Ruflo
Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.
Se ejecuta en tu computadora
AI Workbench MCP
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Read-only MCP server for reusable AI prompts and assistant blueprints.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi2 de 2 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo↓ 35/sem · ★ 1
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 2 de 2 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ai-workbench": {
"command": "uvx",
"args": [
"alptugharun-ai-workbench-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add ai-workbench -- uvx alptugharun-ai-workbench-mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ai-workbench": {
"command": "uvx",
"args": [
"alptugharun-ai-workbench-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"ai-workbench": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"alptugharun-ai-workbench-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué apps pueden usarlo
Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.
Se ejecutan en tu computadora en
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 10 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub alptugharun, dueña del repo
- ✓ Superada
Sigue en mantenimiento
Último cambio de código: hace 17 días
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 73% de los otros 5857 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 51% de los otros 5857 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5857 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro AI Workbench MCP?
Superó 2 de 2 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez hace 17 días, y la última versión (0.1.0a2) llegó al registro hace 37 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Ruflo, Context7, Metabase
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
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 --doctorA 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-mcpThis 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 -vpython 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.