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

junai Pipeline MCP

de saajunaidversión 0.1.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.saajunaid/junai-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Agentic pipeline orchestration MCP server for AI-driven development workflows.

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: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: PIPELINE_STATE_PATH, JUNAI_WORKSPACE_ROOT

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": {
    "junai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "junai-mcp"
      ],
      "env": {
        "PIPELINE_STATE_PATH": "your-value",
        "JUNAI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add junai --env PIPELINE_STATE_PATH=your-value --env JUNAI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx junai-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "junai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "junai-mcp"
      ],
      "env": {
        "PIPELINE_STATE_PATH": "your-value",
        "JUNAI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "junai": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "junai-mcp"
      ],
      "env": {
        "PIPELINE_STATE_PATH": "your-value",
        "JUNAI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Valores que debes completar

  • PIPELINE_STATE_PATH env
    Path to pipeline-state.json. Defaults to .github/pipeline-state.json relative to the workspace root (detected by searching upward from the current directory for a .github folder).
  • JUNAI_WORKSPACE_ROOT env
    Explicit workspace root path override. Use if automatic detection (searching upward for .github) does not find the correct root.

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 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub saajunaid, 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 Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 18386 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 2% de los otros 18386 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 18386 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 junai Pipeline MCP?

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 9 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust

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

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
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Tethered Trust

de tetheredtrust.com

Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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.

caddis — a Claude Code harness

[Browse every command, skill, agent and hook -> saajunaid.github.io/caddis-plugin](https://saajunaid.github.io/caddis-plugin/) — the reference site, rebuilt on every publish.

caddis is a Claude Code harness — a plugin (plus a shared pool of skills, subagents, slash-commands, and hooks) that makes a single Claude Code session dramatically more capable and much harder to derail. It's *agent-agnostic*: the same pool is exported to other AI CLIs (Codex, Antigravity, Copilot), and CLAUDE.md↔AGENTS.md are mirrors so every agent reads the same conventions.

Before you start

You needWhy
Claude Code, installed and signed incaddis is a plugin for it
Python 3.11+ on PATHthe hooks and the cross-review tool are Python
Gitseveral commands read repository state
*(optional)* an API key for DeepSeek or GLMonly for cross-vendor review and the OSS lanes

Honest about the platform: caddis is developed and used daily on Windows with PowerShell. The hooks are pure Python and cross-platform, and the skills, commands and agents are plain markdown that work anywhere — but some launchers ship as both .ps1 and .sh, the deployment skill is Windows-specific, and the publishing machinery (sync.ps1) is PowerShell-only. Nothing here is hostile to macOS or Linux; it is simply less travelled, so expect rough edges and please report them.

Your first five minutes

claude plugin marketplace add saajunaid/caddis-plugin

claude plugin install caddis@caddis

Then, in a Claude Code session, confirm it actually loaded:

/caddis:version

If that prints a version, you are installed. From there, the shortest path to seeing what caddis is *for*:

Try thisWhat it does
/caddis:feature-plan add CSV exportwrites a phased, TDD-structured plan to .caddis/plans/ — the durable spine the rest of the harness reads
/caddis:implement executes that plan phase by phase, committing each, and stops only at a real boundary
/caddis:cross-reviewhas a *different vendor's* model review your diff, because a same-vendor reviewer shares your blind spots
/caddis:handoffwrites the resume doc, so the next session starts with zero re-discovery

Everything else is optional. If you only ever use feature-plan → implement → cross-review, you have most of the value.

This repository is the published marketplace mirror: it hosts the caddis and caddis-extras Claude Code plugins, the portable per-harness bundles under bundles/, and the shared pool. It is generated and pushed by the caddis authoring repo's exporter — issues are welcome here, but code changes land upstream and are synced in.


Install (Claude Code)

# 1. Register this repo as a plugin marketplace (once)

claude plugin marketplace add saajunaid/caddis-plugin

2. Install the core plugin (always-on, lean context)

claude plugin install caddis@caddis

3. (optional) Add the long-tail skill library — cloud/data/media/etc. Disabled by default,

so it costs zero always-on context until you enable it.

claude plugin install caddis-extras@caddis

Then, in any repo:

/caddis:setup-project-ai     # deploy the harness into the project

A normal working loop looks like:

/feature-plan      # (or /prd first) → writes .caddis/plans/<slug>.md, the durable spine

/implement # executes the plan phase-by-phase, TDD, commit per phase /ship # express lane: commit → push → CI (hotfixes); feature work: /ship-pr then /ship-merge /handoff # ALWAYS end a session with this — writes the resume doc

The one habit that matters most: end every session with `/handoff`. It writes .caddis/relay.md, which is re-injected automatically at the next session start — you resume with zero re-discovery instead of a cold, forgetful session.

See USERGUIDE.md for the full command/skill/hook reference and the mental models.


What you get

  • Slash-commands — /feature-plan, /prd, /implement, /tdd, /ship · /ship-pr · /ship-merge, /handoff, /kb, /digress · /resume, /cross-review, /usage-review, /mermaid-db · /excalidraw-db, /setup-project-ai, /migrate-dir.
  • Subagents — lean, own-context helpers: anchor (evidence-first verification), code-reviewer, preflight (plan-vs-codebase validation), tester, debug, codebase-audit, security-analyst, data-engineer, sql-expert, knowledge-transfer.
  • A four-layer memory model — session relay (relay.md), automatic Dream Memory (memory.jsonl), a per-repo knowledge base (.caddis/kb/ + DOC-MAP.md), and cross-repo memory.
  • Hooks & safety — a PreToolUse guard for secret/destructive writes, auto-lint on edit, and the SessionStart/Stop hooks behind relay + memory.
  • Tiered skills — the core dev set ships in caddis; the long tail (cloud, data, media, productivity) lives in caddis-extras, off by default.

Installing outside Claude Code (Codex, Antigravity, …)

The knowledge layer (skills + AGENTS.md conventions) works in any harness. Per-harness bundles are published under bundles/ and installed with caddis-init:

# from a checkout of this repo (the installer ships in plugin/scripts/)

python plugin/scripts/claudster_init.py --target codex --dest /path/to/project python plugin/scripts/claudster_init.py --target antigravity --dest /path/to/project

Safe by design: a sha256 manifest tracks what the installer wrote; re-runs update only unmodified files, and anything you edited locally is reported as a conflict, never overwritten.


Repo layout

PathWhat it is
.claude-plugin/marketplace.jsonThe marketplace manifest (caddis + caddis-extras)
plugin/The core caddis Claude Code plugin (agents, commands, hooks, core skills)
plugin-extras/The caddis-extras skill library (disabled by default)
bundles/Portable per-harness exports (codex, antigravity) for caddis-init
.github/The shared pool: skills, agents, prompts, instructions, tools
sync.ps1, export_runtime_resources.py, validate_pool.pyThe build/sync machinery

A note on names

caddis was previously published as claudster (and, before that, this repo hosted the junai Copilot pipeline — see the pre-1.2 entries in CHANGELOG.md). Repos set up under the old name have a .claudster/ artifact dir; everything reads both .caddis/ and .claudster/ and writes where the repo already lives, so nothing breaks. Run /caddis:migrate-dir when you want a repo converted. The ~/.claudster/ user scope (keys, install records) is permanent.


License

MIT. The published plugin bundles (caddis / caddis-extras) carry the same license in their manifests.

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