AI Workbench MCP

Name: AI Workbench MCP
Author: alptugharun

von alptugharunVersion 0.1.0a2i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.alptugharun/ai-workbench-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Read-only MCP server for reusable AI prompts and assistant blueprints.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiGanz neu↓ 35/Wo. · ★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "ai-workbench": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alptugharun-ai-workbench-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add ai-workbench -- uvx alptugharun-ai-workbench-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "ai-workbench": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alptugharun-ai-workbench-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "ai-workbench": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alptugharun-ai-workbench-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto alptugharun bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 5727 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 53 % der anderen 5727 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5727 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist AI Workbench MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0a2) kam vor 35 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Installieren

Codebase Memory

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

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Installieren

Exa

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

von exa-labsWeit verbreitet★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

AI Workbench MCP

A tiny, read-only MCP server for reusable AI prompts and assistant blueprints.

Never used MCP before? Start with the [Beginner Guide](BEGINNER-GUIDE.md): what MCP is, why these three tools exist, exact install/doctor steps, expected results and failure paths.

AI Workbench MCP exposes a small local catalog over Model Context Protocol stdio. It is intentionally boring in the best way: no network calls, no shell execution, no account access, no file writes, no hidden provider request.

It gives an MCP host three tools:

Tool	Result
`list_prompts`	Lists the bundled prompt templates and assistant blueprints
`render_prompt`	Fills a bundled prompt template with explicit string variables
`get_assistant`	Returns one assistant blueprint for ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, or portable Agent Skill format

Why this exists

A lot of AI repos jump straight from "here is a prompt" to "this is an agent." I wanted a smaller boundary that is easy to inspect.

The server keeps the useful parts local and makes its limits obvious:

read-only tool contracts;
explicit MCP trust hints;
bounded input sizes;
strict top-level schemas;
no runtime dependencies outside the Python standard library;
real stdio handshake tests;
named tests for every public tool.

Quick start

Install the published alpha package:

python -m pip install "alptugharun-ai-workbench-mcp==0.1.0a2"

Confirm the local package can load before touching host configuration:

alptugharun-ai-workbench-mcp --doctor

A healthy result reports the package/Python versions, all three tool names, catalog counts and the read-only permission boundary. It makes no network request and does not prove host compatibility; it tells you whether the local package layer is healthy.

Then point a stdio-capable MCP host at the server:

Launch command:

alptugharun-ai-workbench-mcp

This repository documents the stdio server itself. For the host we have actually exercised, use the copy/paste Cursor setup and 3-tool verification guide. Other MCP clients can differ, so use their current documentation rather than assuming Cursor's configuration is portable.

Security model

Every public tool declares:

"readOnlyHint": true, "destructiveHint": false, "idempotentHint": true, "openWorldHint": false }

The implementation does not import HTTP clients, subprocess modules, filesystem-write helpers, browser libraries, or provider SDKs.

That does not mean "trust any MCP server." It means this repository keeps its own boundary narrow and testable.

Verify it yourself

python -m unittest discover -s tests -v

python examples/smoke_client.py

CI runs the package and protocol tests on Linux and Windows.

Package / registry status

PyPI: the project publishes through GitHub OIDC Trusted Publishing and the release workflow signs the wheel with keyless Sigstore. Version 0.1.0a2 adds the local --doctor / --version first-run diagnostics; use the PyPI badge above to confirm the release is available before installing that exact version.

A clean Windows virtual environment installed the exact PyPI version successfully, negotiated MCP protocol 2025-06-18, listed all three tools, completed successful render_prompt and get_assistant calls, and returned a bounded error for an unknown tool.

Official MCP Registry: io.github.alptugharun/ai-workbench-mcp is published and currently reports active in the production registry.

Real-host verification: a maintainer-run Cursor 3.20.21 session invoked list_prompts, render_prompt and get_assistant successfully against the published package. This is host evidence, not an independent third-party endorsement or a universal compatibility claim.

See REGISTRY-PUBLISHING.md, HOST-VERIFICATION.md and the failure-first Troubleshooting ladder.

Contributing

Small, reproducible improvements are welcome. The most useful contributions right now are:

real MCP host verification;
protocol edge-case tests;
clearer failure messages;
documentation corrections;
narrowly scoped catalog improvements.

Please read CONTRIBUTING.md before opening a PR. If the server works in a host we have not independently verified yet, a reproducible host report is more valuable than a generic “works for me.”

Origin

This project was extracted from AI Social Media Toolkit so the MCP server can evolve as a focused product instead of being buried inside a larger creator/AI repository.

Built by Alptuğ Harun.

If the server gives you a useful first result, starring the repository helps other MCP users discover it. If it fails, open a reproducible report instead — failures with environment details improve the project faster than vanity metrics.

License

MIT — see LICENSE.

AI Workbench MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

AI Workbench MCP

Why this exists

Quick start

Security model

Verify it yourself

Package / registry status

Contributing

Origin

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