AI Workbench MCP

Name: AI Workbench MCP
Author: hrishikesh-thakre

作者：hrishikesh-thakreバージョン 0.6.0a0i★ 0iパソコンで動く

レジストリ名io.github.hrishikesh-thakre/ai-workbench-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Goose-first MCP server for Workbench-owned acceptance evidence, validation gates, and analytics.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi2項目中2項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況iとても新しい↓ 42/週 · ★ 0

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：2項目中2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

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "ai-workbench": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ai-workbench-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add ai-workbench -- uvx ai-workbench-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": {
    "ai-workbench": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ai-workbench-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": {
    "ai-workbench": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ai-workbench-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

すべてのアプリと長所・短所 →

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11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 hrishikesh-thakre で確認済みです
✓ 合格
今もメンテナンスされている
コードの最終更新：5 か月前
… 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3755件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの3755件のうち9%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3755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

AI Workbench MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック2項目のうち2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5 か月前、最新バージョン（0.6.0a0）がレジストリに届いたのは6 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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：PostHog MCP Server, Agent-Native Analytics, Openshorts

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

PostHog MCP Server

Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.

作者：PostHog広く使われている★ 4.1万10 か月前更新

クラウドで動く

インストール

Agent-Native Analytics

Agent-Native Amplitude/Mixpanel - connect data sources, prompt for charts

作者：BuilderIO広く使われている★ 76652 か月前更新

クラウドで動く

インストール

Openshorts

Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.

作者：mutonby広く使われている★ 76243 か月前更新

クラウドで動く

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。

AI Workbench

AI Workbench supervises AI coding agents, captures evidence, validates work, applies acceptance policy, and produces auditable PR-ready reports.

The PyPI package remains ai-workbench-mcp for this public alpha because the ai-workbench package name is already occupied. The product and CLI are AI Workbench:

pip install ai-workbench-mcp

ai-workbench --help

Current source metadata targets unpublished ai-workbench-mcp==0.8.0a0. This public alpha consolidates local supervision, evidence capture, validation, acceptance policy, and PR reporting into one product surface.

Public Alpha Warning

The supervisor is the preferred automated evidence path, but daemon, Codex hook, and OpenCode adapter coverage are alpha mechanisms. AI Workbench checks evidence quality and acceptance readiness; it does not prove the work is absolutely correct. High-risk work still requires human review.

Architecture

AI Workbench supervisor captures local evidence.
AI Workbench validation writes validation_report.json.
AI Workbench quality gate writes revision_decision.json.
AI Workbench PR/report surfaces render accept, needs_review, or block.

Agent output is a proposal. Workbench accepts evidence.

MCP is the connection protocol. AI Workbench MCP is the tool server. Acceptance is decided by the selected validation profile and quality gate. The agent performs. Workbench accepts. MCP connects them.

Quick Start

pip install ai-workbench-mcp

ai-workbench supervisor setup --project-dir . --task-type code_change ai-workbench supervisor start

Run Codex, OpenCode, Goose, or another supported local workflow in the project. Then inspect the latest report:

ai-workbench supervisor status

ai-workbench reports show latest --project-dir .

Render PR-ready artifacts from a finalized run:

ai-workbench pr-gate --run-dir runs/<run_id>

The canonical local run ledger is:

runs/<run_id>/

task_metadata.json final_prompt.md model_selection.json model_output.md validation_report.json revision_decision.json run_log.jsonl metadata.json transcript.jsonl commands.jsonl workspace/ validation/ artifacts/

validation_report.json and revision_decision.json are the final acceptance authority. Supporting supervisor reports are local evidence, not a substitute for those Workbench artifacts.

Codex Hooks

Install project-local Codex hooks:

ai-workbench setup codex --project-dir . --task-type code_change

Restart Codex or start a new session, open /hooks, review the project hook, and trust it once. Until a hook event is observed, supervisor status reports Codex coverage as configured but unverified.

Goose MCP

AI Workbench still exposes the same MCP tool lifecycle. Register the server with Goose or another MCP host using:

ai-workbench mcp serve

The seven MCP tools remain:

workbench_open_run

workbench_select_policy_pack workbench_select_model workbench_record_execution workbench_validate_run workbench_quality_gate workbench_analyze_runs

PR Gate

Workbench PR acceptance consumes real Workbench run evidence:

ai-workbench pr-gate \

--run-dir runs/ \ --out runs/pr_gate/pr_comment.md \ --json-out runs/pr_gate/pr_decision.json

Outcomes are exactly:

accept
needs_review
block

Missing, unreadable, or scaffold-only evidence blocks. A green CI run, uploaded artifact, sticky PR comment, or model self-claim is not acceptance evidence.

Bootstrap Assets

To add starter configs, prompts, recipes, docs, and the GitHub PR-gate workflow to a repository:

ai-workbench bootstrap --target .

The bootstrap keeps runs/ ignored.

Package Demo

For a package-only synthetic demo:

ai-workbench demo --target ./workbench-first-run

This shows accept, needs_review, and block PR-gate outcomes with fixture evidence. It is not a real target-repository acceptance run.

Development

python -m pip install -e ".[dev,publish]"

python -m pytest -q -p no:cacheprovider python -m ruff check . --no-cache python -m mypy --no-sqlite-cache --no-incremental ai-workbench demo --target runs/package_demo_smoke ai-workbench validate --project ai_workbench_mcp --profile scaffold --run-dir runs/scaffold-smoke

Do not commit runs/. Committed sample evidence must be sanitized and live under examples/.

Docs

Recipes:

Sample evidence:

License

Apache-2.0. See LICENSE. MIT-origin attribution for the consolidated Prove It code is retained in NOTICE.

AI Workbench MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

使えるアプリ

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

PostHog MCP Server

Agent-Native Analytics

Openshorts

作者のREADME

AI Workbench

Public Alpha Warning

Architecture

Quick Start

Codex Hooks

Goose MCP

PR Gate

Bootstrap Assets

Package Demo

Development

Docs

License