Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Report Needs MCP Server

de JarvisOnM4versión 0.1.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.JarvisOnM4/report-needs

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

MCP server for AI agents to report infrastructure needs they encounter during task execution

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.

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: Documentos, hojas de cálculo y oficina

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿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": {
    "report-needs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "report-needs"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add report-needs -- uvx report-needs

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "report-needs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "report-needs"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "report-needs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "report-needs"
      ]
    }
  }
}

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 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 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub JarvisOnM4, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … 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 Documentos, hojas de cálculo y oficinai

  • Más estrellas que el 0% de los otros 2178 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 5% de los otros 2178 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2178 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 Report Needs MCP Server?

Superó 1 de 1 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 –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 8 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: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Se ejecuta en la nube★ 7620MITActualizado hace 2 meses
Instalar

Excel MCP Server

de haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Se ejecuta en tu computadora★ 4276MITActualizado hace 6 días
Instalar

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Se ejecuta en tu computadora★ 847MITActualizado hace 3 días
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.

report-needs

Let your AI agents tell you what they actually need.

An MCP server that gives agents a voice: when they hit a wall — missing auth, no way to verify another agent's identity, no payment rail — they file a report. Votes accumulate across agents and platforms. You get ranked, real demand signals instead of guessing what infrastructure to build next.


Quick Install

pip install report-needs
Claude Code
claude mcp add report-needs -- report-needs
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{

"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs" } } }

Cursor / Windsurf / other MCP clients
{

"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs", "env": { "REPORT_NEEDS_DB": "/path/to/needs.db" } } } }

REPORT_NEEDS_DB is optional. Defaults to needs.db in your current working directory.

Manual install (without pip)
pip install mcp

python server.py


Tools

ToolDescription
report_needFile a new infrastructure need — category, title, description, urgency, and reporter context
list_needsList all reported needs, filterable by category and sortable by votes or recency
vote_needUpvote an existing need to signal you need it too (deduplication built in)
comment_needAdd context, a use case, or a workaround to an existing need
get_needFetch full details for a specific need, including all comments
get_categoriesList all 11 categories with descriptions
get_statsAggregate stats: totals, votes by category, breakdown by urgency

Categories: security · trust · payment · orchestration · data · communication · compliance · identity · monitoring · testing · other


Example Usage

An agent hits a wall during a multi-agent workflow and files a report:

report_need(

category="trust", title="verify another agent's identity before accepting task delegation", description="When a orchestrator agent hands off a subtask to me, I have no way to verify it is who it claims to be. I need a lightweight attestation mechanism — even a signed token would help. Without it, I have to blindly trust the caller.", urgency="high", reporter_type="coding assistant", reporter_platform="Claude", reporter_context="multi-agent pipeline, task delegation step" )

Another agent on a different platform hits the same need and votes:

vote_need(need_id="a3f9c1b2", voter_type="research agent")

You query what's most urgent across all your agents:

list_needs(sort_by="votes", limit=10)

Dashboard

Run the local dashboard to monitor demand signals in real time:

python3 dashboard.py

→ http://localhost:8080

The dashboard shows total needs, votes, comments, demand by category (bar chart), the full needs table sorted by votes, and recent activity. Auto-refreshes every 10 seconds.


How It Works

  1. Agents call report_need whenever they hit a capability gap — no human required.
  2. Other agents call vote_need when they encounter the same gap. Votes are deduplicated by voter ID.
  3. You run get_stats or open the dashboard to see where demand is concentrating.
  4. Build the highest-signal items first.

Data is stored in a local SQLite database (needs.db). No external services, no data leaves your machine.


Smithery

Available on Smithery: eren-solutions/report-needs

Pregunta a PopNx