Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt
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AdaptOrch

von dmae97Version 0.5.2i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryio.github.dmae97/adaptorch-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Hosted review records for AI coding agent changes: inputs, outputs, checks, open questions.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

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 in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Sonstiges
  • Das musst du eintragen: Authorization

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 3 von 3 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Das trägst du selbst ein: Authorization

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

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

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http adaptorch https://adaptorch.com/mcp --header 'Authorization: your-value'

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "adaptorch": {
      "url": "https://adaptorch.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "adaptorch": {
      "type": "http",
      "url": "https://adaptorch.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

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

Werte, die du selbst einträgst

  • Authorization geheim erforderlich HTTP header
    Bearer

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

Was er kann

Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto dmae97 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

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 745 ms (HTTP 401)

  • ✓ Bestanden

    Anmeldung mit OAuth

    Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32620 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 79 % der anderen 32620 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32620 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 AdaptOrch sicher?

Er hat 3 von 3 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?

Das musst du eintragen: Authorization

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.5.2) kam vor 9 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Intervals MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

Remote MCP server for intervals.icu run data and analysis

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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.

AdaptOrch MCP

adaptorch.com · adaptorchctl 한국어 가이드 · Configuration · Tools · Claude Code guide · GitHub Action · GitHub Marketplace · Remote service boundary · Publishing · Paper

AdaptOrch MCP is the remote-only MCP adapter for AdaptOrch. From Claude Code or another MCP client it submits work to the hosted control plane and returns available run status, bounded observations and artifact references. The private engine owns routing and execution on the server; it is not installed by this package. Trace access requires the explicit full profile; this adapter does not expose the research-only inference-tape replay API.

Use it when your coding agent says a patch works and you want the receipt before you merge, or when a task is too large, too ambiguous, or too expensive to trust to one single-pass response.

Claude Code → AdaptOrch MCP → route topology → run with synthesis → retrieve artifacts

Get your API key

AdaptOrch requires authentication. Get your token in two steps:

  1. Sign up → adaptorch.com/app/signup
  2. Create an API key → adaptorch.com/app/api-keys → generate a key (starts with ado_)

Use that key as ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN:

export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="ado_..."

export ADAPTORCH_API_KEY="$ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN"

Model-backed hosted runs require BYOK. Keep provider credentials in your local environment:

export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER="openai"

export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL="gpt-4.1-mini" export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY=" "

These values are not MCP tool arguments or JSON body fields. The local wrapper attaches them only to run submission headers and redacts the provider key from errors. Direct HTTP clients may attach configured headers to other requests as well; check your client's secret-handling settings.

OAuth BYOK (current source): openai_codex accepts a caller-owned OAuth access token in the same key slot, with ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_AUTH_TYPE=oauth and ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_ACCOUNT_ID= . A long-lived local MCP can use ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY_COMMAND= instead of a static key. The helper is caller-provided and must print only the fresh access token; login/refresh stays on the client. Never send refresh tokens, cookies or an entire auth file. Both the control plane and local engine must support this source contract. RQ dispatch still refuses request-scoped credentials.

Signup → MCP → dashboard run list
  1. Sign up at /app/signup and open /app/api-keys.
  2. Generate an ado_* key and copy the raw value once.
  3. Set it only in your local MCP environment as ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN.
  4. Run adaptorch_run or adaptorch_list_runs from Claude Code.
  5. Refresh /app/runs in the dashboard to see the same tenant's run list.

한국어 요약: 가입 → /app/api-keys에서 ado_* 생성 → MCP env에 설정 → Claude Code에서 실행/목록 확인 → 대시보드 /app/runs에서 같은 실행 목록 확인.

TokenPurposeWhere to get it
ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKENAll AdaptOrch API calls (run, status, artifacts)Dashboard after signup
ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKENProtect your local HTTP MCP endpointYou define it (any secure string)

Plan prices and monthly run quotas come from the hosted plan catalog, not the installed package. BYOK provider charges are separate from the AdaptOrch subscription; an AdaptOrch key is not a provider key.

Engine-delegated optional algorithm controls (latest)

AdaptOrch MCP forwards optional algorithm controls to the hosted adaptorch engine. The public client does not implement these algorithms. Treat these as benchmark/eval or operator controls, not quickstart defaults.

ControlScopeVerified behavior
ADAPTORCH_REPRODUCIBLEBenchmark/eval betaFixes benchmark clock/RNG sources and canonicalizes record timing/path fields. It does not cover live-provider outputs, parallel-suite record order, cassettes, traces, or report timing aggregates.
manifest_canonical_sha256Benchmark manifestImportable as adaptorch.benchmarking.manifest_canonical_sha256; hashes canonical nonvolatile manifest fields.
ADAPTORCH_ROUTER_ACCURACY_GATEOnline routerpoint is the default; wilson uses a Wilson lower bound for learned-model adoption. Pair with operator knobs such as retrain_window, min_loo_accuracy, min_posterior, quality_floor, use_quality_weights, use_failure_evidence, exploration_rate, max_observations, cv, and kfold_k.
pass_rate_credit / quality_signalOnline-router learningcompute_quality tries exact-answer token matching before fuzzy matching. pass_rate_credit is opt-in partial credit; do not claim it changes AdaptOrchEngine router feedback by default.
ADAPTORCH_PAPER_SEMANTIC_WEIGHTSynthesisDefault is 0.35. Nonzero semantic weight, plus CJK/Hangul inputs, use Python scoring rather than the native fast path.
prefer_multi_model_ensemble_singletonRouting thresholdTri-state: unset auto-enables when at least two ensemble providers exist and synthesis mode is not direct, unless an explicit debate-singleton preference wins; explicit false disables the auto preference. The MCP hint prefer_ensemble_singleton accepts true/false/null with the same semantics.
synthesis_modeSynthesisSupported modes are paper, robust, robust_lite, and stable_hybrid. fourier_aggressive aliases stable_hybrid. Serving-only auto asks the control plane to choose; it is not an additional engine algorithm.
output_extractorEnsemble extractionEngine extractors are final_answer and multiple_choice_letter. The MCP value none means "no extractor" and is not forwarded.
verification_statusEvidence reportGET /v1/runs/{run_id}/evidence adds execution_status, verification_status (NOT_RUN, PASSED, FAILED, INCONCLUSIVE) and verification_source (vera_v2, verification_items, none). Only an all-PASSED set of verifier checks is PASSED; a lone run-level check reports execution, so its verdict stays NOT_RUN. adaptorch-client 0.1.5 types all three; older servers leave them None.
is_training_eligibleOnline-router learningOnly verification and gold_label outcome sources train the naive-Bayes router or update the LinUCB bandit; self-consistency and unrecorded sources are stored but never rewarded. Bandit state is saved as version 2, and a version 1 file replays only its eligible observations.
ADAPTORCH_EVIDENCE_BASIS_ENABLEDControl-plane switchOff by default. When a control plane enables it, GET /v2/runs/{run_id}/evidence adds a per-check basis. This wrapper's remote profile does not expose the engine's include_evidence_basis argument.

Research paper

AdaptOrch MCP follows the AdaptOrch research line. Read the paper on arXiv:

Figure preview is sourced from the arXiv HTML version.

Install

There are four ways in. Pick by what you are: a Claude Code user, an agent, a program, or a terminal.

Release status (2026-11-03): adaptorch-mcp 0.6.1, adaptorch-cli 0.1.6 and

adaptorch-client 0.1.6 are published. adaptorch-mcp 0.6.x is a remote client with

no engine dependency. It forwards MCP calls to POST /v1/mcp; adaptorch.com serves that

path since 2026-11-03 (before that, every 0.6.0 call failed with "Remote MCP request failed").

adaptorch-mcp 0.3.0–0.5.2 depend on the engine distribution and do not install

against the code-free adaptorch 0.2.0; use 0.6.0 or later.

Source update (2026-10-26, not a publication): the workspace engine pin moves to a490658c, the revision the engine's runbook last recorded as served by the hosted control plane. adaptorch-client and adaptorch-cli 0.1.5 reuse keep-alive connections for reads (TLS 1.2 minimum, one CA-store load per client), type the evidence verification verdict, and parse large responses about twice as fast. The local MCP connector shares the same transport, its HTTP listener is bounded, and adaptorchctl run wait now honours --timeout. See network and transport notes.

Source update (2026-09-08, not a publication): this checkout adds request-scoped SDK BYOK, bounded read-only polling, subject-bound responses and typed algorithm observations. The local MCP facade uses a one-attempt, redirect-free transport and preserves requested/selected modes without exposing private diagnostics. See the client contract and verification record.

Claude Code plugin

The plugin adds the AdaptOrch MCP tools and a skill that tells Claude when and how to use them. It needs uv on your PATH.

claude plugin marketplace add dmae97/Adaptorch-MCP

claude plugin install adaptorch@adaptorch

Configure the AdaptOrch service key using /plugin configure adaptorch@adaptorch. For model-backed runs, also configure a provider, model ID and provider key in the dialog. Sensitive fields are stored in Claude Code's credential store. The plugin runs the published adaptorch-mcp 0.6.x remote client over stdio. Details are in plugins/adaptorch.

Kimi Code, Grok Build and Grok Bot

This repository also ships a Kimi Code plugin and a Grok Build plugin with the same public MCP client and an AdaptOrch skill. The Cursor plugin is the starting point for Grok Bot marketplace review. Setup, authentication and the separate listing status are documented in agent platform integrations. These are AdaptOrch-maintained integrations; hosting a marketplace in this repository does not imply listing in or endorsement by an upstream marketplace.

1. Hosted MCP — nothing to install (recommended)

The control plane serves MCP over HTT

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen