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
初心者モード オフ
配色システムに合わせるライトダーク
言語ไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch
☰ メニュー設定
初心者モード オフ
配色システムに合わせるライトダーク
言語ไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch

Edgegate MCP

作者：frozo-aiバージョン 0.19.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.frozo-ai/edgegate-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Regression-test AI models on real Snapdragon and Jetson hardware, with signed evidence for CI.

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: その他
  • 入力が必要なもの：EDGEGATE_API_KEY

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。
  • 自分で入力するもの： EDGEGATE_API_KEY, EDGEGATE_API_URL

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

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": {
    "edgegate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "edgegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "EDGEGATE_API_KEY": "your-value",
        "EDGEGATE_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add edgegate --env EDGEGATE_API_KEY=your-value --env EDGEGATE_API_URL=your-value -- npx -y edgegate-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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": {
    "edgegate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "edgegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "EDGEGATE_API_KEY": "your-value",
        "EDGEGATE_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "edgegate": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "edgegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "EDGEGATE_API_KEY": "your-value",
        "EDGEGATE_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

自分で入力する値

  • EDGEGATE_API_KEY 秘密 必須 env
    EdgeGate API key. Generate one at https://edgegate.frozo.ai/workspace/ /settings#api-keys
  • EDGEGATE_API_URL env
    EdgeGate API base URL. Defaults to the hosted API; override only for self-hosted deployments.

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 frozo-ai 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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32725件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32725件のうち21%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32725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

Edgegate MCP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？

入力が必要なもの：EDGEGATE_API_KEY

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（0.19.0）がレジストリに届いたのは3 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：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Signoff

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

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

Signoff

作者：ayuanxx-max

Five gates that make an agent's 'done' provable: run them, read the verdict, audit the record.

パソコンで動く今日更新
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。

edgegate-mcp

MCP server for EdgeGate — set up edge-AI regression gates on Snapdragon devices directly from Claude Code, Cursor, or Claude Desktop.

What does it do?

EdgeGate runs AI model regression tests on real Snapdragon hardware via Qualcomm AI Hub, then produces signed evidence bundles you can attach to CI gates. This npm package exposes EdgeGate's REST API as 61 MCP tools, plus bundled skills, so you can drive the whole flow from a prompt:

> Use the edgegate MCP to set up a CI gate for my MobileNet ONNX model.

Gates: inference_time_ms ≤ 10, peak_memory_mb ≤ 150.

Devices: Galaxy S24, Galaxy S23.

Install

# 1. Generate an API key in the EdgeGate dashboard

https://edgegate.frozo.ai/workspace/ /settings#api-keys

2. Run the installer from the edgegate-mcp package (writes config for Claude Code / Cursor / Desktop)

npx --package=edgegate-mcp@0.21.2 edgegate-mcp-install

Restart your MCP client. Done.

Use it on the web (claude.ai, ChatGPT)

No install and no API key. Add the hosted endpoint as a custom connector and approve it in your browser:

https://edgegate.frozo.ai/mcp
  • Claude — Settings → Connectors → Add custom connector.
  • ChatGPT — Settings → Apps & Connectors → enable Developer mode, then create a connector with OAuth authentication.

You sign in to EdgeGate and approve once; disconnect any time under Settings → Connected AI apps in the dashboard. The hosted endpoint has no access to your filesystem, so edgegate_export_run_report returns the report inline instead of writing a file.

Any client that speaks Streamable HTTP can also use it with an API key as a bearer token:

claude mcp add --transport http edgegate https://edgegate.frozo.ai/mcp --header "Authorization: Bearer egk_live_..."

Self-hosting: handleMcpRequest from edgegate-mcp/http is a Web-standard (Request) => Response handler you can mount on any fetch runtime.

Manual config

If you'd rather edit config files yourself, the server is a standard stdio MCP. Add this to your client's config:

Claude Code (~/.claude.json)
{

"mcpServers": { "edgegate": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "edgegate-mcp"], "env": { "EDGEGATE_API_KEY": "egk_live_...", "EDGEGATE_API_URL": "https://edgegateapi.frozo.ai" } } } }

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

Same shape as Claude Code without the type field.

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS)

Same shape as Cursor.

Tools

See docs/tools.md for input schemas and examples.

EdgeGate exposes 61 MCP tools. This table is generated from src/server.ts — run npm run docs:tools after adding a tool.

ToolPurpose
edgegate_setup_workspaceConfirm or list EdgeGate workspaces visible to the API key. Run this first in a fresh conversation to lock in which workspace_id the other tools should use.
edgegate_create_pipelineCreate a new EdgeGate regression pipeline. Define which model(s), which device(s), and which gates (e.g. inference_time_ms ≤ 10) the pipeline will enforce. For LLMs: set llm_compile_source on a model instead of artifact_id. EdgeGate will compile + link via AI Hub on first run; subsequent runs reuse the cached composite. ttft_ms + tps gates work; both are derived from per-component profile (prompt-role inference_time → TTFT; 1000/token-role inference_time → TPS). Each LLM gate run = 3 AI Hub profile jobs (one per component) ≈ 3× CV cost.
edgegate_run_gateTrigger an EdgeGate run against a pipeline. Returns a run_id you can poll with edgegate_check_status.
edgegate_check_statusGet the current status of an EdgeGate run, including per-device metrics and which gates passed or failed.
edgegate_get_reportList recent EdgeGate runs in a workspace with status, duration, and trigger.
edgegate_get_audit_reportGet the signed audit report PDF URL for a completed EdgeGate run. Used for compliance records.
edgegate_setup_github_actionGenerate the GitHub Actions workflow YAML + gh secret commands so every PR runs EdgeGate as a CI gate.
edgegate_compare_runsDiff two EdgeGate runs — standard pipeline metrics/gates or Behavioral-Gate summary signals. Reports REGRESSION / IMPROVEMENT / NEUTRAL, or NO BASELINE / NOT COMPARABLE / INSUFFICIENT EVIDENCE when a reliable comparison cannot be made. Auto-selects a recent PASSED run from the same pipeline when baseline_run_id is omitted. Runs without a pipeline (including Behavioral-Gate runs) require an explicit baseline_run_id with matching eval-set and gate configuration.
edgegate_export_run_reportDownload a human-readable markdown report for an EdgeGate run and save it to disk. Returns the absolute file path plus a preview of the first 30 lines. Optionally includes a run-vs-baseline diff section (include_diff=true).
edgegate_import_huggingface_modelImport a public Hugging Face model that contains a pre-built ONNX file. EdgeGate downloads the file and registers it as an Artifact. Returns the artifact_id you can pass directly to edgegate_create_pipeline. Polls until the import completes by default (poll_for_completion=true); set to false to return immediately with the job id.
edgegate_predict_npu_coveragePredict which ONNX ops will run on the Qualcomm Hexagon NPU vs fall back to CPU, BEFORE spending any AI Hub credits. Returns a compute-weighted NPU coverage % (the latency-honest number), op-count coverage, risk band, per-op CPU fallbacks, and fix recommendations. Heuristic — the real device run remains authoritative.
edgegate_list_promptpacksList all promptpacks in an EdgeGate workspace. Returns a markdown table with promptpack_id, version, case count, published status, and creation date. Use include_unpublished=false to hide draft packs.
edgegate_create_promptpackCreate a new promptpack in an EdgeGate workspace. A promptpack defines the test cases (prompts, expected outputs, per-case overrides) that regression pipelines evaluate. Requires admin role on the workspace. Packs are immutable after creation — bump the version to update.
edgegate_publish_promptpackPublish a promptpack version in an EdgeGate workspace so it can be referenced in pipelines. Newly created packs start as unpublished — call this after edgegate_create_promptpack to complete the create → publish → use lifecycle. Requires admin role on the workspace. The operation is idempotent.
edgegate_connect_huggingfaceStore a personal HuggingFace access token for this workspace so the import flow can read private / gated / Qualcomm-org repos (most qualcomm/*, Intel/*, and many Xenova/* repos 401 the anonymous endpoint). The token is validated against HF whoami before encryption and is never echoed in plaintext. If an integration already exists this tool rotates the token. Requires admin role.
edgegate_get_huggingface_integrationShow whether a personal HuggingFace token is connected to this workspace (and whether it is currently active or disabled). Does not return the token itself.
edgegate_disconnect_huggingfacePermanently delete the workspace's HuggingFace integration. Future HF imports fall back to anonymous access. Requires owner role.
edgegate_connect_qaihubStore a Qualcomm AI Hub API token for this workspace so EdgeGate can submit compile + profile jobs on real Snapdragon devices. The token is encrypted at rest and is never returned in plaintext after the initial connect. If an integration already exists this tool transparently rotates the token. Requires admin role.
edgegate_get_qaihub_integrationShow whether a Qualcomm AI Hub token is connected to this workspace and whether it is currently active. Does not return the token itself.
edgegate_disconnect_qaihubPermanently delete the workspace's Qualcomm AI Hub integration. Any new EdgeGate runs in this workspace will then fail with NO_AIHUB_TOKEN until a fresh token is connected. Requires owner role.
edgegate_create_workspaceCreate a new EdgeGate workspace. The caller automatically becomes the owner. Subject to plan-tier workspace limits. After creation, connect Qualcomm AI Hub and define pipelines as usual.
edgegate_list_api_keysList all API keys in this workspace (id, name, prefix...suffix, status, last_used). Plaintext is never returned. Requires owner role.
edgegate_create_api_keyCreate a new API key for this workspace. The plaintext token is returned EXACTLY ONCE in the response — copy it to your CI secrets or local env immediately. Requires Pro tier or above. Requires owner role.
edgegate_revoke_api_keyRevoke an API key by id. The key is immediately rejected for all subsequent requests; the row is preserved (with revoked_at set) so the audit trail survives. Destructive. Requires owner role.
edgegate_list_membersList all members of this workspace with their email + role. Requires at least viewer role.
edgegate_list_devicesList every Qualcomm AI Hub device EdgeGate can target (Snapdragon phones, QRD/CRD reference platforms, IoT Dragonwing, automotive, XR). Returns a markdown table grouped by category. Use the id column verbatim when building a create_pipeline device matrix. No workspace_id needed — the catalog is global.
edgegate_list_device_targetsList the customer's OWN connected devices (Jetson, Snapdragon hosts, gateways) with live/offline status computed from each device's heartbeat (30s beat, 90s window). This is the workspace fleet connected via edgegate-runner agent — NOT the global AI Hub catalog (use edgegate_list_devices for that). If empty, the response includes copy-paste connect instructions for the customer.
edgegate_run_device_benchmarkDispatch an ONNX benchmark to one of the customer's connected devices (Jetson, Snapdragon host, gateway) by name/id. The on-device agent picks it up within ~30s and reports latency/memory results. Multi-silicon: works for any vendor the customer has connected. Requires admin role.
edgegate_invite_memberAdd an existing EdgeGate user to this workspace by email at the given role (owner / admin / viewer). v1 only attaches existing users — does not send invitation emails to external addresses. Requires admin role; only owners can add other owners.
edgegate_change_member_roleChange a member's role in this workspace. Cannot downgrade the last owner — promote another member to owner first. Requires owner role.
edgegate_remove_memberRemove a member from this workspace. The user loses access immediately; their pipelines and runs are preserved. Cannot remove the last owner. Destructive. Requires owner role.
edgegate_setup_byo_storageEnterprise only. Zero-friction BYO storage setup — creates a pending grant with EdgeGate (returns the External ID) and returns the exact AWS CLI commands the agent should run to create the IAM role in the customer's AWS account. Pair with edgegate_attach_byo_role to finalize. Prefer this over edgegate_register_byo_bucket for new setups — the agent doesn't have to figure out the trust policy or guess at role names. Requires owner role. 402 from non-Enterprise workspaces; if a non-pending grant exists, instructs the agent to disconnect first.
edgegate_attach_byo_rolePhase 2 of edgegate_setup_byo_storage. Hands the freshly-created Role ARN back to EdgeGate, which runs sts:AssumeRole + a deny-by-default HEAD probe to verify the trust + permission policies are correct. Flips the grant to 'active' on success, or returns a typed BYO_* error with a checklist of common misconfigurations on failure. Re-callable with the same role_arn after fixing IAM.

| edgegate_register_byo_bucket | Enterprise only. **Use edgegate_setup_byo_

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く