-2.0 | 59.0% | 50.6% | +8.4 pts in agentic computer use |
| HLE-Verified | 54.9% | 53.6% | Multi-step expert reasoning, ahead of Opus 5 (54.4%) |
| Vals Finance Agent v2 | 61.4% | 59.0% | Leads Opus 5 (58.6%) and GPT-5.6 Sol (53.8%) on quantitative agent work |
| Token Economics | $0.75 / $3.75 (1M) | $0.75 / $3.75 | Same price as 3.7 Flash; up to 10x–20x cheaper than Claude Opus/Sonnet |
The Token & Context Multiplier
When Claude Code directly analyzes a 4,000-line database dump or greps 20 files across git history, those thousands of lines stay permanently in Claude's prompt context, inflating cost and pushing you toward compaction.
With claude-agy-mcp:
- Claude calls
analyze_filesordeep_search. - Gemini 3.8 Flash processes the 100k+ tokens in isolation via
agy. - Only the exact code-level findings and line citations return into Claude's prompt.
- Subsequent questions reuse the same agy session with
follow_upwithout re-sending any files.
The Ultimate AI Engineering MCP Stack
claude-agy-mcp is designed to anchor a modern AI engineer's MCP toolkit alongside complementary specialized servers:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code (Agent) │ └──────┬──────────────────────┬───────────────────────┬───────────────────────┘ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │claude-agy-mcp│ │ context7 │ │ firecrawl │ │ tavily │ │ (Gemini 3.8 │ │(Official Docs│ │(Web Scraping │ │(Live Search │ │ Delegation) │ │ & API Specs)│ │ & Crawling) │ │ & Research) │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
| MCP Server | Primary Superpower | When Claude Uses It |
|---|---|---|
| `claude-agy-mcp` | Heavy Compute & Coding Delegation | Analyzing files >200 lines, repo archaeology (git log/diff/blame), adversarial code reviews, and raw execution via Gemini 3.8 Flash. |
| `context7` | Up-to-date Official Documentation | Fetching latest version-accurate API signatures and documentation for libraries (Next.js, React, Tailwind, Prisma, Vite, etc.) to eliminate hallucinated APIs. |
| `firecrawl` | Clean Web Scraping & Crawling | Converting dynamic web pages, documentation sites, and GitHub repos into clean, LLM-ready markdown or structured JSON. |
| `tavily` | Fast Live Search & Grounding | Low-latency web search, current news, error message lookups, and technical research. |
Recommended MCP Configuration (.agents/mcp_config.json or Claude Code)
{
"mcpServers": { "claude-agy-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pymodel/claude-agy-mcp"], "timeout": 3600000 }, "context7": { "command": "npx", "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"] }, "firecrawl": { "command": "npx", "args": ["-y", "firecrawl-mcp"] }, "tavily": { "command": "npx", "args": ["-y", "tavily-mcp"] } } }
Why this over claude-to-agy?
| claude-to-agy | claude-agy-mcp | |
|---|---|---|
| Tool surface | 1 generic delegate_to_agy | 8 purpose-built tools — Claude self-routes reliably |
| Model selection | none (agy default only) | per-tool family selectors that follow new generations, with quota failover |
| Multi-turn | stateless | session continuity — follow_up resumes agy conversations without resending context |
| Output safety | unbounded | configurable truncation cap protects Claude's context |
| Sandbox | no | read-only tools blocked from writing into the workspace on macOS, optional --sandbox |
| Honest results | exit code only | decides on agy's JSON envelope — reports auto-denied tool actions instead of hiding them |
| Install | uvx (Python) | npx (Node) — zero install |
Requirements
- Node.js 18+
- Antigravity CLI (
agy) installed and authenticated - Claude Code
Install
# 1. Register the MCP server (user scope = all projects).
add-json bakes in a generous client-side timeout so long analyze_files /
delegate calls don't trip Claude Code's tool-call deadline (see Timeouts).
claude mcp add-json -s user claude-agy-mcp \ '{"type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@pymodel/claude-agy-mcp"],"timeout":3600000}'
2. Install the bundled skills into every agent found on this machine.
The server gives an agent the tools; the skills tell it when to use them.
npx --package @pymodel/claude-agy-mcp claude-agy-mcp-install-skills
--list to preview, --dir to install somewhere explicit,
--force to replace a skill you have symlinked to your own checkout.
3. Optional: add delegation rules to your project (or ~/.claude/CLAUDE.md).
curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/PyModel/claude-agy-mcp/main/CLAUDE.md
Bundled skills
Installing the package installs the skills too, so there is nothing separate to vendor or keep in sync:
| Skill | What it does |
|---|---|
agy-delegation | Routing rules: which tool to reach for, and when delegating beats doing the work in-context. |
agy-delegate | The full delegate-and-review workflow — writing a brief agy can execute blind, dispatching it, reviewing the diff against the brief, and landing it yourself. Includes a CLI-relay fallback for agents that cannot call MCP tools. |
The
"timeout": 3600000(60 min, milliseconds) is the client-side tool-call
deadline, matched to the bridge's default
AGY_MAX_RUNTIMEceiling. Without it,
a cold-start
analyze_files(~40–50s) or a longdelegatehits Claude Code's
default and returns
timed out waiting for responsew