原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

IceShore

作者:iceshore.ai版本 1.0.0i★ –i在云端运行
注册名称ai.iceshore/iceshore

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Make your AI better at system maintenance. Prompts your AI to organize use cases behind each system.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在云端运行
  • 传输方式: Streamable HTTP
  • 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.iceshore.ai/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http iceshore https://mcp.iceshore.ai/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "iceshore": {
      "url": "https://mcp.iceshore.ai/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "iceshore": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.iceshore.ai/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.iceshore.ai/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

工具名称和描述与服务器在 2026年11月8日 报告的完全一致。这些内容由作者撰写,不是我们写的;我们以纯文本形式显示。

  • auth_check

    IceShore への接続と認証の状態を返す。 入力: なし。 出力: 認証成功なら userId と所属組織一覧(organizations: workspace_id / name / role)、失敗(トークンの無効・失効など)なら error を含む文字列。 organizations[].workspace_id は、create_content / commit_uploaded_codes の登録先(workspace_id)や list_projects の絞り込みに使える値。 組織への登録ができるのは、role が admin または

  • list_projects

    ユーザが閲覧権限を持つプロジェクト(ADL 構成図)の一覧を返す(ログインが必要)。 用途: 作業対象のプロジェクトの特定。業務影響・規模・依存関係を分析するときに、get_content で ADL を取る前の起点になる。 ページング: 既定は page=0 / itemperpage=24。続きは page=1, 2, …。itemperpage の最大は 100。 サンプルとの関係: range を省くと range="related" と同じで、公式サンプルは含まない(サンプルは list_samples が返す)。 workspace_id を

  • list_samples

    【認証不要】匿名(未ログイン)でも使える。サンプルのワークスペース(公式のサンプル・有名OSSのサンプルなど)の公開構成図の一覧を返す(ログイン時も同じ)。 用途: 新しい設計の参考事例、サンプルを土台にした作成。 list_projects との違い: list_projects は自分が閲覧権限を持つプロジェクト(サンプルを含まない)、本ツールはサンプルだけ。 ワークスペース: 既定はすべてのサンプルのワークスペース。workspace で1つに絞れる(一覧の先頭にサンプルのワークスペースの名前と id を出す)。 ページング: 既定は page=0

  • get_guide

    【認証不要】匿名(未ログイン)でも使える。IceShore のガイド文書(ADL の書き方・登録手順・分析の進め方など)を名前で返す。 MCP リソースに対応していないクライアント向けの取得手段で、対応クライアントは resources/read でも同じ内容を読める。 主な名前: "analysis"(業務影響・依存・外部波及の分析)/ "registration"(システム登録)/ "fix"(ADL の修正)/ "adl"(ADL の作り方)/ "saving-publishing"(保存と公開)。 入力: name(短縮名または URI パス)。

  • get_content

    【認証不要(公式サンプルの公開コンテンツのみ)】匿名では公式サンプルだけを返し、それ以外はログインが必要(401)。IceShore プロジェクト 1 件の ADL と添付ファイルを返す。 用途: 既存プロジェクトの参照、保存・更新の結果の確認(get_content(mode='detail') の戻りが保存後の実際の状態の正典)。 id は list_projects または list_samples が返す、"d" で始まる内部 ID。 mode の違い: - "meta": メタ情報だけ。S3 を読まないので速い(10 秒以上短い) - "roo

  • create_content

    新しい IceShore プロジェクトを作る(ADL と添付ファイルを登録する。ログインが必要)。既存プロジェクトの更新は save_content が扱う。 codes の形: 配列のうち 1 件が ADL 本体(id="adlRoot", isRoot=true, lang="adl", fmt="json", data=ADL を JSON.stringify した文字列)。残りはプロビジョニングファイルを 1 件 1 エントリ(isRoot=false)。ADL 本体が無いと画面では空になる。ADL の構造は iceshore://guide/a

  • save_content

    既存の IceShore プロジェクトの ADL と添付ファイルを更新する(ログインが必要・所有者または admin / editor 権限)。新規作成は create_content が扱う。 全置換(full-replace): codes に渡したものがすべてになり、未指定の既存ファイルは削除される(allow_code_deletion を付けたときだけ削除を受け付ける)。既存ファイルを残すには、変更しないものも含めて全 codes を送る。現在の codes は get_content(mode='detail') で取れる。一部のファイルだけ

  • request_upload_url

    プロビジョニングファイル 1 件分の、S3 への presigned PUT URL を発行する(ログインが必要)。ファイルが複数なら batch_request_upload_url が 1 回で N 件を発行する。 返る upload_url は HTTP PUT でファイル本体を受け付ける(有効期限 10 分)。シェルを実行できるクライアントでの例: curl --silent --show-error --fail -X PUT --upload-file <ローカルパス> ' '。ファイル中身はディスクから S3 へ直接送られ、会話の出力トーク

  • batch_request_upload_url

    複数のプロビジョニングファイルの presigned PUT URL を、1 回の呼び出しで N 件(最大 100)発行する(ログインが必要)。 各 upload_url は HTTP PUT でファイル本体を受け付ける(有効期限 10 分・並列可)。シェルを実行できるクライアントでの例: curl --silent --show-error --fail -X PUT --upload-file <ローカルパス> ' '。 アップロードしたファイルは commit_uploaded_codes で構成図に取り込まれる。ADL 本体(adr)も 1 ファ

  • commit_uploaded_codes

    request_upload_url / batch_request_upload_url の URL へ PUT したファイルを、IceShore プロジェクトの codes に取り込む(ログインが必要)。新規プロジェクトはこの呼び出しで作られ、既存プロジェクトにはマージ(MERGE)で追記・更新し、指定しなかった既存ファイルは温存する。 マージのルール: code_id が一致すれば上書き、新しい code_id は末尾に追加、code_entries に無い既存ファイルはそのまま残る(save_content の全置換とは違う)。adl_root(

  • list_codes_meta

    既存プロジェクトの codes 配列のメタデータ一覧を返す(ファイル中身 data は含まない)。差分アップロードの判定に使う。 各エントリの sha256 は、data フィールド(文字列)を SHA-256 にかけた値。テキストファイルなら、ローカルの shasum -a 256 の結果と一致する。 sha256 が一致するファイルは変更なしで、不一致または一覧に無いファイルだけを request_upload_url / batch_request_upload_url → commit_uploaded_codes で送れば足りる。 入力: pr

  • delete_code

    プロジェクトの codes から 1 件のファイルを削除する(ログインが必要)。ADL 本体(adlRoot)は削除できない(必要なら save_content の全置換)。 1 ファイル分の読み書きだけで済み、全 codes を送り直す save_content より速い。構成図は保存時にサーバ側で作り直される。 入力: project_id, code_id(どちらも必須)。 出力: { ok: true, id, removed: true|false }。removed:false は、その code_id が元から無かったことを示す。

  • get_notes

    プロジェクトの humanNote(人が ADL のノードに残した規範的な注意点)を返す(ログインが必要)。1 ノード(ref_path)につき有効なノートは最大 1 件。 用途: 既存プロジェクトを編集するときの確認、人が編集した形跡(_meta.d が "h:" で始まる)のあるノードの参照、特定ノードについての質問への回答。 refs(任意・配列): 取得するノードの ref_path。省くと全件(最大 500 件)。 ref_path が今の ADL に無いノートは、ノードの削除や改名で取り残されたもの。 出力: { code, id, data

  • add_note

    ADL のノードに、規範的な注意点(humanNote)を保存する(ログインが必要・editor または admin 権限)。同じ ref_path への保存は上書き(UPSERT)で、1 ノードに有効なノートは最大 1 件。 text: 200 字以内。「〜のため〜にする」「〜なので〜禁止」の規範の形。固有名詞は書ける。1 ノードの複数の観点は 1 文にまとめて書く。 ref_path はサーバが ADL と照合する: 見つからないときは reason="ref_path_not_found" と、当たった最長の前置(matched_prefix)、そ

  • delete_note

    ADL ノードの humanNote を論理削除する(is_deleted=1・ログインが必要・editor または admin 権限)。行は消さないので、同じ ref_path に add_note すると復活する。 入力: content_id, ref_path(どちらも必須)。 出力: { ok, mode: "deleted"|"not_found" }。

  • find_content_by_source

    git の origin URL(またはローカルの絶対パス)から、IceShore のプロジェクト(ADL)を探す(ログインが必要)。 用途: IaC のインポート前に、同じリポジトリがインポート済みかを調べる(済みなら更新 = save_content、未なら新規 = create_content の対象になる)。手順は iceshore://guide/iac-import に書いてある。 入力: origin_url。 出力: 見つかれば found=true と id・title・updatedAt、無ければ found=false。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月9日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    注册中心没有列出源代码仓库,因此无法将发布者(iceshore.ai)与代码对应起来

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • ✓ 通过

    端点有响应

    在 1191 毫秒内响应(HTTP 200)

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    无需登录

  • ✓ 通过

    工具描述中没有隐藏指令

    已读取 16 个工具描述,未发现针对 AI 的隐藏指令

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5789 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5789 个服务器的 52% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5789 个服务器的 40%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

IceShore 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.0)于36天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash广泛使用↓ 97.3万/周★ 6.4万今天更新

电脑或云端

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者:DeusData广泛使用↓ 1.8万/周★ 4.8万23天前更新

在你的电脑上运行

Exa

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

作者:exa-labs广泛使用★ 52132个月前更新

在云端运行✓ exa.ai

作者的 README

仓库中没有找到 README

问 PopNx