프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.프로토타입 · 30분마다 업데이트
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

MCP Orchestrator

제작자: rupinder2버전 0.1.2i★ 6i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.rupinder2/mcp-orchestrator

설치 방법

What it does

Aggregates tools from multiple MCP servers with unified BM25/regex search and deferred loading.

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed · 1 setting to fill in (REDIS_URL)
  • Category 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 2/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 14일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude에 MCP server MCP Orchestrator을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "orchestrator": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-orchestrator" ], "env": { "REDIS_URL": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) REDIS_URL에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 MCP Orchestrator의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. uv 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    uv --version
    • 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다

    uv 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version

    한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • REDIS_URL Redis connection URL. Required only when STORAGE_BACKEND=redis.

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "orchestrator": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "mcp-orchestrator"
          ],
          "env": {
            "REDIS_URL": "your-value"
          }
        }
      }
    }
  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 해 보기

    MCP Orchestrator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 MCP Orchestrator을 쓰고 있다고 하거나 답에 MCP Orchestrator 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 2개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • STORAGE_BACKEND Storage backend for tool cache. Use 'memory' for development or 'redis' for production.
  • SERVER_CONFIG_PATH Path to the server_config.json file listing downstream MCP servers.

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 MCP Orchestrator에 연결할 수 없어요

MCP Orchestrator는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · MCP Orchestrator에 연결되는 앱 쓰기

  • 설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 검색 및 AI 기억에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude Code에 MCP server MCP Orchestrator을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): claude mcp add --scope user orchestrator --env REDIS_URL=your-value -- uvx mcp-orchestrator 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) REDIS_URL에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 MCP Orchestrator의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. uv 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    uv --version
    • 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다

    uv 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version

    한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • REDIS_URL Redis connection URL. Required only when STORAGE_BACKEND=redis.

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  4. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user orchestrator --env REDIS_URL=your-value -- uvx mcp-orchestrator
  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    MCP Orchestrator이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 해 보기

    MCP Orchestrator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 MCP Orchestrator을 쓰고 있다고 하거나 답에 MCP Orchestrator 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 2개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • STORAGE_BACKEND Storage backend for tool cache. Use 'memory' for development or 'redis' for production.
  • SERVER_CONFIG_PATH Path to the server_config.json file listing downstream MCP servers.

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Cursor 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Cursor에 MCP server MCP Orchestrator을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "orchestrator": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-orchestrator" ], "env": { "REDIS_URL": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) REDIS_URL에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 MCP Orchestrator의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. uv 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    uv --version
    • 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다

    uv 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version

    한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • REDIS_URL Redis connection URL. Required only when STORAGE_BACKEND=redis.

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    MCP Orchestrator 설정에서 REDIS_URL가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    MCP Orchestrator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 MCP Orchestrator을 쓰고 있다고 하거나 답에 MCP Orchestrator 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 2개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • STORAGE_BACKEND Storage backend for tool cache. Use 'memory' for development or 'redis' for production.
  • SERVER_CONFIG_PATH Path to the server_config.json file listing downstream MCP servers.

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (REDIS_URL) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 VS Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 VS Code에 MCP server MCP Orchestrator을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "servers": { "orchestrator": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "mcp-orchestrator" ], "env": { "REDIS_URL": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) REDIS_URL에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 MCP Orchestrator의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. uv 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    uv --version
    • 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다

    uv 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version

    한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • REDIS_URL Redis connection URL. Required only when STORAGE_BACKEND=redis.

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    MCP Orchestrator 설정에서 REDIS_URL가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    MCP Orchestrator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 MCP Orchestrator을 쓰고 있다고 하거나 답에 MCP Orchestrator 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 2개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • STORAGE_BACKEND Storage backend for tool cache. Use 'memory' for development or 'redis' for production.
  • SERVER_CONFIG_PATH Path to the server_config.json file listing downstream MCP servers.

설명은 아직 영어 원문입니다.

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

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? MCP Orchestrator을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user orchestrator --env REDIS_URL=your-value -- uvx mcp-orchestrator

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "orchestrator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-orchestrator"
      ],
      "env": {
        "REDIS_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "orchestrator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-orchestrator"
      ],
      "env": {
        "REDIS_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "orchestrator": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-orchestrator"
      ],
      "env": {
        "REDIS_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

  • STORAGE_BACKEND env
    Storage backend for tool cache. Use 'memory' for development or 'redis' for production.
  • REDIS_URL 필수 env
    Redis connection URL. Required only when STORAGE_BACKEND=redis.
  • SERVER_CONFIG_PATH env
    Path to the server_config.json file listing downstream MCP servers.

설명은 아직 영어 원문입니다.

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

한눈에 보기

주간 다운로드i
25/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
전송 방식
stdio, streamable-http
최신 버전i
0.1.2
레지스트리 공개i
2026년 2월 26일
코드 마지막 변경i
2026년 2월 26일
제작자
rupinder2
패키지
pypi: mcp-orchestrator
pypi: mcp-orchestrator
레지스트리 상태
활성

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

모든 앱과 장단점 →

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 15일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 rupinder2 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ! 주의

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 9개월 전, 6개월 넘게 지났어요

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 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

공개된 취약점 (OSV.dev)

아직 확인하지 않았습니다

우리가 확인하는 것 → · JSON

제작자: 재확인 요청 또는 잘못된 정보 신고

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 6137개 중 89%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 6137개 중 3%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 6137개 중 50%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MCP Orchestrator, 안전한가요?

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.

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 9개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 9개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

비슷하게 동작하는 다른 것

같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

제작자: every-app널리 사용됨★ 2.8만어제 업데이트

클라우드에서 실행✓ everyapp.com

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

제작자: exa-labs널리 사용됨★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · exa.aiPopNx 팀이 직접 써 봄

Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

제작자: mock-server성장 중★ 5천19일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ 서비스 회사 · mock-server.com

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

제작자: MicrosoftDocs널리 사용됨★ 2천12개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · microsoft.comPopNx 팀이 직접 써 봄

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

제작자: proxysoul성장 중★ 1.6천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ empryo.com
  • OpenSEO — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요
  • Exa — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요 · Claude 디렉터리에 있음
  • Mockserver — 컴퓨터에 설치 필요 · 키 불필요
  • Microsoft Learn MCP — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요 · Claude 디렉터리에 있음
  • Docs — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

MCP Orchestrator

A central hub that connects to multiple downstream MCP servers, aggregates their tools, and provides unified access with powerful tool search capabilities.

Built around deferred tool loading — search across all your servers without blowing Claude's context window.

Features

  • Config-based Server Registration: Add downstream MCP servers via JSON config file
  • Tool Namespacing: Automatic server_name__tool_name format
  • Tool Search: Unified BM25/regex search with deferred loading support
  • Flexible Authentication: Static saved headers or token forwarding
  • Multiple Transports: stdio or HTTP
  • Tool Definition Caching: Cached definitions, raw result passthrough
  • Storage Backends: In-memory (development) or Redis (production)

Quick Start

Installation
pip install mcp-orchestrator
Running the MCP Server
# Run as stdio MCP server (for Claude Desktop, Cursor, etc.)

mcp-orchestrator

Or run with Python directly

python -m mcp_orchestrator.main

HTTP Transport:

ORCHESTRATOR_TRANSPORT=http ORCHESTRATOR_PORT=8080 python -m mcp_orchestrator.main

This starts the server on http://localhost:8080/mcp with CORS enabled.

Configuring Servers

Add downstream MCP servers in server_config.json:

{

"servers": [ { "name": "my-server", "url": "http://localhost:8080/mcp", "transport": "http", "auth_type": "static", "auth_headers": { "Authorization": "Bearer my-token" } }, { "name": "my-stdio-server", "url": "server.py", "transport": "stdio", "command": "uv", "args": ["run", "python", "server.py"] } ] }

Searching for Tools

The orchestrator provides unified tool search (BM25 by default, regex optional):

# BM25 search (default - natural language)

results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "get weather information", "max_results": 3 })

Regex search (set use_regex=true)

results = await mcp_client.call_tool("tool_search", { "query": "weather|forecast", "use_regex": true, "max_results": 3 })

Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────┐

│ MCP Orchestrator │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ FastMCP Server │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ │ │ tool_search │ │ call_remote_tool │ │ │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Server │ │ Tool │ │ Storage │ │ │ │ Registry │ │ Search │ │(Memory/Redis)│ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ MCP Svr │ │ #1 │ │ #2 │ │ #N │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘

Configuration

Environment Variables
VariableDefaultDescription
STORAGE_BACKENDmemoryStorage backend (memory or redis)
REDIS_URLredis://localhost:6379/0Redis connection URL
MCP_ORCHESTRATOR_TOOL_CACHE_TTL300Tool schema cache TTL in seconds
MCP_ORCHESTRATOR_DEFAULT_CONNECTION_MODEstatelessDefault connection mode
MCP_ORCHESTRATOR_CONNECTION_TIMEOUT30.0Connection timeout in seconds
MCP_ORCHESTRATOR_MAX_RETRIES3Maximum retry attempts
ORCHESTRATOR_TRANSPORTstdioMCP transport (stdio or http)
ORCHESTRATOR_PORT8080Port for HTTP transport
ORCHESTRATOR_HOST0.0.0.0Host for HTTP transport
ORCHESTRATOR_LOG_LEVELINFOLogging level
SERVER_CONFIG_PATHserver_config.jsonPath to server configuration file
Claude Desktop Integration

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "mcp-orchestrator": { "command": "mcp-orchestrator", "env": { "STORAGE_BACKEND": "memory", "ORCHESTRATOR_LOG_LEVEL": "INFO" } } } }

MCP Tools

tool_search

Search for tools using BM25 relevance ranking or regex pattern matching.

@mcp.tool()

async def tool_search( query: str, max_results: int = 3, use_regex: bool = False, ) -> dict: """Search for tools using BM25 or regex.

By default uses BM25 natural language search. Set use_regex=True to search using Python regex patterns instead. """

discover_tools

Discover tools from a registered downstream server.

@mcp.tool()

async def discover_tools( server_name: str, ) -> dict: """Discover tools from a registered server and index them for search.

Returns the list of discovered tools with their schemas. """

call_remote_tool

Call a tool directly on a downstream MCP server.

@mcp.tool()

async def call_remote_tool( tool_name: str, arguments: Optional[dict] = None, auth_header: Optional[str] = None, ) -> Any: """Call a tool on a downstream server.

Args: tool_name: Namespaced tool name (server_name__tool_name) arguments: Tool arguments auth_header: Optional auth header to override server's configured auth """

Tool Search Results

The search tools return results in the format expected by Claude's tool search system:

{

"success": true, "tool_references": [ { "type": "tool_reference", "tool_name": "server_name__tool_name" } ], "total_matches": 5, "query": "weather" }

Testing

Run the test suite:

uv run pytest

Run with coverage:

uv run pytest --cov=mcp_orchestrator

Project Structure

mcp-orchestrator/

├── src/mcp_orchestrator/ │ ├── init.py │ ├── main.py # Entry point │ ├── models.py # Pydantic models │ ├── mcp_server.py # FastMCP server │ ├── config_loader.py # Config file loader │ ├── server/ │ │ └── registry.py # Server registry │ ├── tools/ │ │ ├── router.py # Tool router │ │ └── search.py # Tool search service │ └── storage/ │ ├── base.py # Storage interface │ ├── memory.py # In-memory backend │ └── redis.py # Redis backend ├── tests/ │ ├── test_registry.py │ ├── test_search.py │ ├── test_storage.py │ ├── test_models.py │ └── test_integration.py ├── server_config.json # Pre-configured downstream servers ├── pyproject.toml ├── README.md └── .env # Environment variables (not committed)

License

MIT License

Contributing

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