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

Edworking MCP

作者:Edworkingバージョン 0.3.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.Edworking/edworking-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Edworking tasks, Docs, workspace search, conversations and files with scoped OAuth access.

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

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:3項目中3項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • 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

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.edworking.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http edworking https://mcp.edworking.com/mcp

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": {
    "edworking": {
      "url": "https://mcp.edworking.com/mcp"
    }
  }
}

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": {
    "edworking": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.edworking.com/mcp"
    }
  }
}

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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.edworking.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。

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6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 Edworking 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

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    214ミリ秒で応答(HTTP 401)

  • ✓ 合格

    OAuthでサインイン

    OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7233件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7233件のうち95%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7233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

Edworking MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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(0.3.0)がレジストリに届いたのは一昨日です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

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:★ 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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT3 日前更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT44 日前更新
インストール

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。

Edworking MCP

The official, open-source Edworking MCP server. Connect your assistant to projects, tasks, Docs, conversations and files your account can access.

Hosted endpoint: https://mcp.edworking.com/mcp

Public identity: Edworking MCP. The Railway infrastructure retains the codename Bellsprout. Use the custom domain above for all new connections. Connections created against the earlier Railway URL must reconnect because their OAuth resource audience has changed.

Release: 0.3.0 adds a Figma plugin transport, design-aware task and Doc creation, and two frame-link tools (24 tools total). Deploy the matching scoped API backend before the MCP server. Docs require new docs:read / docs:write token permissions and OAuth consent. Existing grants are not expanded automatically.

Distribution: npm, the hosted server and Official MCP Registry are at 0.3.0. OpenAI version 0.3.0 was submitted on 5 November 2026 and is In review, not yet published. The metadata upload had no findings and its authenticated scan discovers all 24 tools. See the publication checklist for individual directory statuses.

Connect

Add the endpoint to an MCP client supporting Streamable HTTP and OAuth. Follow the browser authorization window, choose Continue in Edworking, and review the client, destination, workspace and permissions before approving. The fallback accepts a dedicated scoped token created in Edworking → Profile → API tokens and entered directly on the browser consent page. Never paste a token into an assistant conversation.

Connections request read permissions by default. Writes require the matching OAuth scope and upstream token permission. Reconnect with explicit scopes if your client cannot request additional permissions. Revoke the dedicated token in Edworking to disconnect every grant using it. Grants expire within 30 days or when the Edworking token expires, whichever is sooner. Access tokens last up to ten minutes and refresh tokens rotate.

codex mcp add edworking-mcp --url https://mcp.edworking.com/mcp

codex mcp login edworking-mcp

For ChatGPT testing, use Plugins → Add custom MCP server, select OAuth and enter the endpoint. Availability depends on your plan and workspace policy. A portable OpenAI plugin package is in plugin/. The 0.3.0 package declares six read and five write OAuth scopes, including Docs. The OpenAI 0.3.0 package is in review; publication awaits approval. Verify the actual consent screen and get_connection result. On 13 October, the submission portal metadata grant used five read scopes, while a separate ChatGPT demo connection received all nine scopes and successfully created a task and sent a message. Existing read-only grants remain read-only until reauthorized; a token with write permissions does not automatically upgrade an OAuth grant.

Other clients should configure a remote HTTP server named edworking-mcp and use their built-in OAuth flow. Public clients with PKCE, dynamic registration and HTTPS Client ID Metadata Documents are supported. /mcp accepts only Edworking MCP access tokens.

Client setup instructions: Edworking MCP guide. See the competitor review and delivery roadmap for remaining capabilities and launch gates.

After Allow access or Cancel, the browser returns to your assistant automatically. If it remains on Returning to your assistant, use the return button. Each consent request can be used once and expires after ten minutes. If you see invalid_grant or an expired/used request, start a new connection from your assistant instead of reopening the old consent link. Do not refresh or resubmit the approval form.

Tools

ToolScopePurpose
get_connectionAny connectionConnection name, permissions and expiry
list_projects, list_project_statuses, list_project_membersprojects:readProjects, valid statuses and existing assignee IDs
list_tasks, get_tasktasks:readFilter tasks by project, status, assignee, priority, title and due dates; read task content
list_figma_taskstasks:readFind accessible tasks linked to a Figma file or frame
link_figma_frametasks:writeLink a Figma frame to an accessible task
search, fetchPer-source read scopeIndexed tasks, Docs, files and project messages; typed result retrieval
list_docs, get_docdocs:readFind Docs and read their Markdown content
create_doc, update_doc, edit_doc_contentdocs:write; body edits also need docs:readCreate, rename and edit Docs
list_conversationschats:readExisting private conversations
read_messagesmessages:readAccessible conversation messages
list_filesfiles:readFile metadata
create_task, update_task, edit_task_contenttasks:write; body edits also need tasks:readCreate tasks; edit name, status, priority, assignees, dates and description
send_messagemessages:writeSend the user's specified message
create_projectprojects:writeCreate a project
upload_filefiles:writeImport a public HTTPS file

Attaching files to tasks also requires files:write. Lists use cursors and at most 100 items per page; keep ordering and filters unchanged while paging. Search uses the workspace index and returns up to 20 ranked results per permitted source. It rechecks live access, deletion state and message-history limits before exposing snippets. Indexing may lag; unavailable sources are reported, and private chats and projectless items are excluded. Use filtered lists for exhaustive task discovery. File fetches return metadata, not file contents.

Read a task or Doc before editing its body. Content reads are capped at 20,000 characters and expose block handles; targeted edits reuse the collaboration service and version history. Large removals require explicit allowRemoval. A task assignee list replaces the current list: omit it to preserve, or use [] to unassign. Assignees must already belong to the project and workspace. Deletion, invitations, task moves and sharing changes are not exposed.

Writes require a UUID requestId; reuse it with unchanged arguments on retries. Completed results are encrypted and cached for 24 hours. An uncertain result is never repeated automatically: inspect Edworking before deciding what to do. This is not an upstream exactly-once transaction. Deduplication expires after 24 hours.

Development

Use Node 24 LTS (minimum 22.19). No OpenAI API key is needed.

npm ci

cp .env.example .env

Generate a key and save it as TOKEN_ENCRYPTION_KEY in .env:

node -e "console.log(require('crypto').randomBytes(32).toString('hex'))" npm run build node --env-file=.env dist/index.js

Run npm run check for type checking, security/integration tests and build. npm run dev starts a watcher when variables are already loaded by your shell.

For local stdio, configure your client to run npx -y @edworking/mcp@0.3.0 with EDWORKING_API_TOKEN supplied securely in its process environment, or build from source and run node /absolute/path/to/edworking-mcp/dist/stdio.js. The npm package is public. Stdio uses that token directly with Edworking and has in-memory deduplication that resets on restart.

Railway deployment

Use the included Dockerfile, attach a volume at /data, and set:

VariableValue
NODE_ENVproduction
PORT3000
PUBLIC_BASE_URLStable public HTTPS origin, without /mcp
DATABASE_PATH/data/bellsprout.sqlite
TOKEN_ENCRYPTION_KEYRandom 32-byte key encoded as 64 hex characters
EDWORKING_API_URLhttps://gateway.edworking.com/
EDWORKING_APP_URLhttps://app.edworking.com

Keep one replica, sleeping off and deployment overlap zero. /healthz checks the process and /readyz checks SQLite. Preserve the key across deployments. Optional ALLOWED_ORIGINS adds exact browser origins, OPENAI_DOMAIN_CHALLENGE serves the OpenAI verification value, and EDWORKING_CONNECT_URL enables a native Edworking connection page only after that page has shipped.

See operations, security and publication. Contributions follow CONTRIBUTING.md. Licensed under MIT.

Figma plugin and native Edworking consent

Deploy the matching Venusaur and Charizard changes before enabling this integration, and set EDWORKING_CONNECT_URL=https://app.edworking.com/settings/integrations?connection=mcp. Native consent issues a scoped 30-day credential directly to this server using the existing ApiToken model and issuance service, with no new table, column or migration. Users manage it in Profile → API tokens, using the existing revocation and rotation operations and their step-up checks. Rotating the token invalidates the previous connection and requires reconnecting. Manual personal-token creation keeps its existing step-up checks.

The fixed Figma client goes directly to Charizard’s /connect page for sign-in, workspace selection and explicit authorization. Its existing browser/nonce-bound handoff then finishes consent and returns through /connect/result, without another MCP approval screen. General MCP clients retain their consent flow and configured integration destination. Existing connections must reconnect to grant the seven plugin scopes (projects:read, tasks:read/write, docs:read/write, files:read/write); grants are not expanded silently.

The Edworking Figma plugin, maintained in the figma/ package of Charizard, uses /plugin/start, /plugin/poll, /plugin/refresh, /plugin/revoke, and /plugin/tool. This isolated transport permits opaque plugin origins without cookies. It accepts only its fixed OAuth client and a closed subset of the same tools. PKCE binds the browser callback and polling; client credentials never enter a Figma design. General OAuth and MCP origin restrictions are unchanged.

list_figma_tasks queries accessible tasks linked to a file or frame. link_figma_frame attaches the canonical frame URL to a permitted task. The latter can retry an uncertain response because the upstream serializable transaction is idempotent; task creation retains strict uncertain-write protection. Adding the reciprocal Dev Resource is done in Figma with addDevResourceAsync, without Figma REST OAuth.

Plugin-only helpers read account/workspace context, task lists and document folders, append native Figma blocks through the existing collaborative content service, and upload bounded attachment bytes through the existing File storage path. They are excluded from public MCP discovery; its catalog remains 24 tools. /plugin accepts up to 12 MB of JSON for an 8 MiB file; the public MCP request limit remains 256 KB. All calls retain upstream identity, workspace and permission checks. Task creation accepts optional Markdown content, priority, assignees, start date and list; document creation accepts an existing authorized folder. Legacy task description input remains supported but cannot be combined with content.

Creating from a Figma AI connector

The landing page includes a Figma / Figma Make setup guide alongside the other clients. Connect it to https://mcp.edworking.com/mcp after deploying the matching API and MCP changes.

The AI connector and the UI plugin are independent clients of this server. The AI uses the existing create_task and create_doc tools; it does not need the plugin running. Enable writing in the client and aut

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