プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Orcareplay

作者:Continuum-AI-Corpバージョン 0.5.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Continuum-AI-Corp/orcareplay

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Read, replay and fork recorded coding-agent runs.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "orcareplay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "orcareplay"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add orcareplay -- npx -y orcareplay

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "orcareplay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "orcareplay"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "orcareplay": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "orcareplay"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Continuum-AI-Corp で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5550件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5550件のうち46%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5550件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Orcareplayは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.5.0)がレジストリに届いたのは40 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github広く使われている★ 3.4万5 日前更新

パソコンでもクラウドでも

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

作者:wonderwhy-er広く使われている↓ 71万/週★ 1万17 日前更新

パソコンで動く

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者:cloudflare広く使われている★ 444614 か月前更新

クラウドで動く✓ mcp.cloudflare.com

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

OrcaReplay

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Your agent broke something at 2am. Replay it at 9am — exactly, offline, as many times as you like.

Record any coding agent. Reproduce the run byte-for-byte with no model called. Fork it from any step onto a different model and see who gets it right.

Built by the team behind [OrcaRouter](https://www.orcarouter.ai) — one API key and one endpoint for Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen and the rest. It is what orca setup points at by default, and what makes orca compare a single command instead of four provider accounts.

Find us: OrcaRouter All model APIs

Github Repos: OrcaCode Review · OrcaRouter Lite

Connect: X · Discord · Hugging Face · Ollama

Real output from one session — a Claude Code run recorded, replayed against the recording, then forked at checkpoint 4 onto two models and graded by npx tsc --noEmit. Nothing here is mocked up.

Try it in three commands

One npm package named orcareplay, which puts one command named orca on your PATH. There is no separate tool called "orca", and nothing is installed into your agent.

npm i -g orcareplay             # the package is orcareplay; the command it installs is orca

orca record claude # your agent, unmodified, doing whatever it does orca replay last # the same run again — no network, no tokens, no charge orca replay last --from 4 --model claude-haiku-4-5 --ui

The third line is the one people stay for: same files, same conversation prefix, different model from step 4 onward. The model is the only variable, which is what makes the answer mean anything.

The three commands at the top need an agent installed, a key, a network and real tokens. If you have none of those yet, one command brings its own:

orca quickstart

It writes a small project with a genuine bug in it and a recording of an agent fixing that bug, then replays the recording against the project with no model called: two failing tests before, four passing after, three turns served from the trace and nothing spent. --full prints the whole timeline and the replay as it happened.

Read your agent's own system prompt

A proxy that sees the whole loop also sees the prompt the harness assembled before it sent anything. One command captures it, scrubs the machine out of it, and files it by model:

node capture/capture.mjs claude --model claude-opus-5

Interactive prompts and -p prompts are not the same prompt, and neither is the same across models. See capture/README.md for the measured differences, the pitfalls, and the sanitising rules.

Why this exists

Agent debugging today is archaeology. You scroll a terminal, you re-run and get a different failure, you add print statements to someone else's harness. The tools that exist are observability tools: they tell you a run cost $4.12 and used 61k tokens, which is not the question you have. The question you have is *why did it delete my migration file.*

OrcaReplay answers that by giving you the run back.

Observability toolsOrcaReplay
Tells you what a run cost✅✅
Tells you which tool call deleted the filesometimes✅
Runs the agent again and gets the same answer❌✅ from the recording, byte-for-byte
Lets you change the model and re-run from step 4❌✅
Needs you to modify your agentusually an SDK wrapper❌ two env vars
Works after you close the terminal❌✅ it is a file
Sees past the model API — shell exit codes, file writes❌✅ every turn
Records an agent with no API endpoint to redirect❌✅ opt-in --tls-intercept

The last two rows are the ones an SDK wrapper structurally cannot reach. Capture happens *below* the agent — at the process and socket boundary — so it does not matter whether the agent is yours, whether you can edit it, or whether it even holds an API key: a Codex CLI signed in with a ChatGPT subscription talks to its own backend over TLS, with a credential that only that backend accepts, so it cannot be pointed elsewhere and stay the same session — and orca can still record it. See when the harness will not be redirected.

How it works

Model APIs are stateless, so on every turn an agent resends the entire conversation — including the previous turn's tool results. A proxy in front of the model therefore sees the whole loop: each request, each streamed response, every tool call the model emitted, and every tool result the harness produced. That one property is what the tool is built on, and it is why OrcaReplay does not patch your agent — it stands up a local proxy, sets two environment variables, and gets out of the way.

What "egress blocked" means, exactly. On replay the proxy refuses to forward anything it cannot serve from the trace, so no model is called and no tokens are spent — that run prints egress=blocked. --loose lifts it deliberately: an unmatched request is then answered by the provider and recorded as a major divergence, and the same line reads egress=live-on-unmatched. A replay still *executes the recorded tool calls for real*, and a tool that opens its own socket — a shell command running curl, an MCP server fetching something — is outside the guarantee either way. By default it never reaches the proxy and goes to the network as usual. Under --tls-intercept it does reach the proxy, because that sets HTTPS_PROXY for the whole child: a host off the intercept list is tunnelled through untouched, though its hostname, port and byte counts still land in the trace, and a host on the list is refused there like any other unmatched call. Replay is not a sandbox; if you need one, run it inside one.

Three more layers catch what the protocol cannot see: an exit code, a real duration, which stream a byte came out of, a file written without telling anyone. A fifth exists for the agents that read no base-URL variable at all — see which agents. A sixth reads the agent's own account of its structure, for a harness that has one: which sub-agent ran, which handed off to which, whether a guardrail tripped, which graph node produced what and which of them called no model at all — none of which reaches the wire.

%%{init: {'theme':'neutral'}}%%

flowchart LR A[" your agent unmodified "]

subgraph orca["orca · six capture layers"] direction TB P[" proxy base-URL env var"] SH[" PATH shim exit code · timing · streams"] MC[" JSON-RPC tee MCP config rewrite"] FS[" shadow git index workspace per turn"] FH[" fetch hook for a hardcoded origin"] end

A --> P & SH & MC & FS & FH P -->|"forwarded, auth intact"| U[" the model API or OrcaRouter · any gateway "] orca ==> T[(" one trace .orca/runs/run_a1b2c3")]

They all land in the same timeline, ordered by when they actually happened rather than when orca got around to reading them.

Exact, fork and compare are one thing

They are not three subsystems. They are the same proxy with a cursor — the position in the recorded stream where it stops answering from disk and starts answering from the network.

%%{init: {'theme':'neutral'}}%%

flowchart LR subgraph disk["from disk · byte-for-byte · network blocked"] direction LR T1["turn 1"] --> T2["turn 2"] --> T3["turn 3"] --> T4["turn 4"] end T4 ==> CUR{{" cursor "}} CUR ==> T5 subgraph net["from the network · any model you name"] direction LR T5["turn 5"] --> T6["turn 6"] --> T7["…"] end

commandwhere the cursor sitswhat you get
orca replay lastat the endthe whole run again, network blocked — no tokens, no charge, no variance
orca replay last --from 4 --model Xat checkpoint 4turns up to 4 identical, then a different model takes over
orca compare last --from 4 --models a,bat checkpoint 4, several timesone table, one variable — the model

A checkpoint is not recorded; it is *derived* — any point where the conversation prefix is complete and the workspace was snapshotted. Every fork therefore starts from a state that provably existed.

What a bug hunt actually looks like

Your agent was supposed to fix a failing auth test. It exited 0 and the test still fails. Start with what it actually did:

$ orca show last

run_6473f858b59e generic-openai@0.1.0 14 events exit 0

SEQ KIND WHAT DETAIL 0 RUN run started generic-openai 1 SNAP tree 919d32ba037537b43814c83779963b2cc3023db7 0 changed 2 MODEL claude-opus-5 1 messages 3 MODEL claude-opus-5 stop: tool_use · 100 in · 20 out 4 TOOL edit_file {"path":"auth.ts",…} 5 SNAP tree c6af62b75c0c8b8938bd6087328b5148f3dcd534 1 changed 6 FILE auth.ts modified +1 −3 7 TOOL edit_file ok 8 MODEL claude-opus-5 3 messages 9 MODEL claude-opus-5 stop: end_turn · 101 in · 5 out 10 SNAP tree c6af62b75c0c8b8938bd6087328b5148f3dcd534 0 changed 11 SHELL ["sh","-c","node --check nonexistent-file.ts"] /tmp/hunt 12 SHELL shell result exit 1 · 43ms 13 RUN run ended exit 0

info usage input=201 output=25 cost=$0.004890

Three facts the model's own transcript could not have told you, and the run's exit code hid: the file really changed (seq 6, +1 −3), the check the agent ran failed (seq 12, exit 1), and it finished anyway. The run exited 0 because the *agent* exited 0.

That last fact is the one worth a command of its own. orca show gives you the order things happened in; orca graph gives you what produced what:

$ orca graph last

FROM TO KIND WHY 3 model.response 4 tool.call recorded tool_use block in the response 4 tool.call 6 fs.change inferred changed path appears in tool input, same or previous turn 4 tool.call 7 tool.result recorded tool result answers its call 7 tool.resu

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