AI Workbench MCP

Name: AI Workbench MCP
Author: hrishikesh-thakre

de hrishikesh-thakreversión 0.6.0a0i★ 0iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.hrishikesh-thakre/ai-workbench-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Goose-first MCP server for Workbench-owned acceptance evidence, validation gates, and analytics.

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↓ 42/sem · ★ 0

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: Marketing y redes sociales

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

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": [
        "ai-workbench-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-workbench": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "ai-workbench": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "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

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

Todas las apps, con ventajas y desventajas →

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 hrishikesh-thakre, dueña del repo
✓ Superada
Sigue en mantenimiento
Último cambio de código: hace 5 meses
… 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 Marketing y redes socialesi

Más estrellas que el 0% de los otros 3743 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 9% de los otros 3743 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 3743 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 5 meses, y la última versión (0.6.0a0) llegó al registro hace 6 meses.

¿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: PostHog MCP Server, Agent-Native Analytics, Openshorts

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

PostHog MCP Server

Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.

de PostHogMuy usado★ 40,7 milActualizado hace 10 meses

Se ejecuta en la nube

Instalar

Agent-Native Analytics

Agent-Native Amplitude/Mixpanel - connect data sources, prompt for charts

de BuilderIOMuy usado★ 7,7 milActualizado hace 2 meses

Se ejecuta en la nube

Instalar

Openshorts

Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.

de mutonbyMuy usado★ 7,6 milActualizado hace 3 meses

Se ejecuta en la nube

Instalar

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

AI Workbench supervises AI coding agents, captures evidence, validates work, applies acceptance policy, and produces auditable PR-ready reports.

The PyPI package remains ai-workbench-mcp for this public alpha because the ai-workbench package name is already occupied. The product and CLI are AI Workbench:

pip install ai-workbench-mcp

ai-workbench --help

Current source metadata targets unpublished ai-workbench-mcp==0.8.0a0. This public alpha consolidates local supervision, evidence capture, validation, acceptance policy, and PR reporting into one product surface.

Public Alpha Warning

The supervisor is the preferred automated evidence path, but daemon, Codex hook, and OpenCode adapter coverage are alpha mechanisms. AI Workbench checks evidence quality and acceptance readiness; it does not prove the work is absolutely correct. High-risk work still requires human review.

Architecture

AI Workbench supervisor captures local evidence.
AI Workbench validation writes validation_report.json.
AI Workbench quality gate writes revision_decision.json.
AI Workbench PR/report surfaces render accept, needs_review, or block.

Agent output is a proposal. Workbench accepts evidence.

MCP is the connection protocol. AI Workbench MCP is the tool server. Acceptance is decided by the selected validation profile and quality gate. The agent performs. Workbench accepts. MCP connects them.

Quick Start

pip install ai-workbench-mcp

ai-workbench supervisor setup --project-dir . --task-type code_change ai-workbench supervisor start

Run Codex, OpenCode, Goose, or another supported local workflow in the project. Then inspect the latest report:

ai-workbench supervisor status

ai-workbench reports show latest --project-dir .

Render PR-ready artifacts from a finalized run:

ai-workbench pr-gate --run-dir runs/<run_id>

The canonical local run ledger is:

runs/<run_id>/

task_metadata.json final_prompt.md model_selection.json model_output.md validation_report.json revision_decision.json run_log.jsonl metadata.json transcript.jsonl commands.jsonl workspace/ validation/ artifacts/

validation_report.json and revision_decision.json are the final acceptance authority. Supporting supervisor reports are local evidence, not a substitute for those Workbench artifacts.

Codex Hooks

Install project-local Codex hooks:

ai-workbench setup codex --project-dir . --task-type code_change

Restart Codex or start a new session, open /hooks, review the project hook, and trust it once. Until a hook event is observed, supervisor status reports Codex coverage as configured but unverified.

Goose MCP

AI Workbench still exposes the same MCP tool lifecycle. Register the server with Goose or another MCP host using:

ai-workbench mcp serve

The seven MCP tools remain:

workbench_open_run

workbench_select_policy_pack workbench_select_model workbench_record_execution workbench_validate_run workbench_quality_gate workbench_analyze_runs

PR Gate

Workbench PR acceptance consumes real Workbench run evidence:

ai-workbench pr-gate \

--run-dir runs/ \ --out runs/pr_gate/pr_comment.md \ --json-out runs/pr_gate/pr_decision.json

Outcomes are exactly:

accept
needs_review
block

Missing, unreadable, or scaffold-only evidence blocks. A green CI run, uploaded artifact, sticky PR comment, or model self-claim is not acceptance evidence.

Bootstrap Assets

To add starter configs, prompts, recipes, docs, and the GitHub PR-gate workflow to a repository:

ai-workbench bootstrap --target .

The bootstrap keeps runs/ ignored.

Package Demo

For a package-only synthetic demo:

ai-workbench demo --target ./workbench-first-run

This shows accept, needs_review, and block PR-gate outcomes with fixture evidence. It is not a real target-repository acceptance run.

Development

python -m pip install -e ".[dev,publish]"

python -m pytest -q -p no:cacheprovider python -m ruff check . --no-cache python -m mypy --no-sqlite-cache --no-incremental ai-workbench demo --target runs/package_demo_smoke ai-workbench validate --project ai_workbench_mcp --profile scaffold --run-dir runs/scaffold-smoke

Do not commit runs/. Committed sample evidence must be sanitized and live under examples/.

Docs

Recipes:

Sample evidence:

License

Apache-2.0. See LICENSE. MIT-origin attribution for the consolidated Prove It code is retained in NOTICE.

AI Workbench MCP

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué apps pueden usarlo

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Marketing y redes socialesi

Preguntas frecuentes

Alternativas

PostHog MCP Server

Agent-Native Analytics

Openshorts

README del creador

AI Workbench

Public Alpha Warning

Architecture

Quick Start

Codex Hooks

Goose MCP

PR Gate

Bootstrap Assets

Package Demo

Development

Docs

License