Context7
von upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren
Edworking MCP
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Edworking tasks, Docs, workspace search, conversations and files with scoped OAuth access.
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 Basischecksi3 von 3 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
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: Suche & KI-Gedächtnis
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.
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
- Öffne Settings → Connectors
- Tippe auf Add custom connector
- Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
- Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
https://mcp.edworking.com/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http edworking https://mcp.edworking.com/mcpOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"edworking": {
"url": "https://mcp.edworking.com/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.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"edworking": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.edworking.com/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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
- Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
- Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
- Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
- Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
https://mcp.edworking.com/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
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
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 6. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Edworking 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 214 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 Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 7226 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 95 % der anderen 7226 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7226 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 Edworking MCP 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?
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 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 (0.3.0) kam gestern 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: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Codebase Memory
von DeusData
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren
Exa
von exa-labs
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
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.
Edworking MCP
The official, open-source Edworking MCP server. Connect your assistant to projects, tasks, Docs, conversations and files your account can access.
Hosted endpoint: https://mcp.edworking.com/mcp
Public identity: Edworking MCP. The Railway infrastructure retains the codename Bellsprout. Use the custom domain above for all new connections. Connections created against the earlier Railway URL must reconnect because their OAuth resource audience has changed.
Release: 0.3.0 adds a Figma plugin transport, design-aware task and Doc creation, and two frame-link tools (24 tools total). Deploy the matching scoped API backend before the MCP server. Docs require new docs:read / docs:write token permissions and OAuth consent. Existing grants are not expanded automatically.
Distribution: npm, the hosted server and Official MCP Registry are at 0.3.0. OpenAI version 0.3.0 was submitted on 5 November 2026 and is In review, not yet published. The metadata upload had no findings and its authenticated scan discovers all 24 tools. See the publication checklist for individual directory statuses.
Connect
Add the endpoint to an MCP client supporting Streamable HTTP and OAuth. Follow the browser authorization window, choose Continue in Edworking, and review the client, destination, workspace and permissions before approving. The fallback accepts a dedicated scoped token created in Edworking → Profile → API tokens and entered directly on the browser consent page. Never paste a token into an assistant conversation.
Connections request read permissions by default. Writes require the matching OAuth scope and upstream token permission. Reconnect with explicit scopes if your client cannot request additional permissions. Revoke the dedicated token in Edworking to disconnect every grant using it. Grants expire within 30 days or when the Edworking token expires, whichever is sooner. Access tokens last up to ten minutes and refresh tokens rotate.
codex mcp add edworking-mcp --url https://mcp.edworking.com/mcpcodex mcp login edworking-mcp
For ChatGPT testing, use Plugins → Add custom MCP server, select OAuth and enter the endpoint. Availability depends on your plan and workspace policy. A portable OpenAI plugin package is in plugin/. The 0.3.0 package declares six read and five write OAuth scopes, including Docs. The OpenAI 0.3.0 package is in review; publication awaits approval. Verify the actual consent screen and get_connection result. On 13 October, the submission portal metadata grant used five read scopes, while a separate ChatGPT demo connection received all nine scopes and successfully created a task and sent a message. Existing read-only grants remain read-only until reauthorized; a token with write permissions does not automatically upgrade an OAuth grant.
Other clients should configure a remote HTTP server named edworking-mcp and use their built-in OAuth flow. Public clients with PKCE, dynamic registration and HTTPS Client ID Metadata Documents are supported. /mcp accepts only Edworking MCP access tokens.
Client setup instructions: Edworking MCP guide. See the competitor review and delivery roadmap for remaining capabilities and launch gates.
After Allow access or Cancel, the browser returns to your assistant automatically. If it remains on Returning to your assistant, use the return button. Each consent request can be used once and expires after ten minutes. If you see invalid_grant or an expired/used request, start a new connection from your assistant instead of reopening the old consent link. Do not refresh or resubmit the approval form.
Tools
| Tool | Scope | Purpose |
|---|---|---|
get_connection | Any connection | Connection name, permissions and expiry |
list_projects, list_project_statuses, list_project_members | projects:read | Projects, valid statuses and existing assignee IDs |
list_tasks, get_task | tasks:read | Filter tasks by project, status, assignee, priority, title and due dates; read task content |
list_figma_tasks | tasks:read | Find accessible tasks linked to a Figma file or frame |
link_figma_frame | tasks:write | Link a Figma frame to an accessible task |
search, fetch | Per-source read scope | Indexed tasks, Docs, files and project messages; typed result retrieval |
list_docs, get_doc | docs:read | Find Docs and read their Markdown content |
create_doc, update_doc, edit_doc_content | docs:write; body edits also need docs:read | Create, rename and edit Docs |
list_conversations | chats:read | Existing private conversations |
read_messages | messages:read | Accessible conversation messages |
list_files | files:read | File metadata |
create_task, update_task, edit_task_content | tasks:write; body edits also need tasks:read | Create tasks; edit name, status, priority, assignees, dates and description |
send_message | messages:write | Send the user's specified message |
create_project | projects:write | Create a project |
upload_file | files:write | Import a public HTTPS file |
Attaching files to tasks also requires files:write. Lists use cursors and at most 100 items per page; keep ordering and filters unchanged while paging. Search uses the workspace index and returns up to 20 ranked results per permitted source. It rechecks live access, deletion state and message-history limits before exposing snippets. Indexing may lag; unavailable sources are reported, and private chats and projectless items are excluded. Use filtered lists for exhaustive task discovery. File fetches return metadata, not file contents.
Read a task or Doc before editing its body. Content reads are capped at 20,000 characters and expose block handles; targeted edits reuse the collaboration service and version history. Large removals require explicit allowRemoval. A task assignee list replaces the current list: omit it to preserve, or use [] to unassign. Assignees must already belong to the project and workspace. Deletion, invitations, task moves and sharing changes are not exposed.
Writes require a UUID requestId; reuse it with unchanged arguments on retries. Completed results are encrypted and cached for 24 hours. An uncertain result is never repeated automatically: inspect Edworking before deciding what to do. This is not an upstream exactly-once transaction. Deduplication expires after 24 hours.
Development
Use Node 24 LTS (minimum 22.19). No OpenAI API key is needed.
npm cicp .env.example .env
Generate a key and save it as TOKEN_ENCRYPTION_KEY in .env:
node -e "console.log(require('crypto').randomBytes(32).toString('hex'))" npm run build node --env-file=.env dist/index.js
Run npm run check for type checking, security/integration tests and build. npm run dev starts a watcher when variables are already loaded by your shell.
For local stdio, configure your client to run npx -y @edworking/mcp@0.3.0 with EDWORKING_API_TOKEN supplied securely in its process environment, or build from source and run node /absolute/path/to/edworking-mcp/dist/stdio.js. The npm package is public. Stdio uses that token directly with Edworking and has in-memory deduplication that resets on restart.
Railway deployment
Use the included Dockerfile, attach a volume at /data, and set:
| Variable | Value |
|---|---|
NODE_ENV | production |
PORT | 3000 |
PUBLIC_BASE_URL | Stable public HTTPS origin, without /mcp |
DATABASE_PATH | /data/bellsprout.sqlite |
TOKEN_ENCRYPTION_KEY | Random 32-byte key encoded as 64 hex characters |
EDWORKING_API_URL | https://gateway.edworking.com/ |
EDWORKING_APP_URL | https://app.edworking.com |
Keep one replica, sleeping off and deployment overlap zero. /healthz checks the process and /readyz checks SQLite. Preserve the key across deployments. Optional ALLOWED_ORIGINS adds exact browser origins, OPENAI_DOMAIN_CHALLENGE serves the OpenAI verification value, and EDWORKING_CONNECT_URL enables a native Edworking connection page only after that page has shipped.
See operations, security and publication. Contributions follow CONTRIBUTING.md. Licensed under MIT.
Figma plugin and native Edworking consent
Deploy the matching Venusaur and Charizard changes before enabling this integration, and set EDWORKING_CONNECT_URL=https://app.edworking.com/settings/integrations?connection=mcp. Native consent issues a scoped 30-day credential directly to this server using the existing ApiToken model and issuance service, with no new table, column or migration. Users manage it in Profile → API tokens, using the existing revocation and rotation operations and their step-up checks. Rotating the token invalidates the previous connection and requires reconnecting. Manual personal-token creation keeps its existing step-up checks.
The fixed Figma client goes directly to Charizard’s /connect page for sign-in, workspace selection and explicit authorization. Its existing browser/nonce-bound handoff then finishes consent and returns through /connect/result, without another MCP approval screen. General MCP clients retain their consent flow and configured integration destination. Existing connections must reconnect to grant the seven plugin scopes (projects:read, tasks:read/write, docs:read/write, files:read/write); grants are not expanded silently.
The Edworking Figma plugin, maintained in the figma/ package of Charizard, uses /plugin/start, /plugin/poll, /plugin/refresh, /plugin/revoke, and /plugin/tool. This isolated transport permits opaque plugin origins without cookies. It accepts only its fixed OAuth client and a closed subset of the same tools. PKCE binds the browser callback and polling; client credentials never enter a Figma design. General OAuth and MCP origin restrictions are unchanged.
list_figma_tasks queries accessible tasks linked to a file or frame. link_figma_frame attaches the canonical frame URL to a permitted task. The latter can retry an uncertain response because the upstream serializable transaction is idempotent; task creation retains strict uncertain-write protection. Adding the reciprocal Dev Resource is done in Figma with addDevResourceAsync, without Figma REST OAuth.
Plugin-only helpers read account/workspace context, task lists and document folders, append native Figma blocks through the existing collaborative content service, and upload bounded attachment bytes through the existing File storage path. They are excluded from public MCP discovery; its catalog remains 24 tools. /plugin accepts up to 12 MB of JSON for an 8 MiB file; the public MCP request limit remains 256 KB. All calls retain upstream identity, workspace and permission checks. Task creation accepts optional Markdown content, priority, assignees, start date and list; document creation accepts an existing authorized folder. Legacy task description input remains supported but cannot be combined with content.
Creating from a Figma AI connector
The landing page includes a Figma / Figma Make setup guide alongside the other clients. Connect it to https://mcp.edworking.com/mcp after deploying the matching API and MCP changes.
The AI connector and the UI plugin are independent clients of this server. The AI uses the existing create_task and create_doc tools; it does not need the plugin running. Enable writing in the client and aut
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo