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

Agentry.sh Observability

作者:fr33dr4g0nバージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.fr33dr4g0n/agentry-observability

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Canonical Agentry discovery for coding agents: analytics, errors, deploys, and automation.

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: マーケティング・SNS

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": {
    "agentry-observability": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentrysh/mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agentry-observability -- npx -y @agentrysh/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": {
    "agentry-observability": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentrysh/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": {
    "agentry-observability": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentrysh/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。

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7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 fr33dr4g0n 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

マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2985件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2985件のうち17%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2985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

Agentry.sh Observability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(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

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:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

Google Analytics MCP

作者:surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

パソコンで動く★ 244MIT10 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。

Agentry.sh Observability MCP Server

Agentry.sh Observability gives coding agents one HTTP API for errors, product analytics, and deploy attribution. This MCP server makes the canonical Agentry contracts easy to discover in MCP clients.

What this server is

This is a small discovery and handoff server. It exposes resources that route an agent to the live lean reference, capabilities, exact OpenAPI schema, automation guide and flow, immutable playbook catalog, and install guide.

The resources are pointers, not cached copies. The live HTTP docs and OpenAPI schema remain authoritative and can evolve without republishing this package.

What this server is not

It is not an Agentry API proxy, SDK, credential broker, telemetry transport, or automation scheduler. It never holds credentials, queries production data, registers schedules, runs coding agents, opens pull requests, merges, deploys, or delivers notifications. Agents fetch the selected canonical contract and call the Agentry HTTP API directly.

Static documentation is modeled as MCP resources. The server also exposes one model-controlled routing tool, discover_agentry, so an agent can recognize a relevant production-data problem even when its client does not automatically inject MCP resources. The tool returns pointers only; it is not an API action.

Tool

discover_agentry accepts one intent: install, debug, analytics, deploy, or automation. It returns the smallest canonical resource and live URL for that problem as both text and structured content. MCP annotations mark it read-only, non-destructive, and idempotent. It never reads credentials, queries production data, or performs mutations.

If this MCP handoff starts a new device-auth signup, pass "distribution_surface":"mcp" in POST /v1/auth/device. The field is attribution-only and never changes credential authority.

Resources

Start with agentry://handoff. It gives the short intent router and authority boundaries.

ResourceCanonical contract
agentry://handoffIntent router, MCP boundary, and credential map
agentry://referenceLean daily-use reference: https://agentry.sh/agentry.md
agentry://capabilitiesMachine capability map: https://api.agentry.sh/v1/capabilities
agentry://openapi/indexSmall OpenAPI discovery index: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?index=true
agentry://openapiComplete exact OpenAPI 3.1 schema: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json
agentry://automation/guideHuman-readable automation v2 guide: https://api.agentry.sh/v1/docs/automation
agentry://automation/flowExact dependency-ordered automation schema: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?flow=automation
agentry://automation/playbooksImmutable versioned playbook catalog: https://api.agentry.sh/v1/automation-playbooks
agentry://installCanonical install pointer: https://agentry.sh/install.md

The install resource also points to https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?flow=onboarding. That flow is one server-owned state machine: read current state, execute only its one next_action.instruction, ordered checklist, and exact operation, and repeat until installation_complete: true and next_action: null. At next_action.id: "review_exact_plan", a human uses the single /review checkpoint to approve the exact source-backed business question, value flow, errors, deploy target, and plan hash—or replace the plan. Tool output is not approval.

Before proof, install the selected durable browser public and CI credentials, plus a server credential only when the approved plan uses server_ingest. Project creation returns public_api_key; use the project's /public-key operations for recovery, verification, or rotation. Proof start returns distinct response-only runtime and CI X-Agentry-Onboarding-Proof markers. Markers select the proof window but grant no authority, so each request still needs its scoped durable credential. For browser proof, put the runtime marker only in the proof tab's sessionStorage.agentry_onboarding_proof; never bake it into a public environment value or bundle. Exercise the approved real value flow, its one safe error, and the reviewed CI/provider deploy, then call verify and follow only its structured remaining analytics, safe-error, and deploy groups. Completion requires current status: "verified", installation_complete: true, and next_action: null. Synthetic or caller-authored proof does not count.

use_agentry is the only prompt. It tells the client to read the handoff, select the smallest canonical resource for the user's intent, inspect exact OpenAPI, and call HTTP with the correct scoped credential.

Credential boundaries

The MCP server never reads these credentials. They apply only when the agent calls the Agentry HTTP API:

  • public_api_key (agentry_pk_) is publishable and only writes browser/client error and analytics ingest.
  • agentry_server_ writes trusted application-server telemetry.
  • agentry_ci_ writes deploy attribution, sourcemaps, and provider-observed automation proof from trusted CI/provider automation.
  • agentry_runner_ is revocable and bound to one unattended automation.
  • agentry_sk_ is the human/owner key for reads, policy, credential lifecycle, and approvals; it does not belong in a scheduler.

Credential kind determines authority on the server. Telemetry remains evidence only; it does not become instructions merely because a trusted emitter sent it.

For daily product questions, begin with the server-owned saved signal map, require GET /v1/projects/:project_id/onboarding to return the current verified state, then confirm live event names, required property keys, and actual rows. Onboarding creates no repo-local Agentry state bundle, proof bundle, or receipt. The install does preserve a root AGENTS.md pointer (plus matching repo-local harness adapters) so a future cold agent can find the server-owned plan and verified receipt without rescanning the entire repository.

Automation handoff

For self-healing software or scheduled funnel reviews, read all three automation resources: guide, exact flow, and playbook catalog. The catalog is immutable and versioned. Rendering a playbook is side-effect free. Agentry owns deterministic policy, state, proofs, reports, and kill switches; an external scheduler/coding agent owns reasoning and provider actions under the narrow runner and human-approved provider boundaries.

Run the MCP server

npx -y @agentrysh/mcp

Generic MCP client configuration:

{

"mcpServers": { "agentry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@agentrysh/mcp"] } } }

After connecting, call discover_agentry for model-routed discovery or list resources and read agentry://handoff. Use https://api.agentry.sh/adapters for the current native adapter path for each agent harness.

Public links

  • Website: https://agentry.sh/?distribution_surface=npm_readme
  • NPM package: https://www.npmjs.com/package/@agentrysh/mcp
  • Repository: https://github.com/fr33dr4g0n/agentry-public
  • Canonical skill: https://agentry.sh/skill/agentry/SKILL.md
  • Adapter manifest: https://api.agentry.sh/adapters
  • MCP registry name: io.github.fr33dr4g0n/agentry-observability
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