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

Vaara MCP Server

제작자: vaaraio버전 2.17.0i★ 15 (저장소 전체의 별)i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.vaaraio/vaara-server

설치 방법

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Accountable autonomy MCP server: gating, tamper-evident audit for every action

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: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 2/2 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Vaara MCP Server에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    Vaara MCP Server 사이트 열기 ↗

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "vaara": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "vaara"
          ],
          "env": {
            "VAARA_DB": "your-value",
            "VAARA_API_KEY": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 해 보기

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

    ✓ Claude가 Vaara MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Vaara 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 Vaara MCP Server에 연결할 수 없어요

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

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Vaara MCP Server에 연결되는 앱 쓰기

  • Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 기타에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

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

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Vaara MCP Server에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    Vaara MCP Server 사이트 열기 ↗

  3. 터미널 열기

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

  4. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add vaara --env VAARA_DB=your-value --env VAARA_API_KEY=your-value -- uvx vaara

    Enter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    Vaara MCP Server이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 해 보기

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

    ✓ Claude Code가 Vaara MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Vaara 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

Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Vaara MCP Server에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    Vaara MCP Server 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    Vaara MCP Server 설정에서 VAARA_DB, VAARA_API_KEY가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

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

    ✓ Cursor가 Vaara MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Vaara 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

Vaara MCP Server 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. Vaara MCP Server에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    Vaara MCP Server 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    Vaara MCP Server 설정에서 VAARA_DB, VAARA_API_KEY가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

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

    ✓ VS Code가 Vaara MCP Server을 쓰고 있다고 하거나 답에 Vaara 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

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

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

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add vaara --env VAARA_DB=your-value --env VAARA_API_KEY=your-value -- uvx vaara

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "vaara": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vaara"
      ],
      "env": {
        "VAARA_DB": "your-value",
        "VAARA_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "vaara": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vaara"
      ],
      "env": {
        "VAARA_DB": "your-value",
        "VAARA_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "vaara": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vaara"
      ],
      "env": {
        "VAARA_DB": "your-value",
        "VAARA_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

  • VAARA_DB env
    Path to the SQLite audit DB. Defaults to vaara_audit.db in the working directory.
  • VAARA_API_KEY env
    Optional shared secret. When set, every tool call must include _api_key in its arguments. Leave unset for single-tenant stdio deployments where process isolation is enough.

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

한눈에 보기

GitHub 스타i
15 (저장소 전체의 별)
이 저장소에는 MCP 항목이 여러 개 있어 별은 순위에서 한 번만 세요
주간 다운로드i
182/주
라이선스i
라이선스 표시 없음
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
2.17.0
카테고리i
기타
레지스트리 공개i
2026년 10월 29일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 9일
제작자
vaaraio
패키지
pypi: vaara
웹사이트
vaara.io
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 11일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

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

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 그저께

  • … 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

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.

Google로 로그인하고 글쓰기

사용자 리뷰

아직 리뷰가 없어요

Google로 로그인하고 리뷰 쓰기

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 19148개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 19148개 중 76%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 19148개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Vaara MCP Server, 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 그저께 변경됐고, 최신 버전(2.17.0)은 13일 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: World Monitor, Claude Flow, Tldraw

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

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

제작자: koala73널리 사용됨★ 9만6일 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

제작자: ruvnet널리 사용됨↓ 1.4만/주★ 8.1만14개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Tldraw

Draw and visually collaborate with your agents on tldraw's canvas.

제작자: tldraw널리 사용됨★ 5.1만8개월 전 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

README 열기

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

Accountable Autonomy.

A verifiable receipt for every autonomous action, checkable by anyone.

Your AI agent transferred the funds, wrote the file, called the tool. Later, someone who does not trust you asks you to prove exactly what it did and why: a regulator, an auditor, a customer after an incident. Your own logs will not settle it, because you could have edited them.

Quick start

pip install vaara                            # Python: CLI, MCP proxy, server

brew tap vaaraio/tap && brew install vaara # macOS: CLI + menu-bar app (built from source) npm install @vaara/client # TypeScript client for the HTTP API

import vaara

@vaara.govern def transfer_funds(to: str, amount: float) -> str: ...

That is the whole thing. Every call to a governed function is risk-scored and decided against your policy before the body runs. An allowed call runs, and the decision, the call, and the outcome land in a hash-chained, tamper-evident record anyone can verify offline, with a signed receipt beside it. Sign the whole trail at export (vaara trail export) for third-party proof. Records persist to ~/.vaara/trail/audit.db by default, so evidence survives restarts. Python 3.10+. The base install carries three runtime dependencies, cryptography, rfc8785 and cbor2, which sign and canonicalise the receipts.

Both deny and escalate raise vaara.Blocked, since an escalation means a human has not answered yet. On a fresh install the example above runs. The default operating point is balanced, which allows below 0.55 and denies above 0.85, and a first call to transfer_funds scores 0.275 with a conformal interval of [0.085, 0.465]. Vaara decides on the interval's upper bound, and with no outcome history that interval is wide, so a riskier call escalates before its point estimate reaches the threshold. Feeding real outcomes back through report_outcome narrows it. The other presets are listed by vaara mode list. To watch decisions without acting on them, start with @vaara.govern(shadow=True).

Check a receipt with nothing installed

vaara.io/verify.html is the receipt explorer, in English and Finnish. A static page and one script, no build step and no dependencies. Paste in a receipt and it recomputes the DSSE pre-authentication encoding, takes its digest, and checks the Ed25519 signature with WebCrypto. The receipt never leaves the tab, nothing uploads, and the page works with the network off, so verification is not a service and Vaara is not a party to it. Save the page with its script and it keeps working.

It also states what a passing check does not establish: that the key belongs to the party you expect, that the signed statement is true, that decided_at means anything without an external time authority, or that one receipt is a whole history.

The explorer on the same page reads the public transparency log straight from your browser. Look a trail head up by digest, or paste a public key to see everything published under it. No account and no sign-in, because the key is the identity. Publishing to that log is opt-in and off by default (vaara trail publish-head), so an absence there means nothing was published rather than nothing happened.

See who else has checked it

vaara.io/conformance.html is the results page. It carries every suite and its verdict, and every party other than the maintainer who ran the checkers and reported what they found in public. Rows are chained, each holding the digest of the row before it, so removing or reordering one breaks every digest after it and the break is visible to anyone. The maintainer cannot take a row down either. A run that disagrees with ours is a row too, with the reason stated, and there is no blacklist.

The aggregate runner grades every suite at once, and grades another implementation's vectors the same way:

git clone https://github.com/vaaraio/vaara && cd vaara

pip install cryptography rfc8785 # enough for 53 of the 55 suites; the two that skip name their extra python scripts/conformance_runner.py # grade the reference corpus python scripts/conformance_runner.py --vectors-dir ./your_vectors # grade your own

It prints a prefilled link at the end of every run, so asking for a row takes one click. The named, versioned rule set, what a pass does and does not establish, and the full suite list are in docs/conformance-profile.md.

Prefer the explicit pipeline?

The decorator drives the same engine you can call directly when you want the decision object in hand.

from vaara.pipeline import InterceptionPipeline

pipeline = InterceptionPipeline() result = pipeline.intercept( agent_id="agent-007", tool_name="fs.write_file", parameters={"path": "/etc/service.yaml", "content": "..."}, agent_confidence=0.8, ) if result.allowed: pipeline.report_outcome(result.action_id, outcome_severity=0.0) else: print(result.reason)

Every call gets a risk score and an allow / block / escalate decision against your policy, then the call, the decision, and the real outcome are written to the audit trail. report_outcome closes the loop: the scorer reweights based on which signals actually predicted the outcome. Every release carries SLSA v1 build provenance as a GitHub artifact attestation (SLSA Build Level 2), and the PyPI wheel is the same file, so gh attestation verify vaara- -py3-none-any.whl --repo vaaraio/vaara checks either download. Optional ML classifier: pip install 'vaara[ml]'.

Verify it without trusting the producer

Writing a trail is the easy half. The half that matters is letting someone who does not trust you check it, with no key, no access, and none of your code. Every Vaara record is content-addressed and fail-closed on authenticity, and ships with public conformance vectors plus a standalone checker that imports no Vaara code, so an independent party reproduces every verdict offline.

vaara verify-bundle evidence-bundle.json

ok only when a signature is actually established, not merely present in a log. The same property drives the standards work behind the Vaara Receipt Internet-Draft: evidence that holds up for someone who runs none of your software. The full verifier set, the trust model for each verb, and where trust comes from in each case are in docs/verifying-evidence.md.

To check that claim yourself, without installing Vaara, run the standalone checker against the published vectors. Its only dependencies are cryptography and rfc8785:

git clone https://github.com/vaaraio/vaara

cd vaara pip install cryptography rfc8785 # the checker's only dependencies python tests/vectors/external_evidence_v0/_check_independent.py

It re-derives every verdict from the receipt bytes and the public key alone. The output shows the property the trail is built for: a receipt dropped from inside a declared boundary is a provable gap from the held set, with no issuer access and no external witness.

For the whole loop in one runnable file, produce a signed record, verify it yourself, then watch a single forged byte get caught, see examples/prove-it-yourself/. The logs-versus-evidence argument behind it is in docs/logs-vs-evidence.md.

What the evidence looks like

vaara compliance report --db audit.db --format json against a real trail produces an article-level evidence record an auditor reads directly. Articles with no recorded events return evidence_insufficient, not a rubber stamp.

{

"system_name": "Acme HR Assistant", "overall_status": "evidence_insufficient", "trail_integrity": {"size": 105, "chain_intact": true}, "articles": [ {"article": "Article 12(1)", "title": "Record-Keeping (Logging)", "status": "evidence_sufficient", "strength": "strong", "evidence_count": 105}, {"article": "Article 15(1)", "title": "Accuracy, Robustness and Cybersecurity", "status": "evidence_insufficient", "strength": "absent", "evidence_count": 0} ] }

Each verdict carries the threshold-versus-observed snapshot, the rationale, and the underlying records, so a reviewer traces status back to a concrete event. The same data renders as a Notified-Body PDF, a static HTML dashboard, or a Sigstore-signed handoff envelope. See docs/COMPLIANCE.md.

What you get

  • Gate every tool call you route through it against your own policy: allow, block, or escalate. Coverage is whatever you wrap; each adapter documents the surface it sees, and the Claude Code plugin states its four explicitly.
  • A tamper-evident trail an outside party verifies without trusting your stack, with the chain head anchorable to an external RFC 3161 / eIDAS timestamp so its existence is provable against a clock you do not control.
  • Article-level EU AI Act evidence, honest about the gaps instead of papering over them.
  • Governance of the model call itself, not only the tools around it: a hardware-rooted inference receipt that a second, different local model cross-checks. This is the sovereign inference harness, new in v1.0.
  • Enforcement, not only a record (v1.1.0): a credential broker mints a signed, short-lived credential bound to the attestation digest and scoped to one tool, its argument commitment, and tenant, with typed capability scopes that bound what a call may do. A gateway in front of a protected tool refuses any call without a valid, attestat

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요