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

Invigil

作者:invigilバージョン 1.7.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.invigil/invigil

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Linters check your code. Invigil checks whether your repo is legible — to newcomers and AI agents.

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

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

  • 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?

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": {
    "invigil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "invigil",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add invigil -- uvx invigil 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": {
    "invigil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "invigil",
        "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": {
    "invigil": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "invigil",
        "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 invigil 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32545件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32545件のうち20%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32545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

Invigil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(1.7.1)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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python 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:★ 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昨日更新
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。

Invigil

Verify the path from installation to first successful use—for people and agents.

A package can install successfully and still fail its first useful command. Invigil combines repository-quality checks with a Cold-Start Gate that exercises declared operations and reports the evidence needed to diagnose failures.

New in development: verify an exact Python wheel before publication, outside the source checkout. The existing scorecard, published-artifact checks, and agent tools remain available. Wheel verification is unreleased; pip install invigil and the release pins below do not include it yet.

Try the first-use demo (source preview)

On Linux with Python 3.11+ and venv support, use the source-preview branch:

git clone --branch feat/wheel-first-use-preview https://github.com/invigil/invigil.git

cd invigil python3 -m venv .venv .venv/bin/python -m pip install -e . .venv/bin/python examples/first-use-demo/run.py

The demo runs offline and checks real wheels. Both install; one omits a required data file and fails its first-use command. Adding that file makes the same check pass. It prints the failure and saves JSON reports in a temporary directory. This is a synthetic example, not a claim about an upstream project's current release.

Demo details · Verify your own wheel · CI workflow template

The preview requires an explicit command and optional expected output. A successful run proves that operation worked in the recorded environment; it is not a general release-safety guarantee. Run unfamiliar artifacts in disposable workers without credentials—a Python venv is not a security sandbox.

*invigilate* — to watch over an exam and enforce its rules.


How Invigil fits in your stack

Invigil does not replace your existing tools; it covers the product-quality gaps they leave behind.

CapabilityRole
Repository scorecardChecks documentation, configuration and quality conventions; suggests fixes
Published-artifact Cold-Start GateExercises configured package/container operations and HTTP probes
Local-wheel first use (unreleased)Verifies the candidate artifact; records its hash, phases and dependencies
Existing linters, scanners and testsContinue checking code correctness and security alongside Invigil

A clean-install smoke script can detect the same packaging defects. Invigil aims to make that workflow easier to configure and its reports consistent across projects.


Why

The scorecard checks whether the project is legible to newcomers and agents. Every failing static check includes a suggested command or edit. Execution reports retain the failed step and output; they cannot infer every application's root cause.

The seven Gates cover onboarding, errors, artifact verification, supply-chain evidence, audience documentation, contribution and adoption. A grade summarizes implemented repository checks; it does not establish that an artifact was executed successfully. Use the Cold-Start Gate for execution evidence.

Install

Published channels — pick the one that matches where you run it:

ChannelWhere it fitsOne-liner
PyPIlocal runs, Python-friendly CIpip install invigil
GitHub ActionGitHub PRsuses: invigil/invigil@v1
Docker (ghcr)GitLab, Jenkins, any non-Python CIdocker run --rm -v "$PWD:/repo" ghcr.io/invigil/invigil score /repo
pre-commitoffline checks on every commithooks invigil-layout, invigil-secrets (below)
MCP serveragents (Claude Code, any MCP client)pip install "invigil[mcp]" → invigil mcp

Every release ships all of it signed: cosign-signed wheel, sdist, and container image, plus an SPDX SBOM — verifiable with cosign verify against the GitHub OIDC identity.

Quick Start

These commands use the published scorecard. For wheel verification, use the source preview above.

Run it locally on any repo:

pip install invigil

invigil score . # human-readable scorecard + the exact fix for every failure invigil score . --format markdown # a PR-comment-ready table invigil score . --format json # machine-readable

Add it to CI as a report-only gate (posts a scorecard comment + badge, never blocks a PR):

# .github/workflows/quality-gate.yml

name: Quality gate on: [pull_request] permissions: { contents: read, pull-requests: write } jobs: invigil: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@3d3c42e5aac5ba805825da76410c181273ba90b1 # v7.0.1
  • uses: invigil/invigil@7f31330715bb7e42f26032ce3e921fcf78d4acea # v1.7.1 with: enforce: "false" # flip to true once the grade is stable

Flip enforce: "true" (or set project.enforce: true in .invigil.yml) when you're ready for it to block merges below the target gate.

Why the SHAs? invigil/invigil@v1 works and tracks the latest v1.x.y, but Invigil's own

actions-sha-pinned check (G3) fails floating tags — including its own. Pin, and let

Dependabot bump the pins; the trailing comment is what it reads.

The action exposes the report and both badges as step outputs — pipe the scorecard into the job summary, publish the badge JSON wherever shields.io can reach it:

      - uses: invigil/invigil@7f31330715bb7e42f26032ce3e921fcf78d4acea        # v1.7.1

id: invigil with: { comment: "false" }

  • run: cat "${{ steps.invigil.outputs.report }}" >> "$GITHUB_STEP_SUMMARY"

outputs.badge → grade badge JSON · outputs.ai-badge → ai-ready badge JSON

How it works

Two layers, matching the doctrine:

  • Static Doctrine Scorecard (every PR, seconds) — inspects the repo filesystem and GitHub metadata: LICENSE, README length, .env.example, a deep-health endpoint, a global error-id handler, SHA-pinned actions, an enforced lockfile, a coverage gate, a daily published-artifact smoke test, ≥5 good-first-issues, docs index, llms.txt/AGENTS.md, and more. Emits text / JSON / Markdown / a shields.io badge.
  • Cold-Start Gate (nightly, reusable — invigil stranger) — on a clean runner, installs and boots configured published artifacts and probes their declared surfaces. The new local-wheel path additionally bounds setup/install/first use with one per-wheel budget and records phase results; legacy paths retain their behavior. Web services get HTTP probes; a CLI image (an artifact with a command:) is run to completion and must exit 0. One reusable workflow replaces the 60-line smoke-published.yml every repo copy-pastes:
# .github/workflows/stranger-gate.yml

name: Cold-start gate on: schedule: [{ cron: "0 3 * * *" }] workflow_dispatch: jobs: stranger: uses: invigil/invigil/.github/workflows/stranger-gate.yml@7f31330715bb7e42f26032ce3e921fcf78d4acea # v1.7.1

Fix by PR

The optional fix workflow applies mechanical fixes on a work branch and opens one batched PR. It uses invigil score --fix --pr-mode; protected-branch safeguards remain in place. Closing its PR without merging is respected until the work branch is deleted. See the CLI reference for configuration and limits.

Configuration

Drop a .invigil.yml at the repo root. It's optional for the static scorecard (sensible defaults apply) and required for the Cold-Start Gate (it declares what to boot and probe). Full schema in schema/invigil.schema.json; examples in examples/.

version: 1

project: name: my-app language: python min_gate: G4 enforce: false artifacts:

  • type: pypi name: "my-app[all]"
  • type: ghcr image: ghcr.io/me/my-app:latest port: 8000

probes:

  • { url: "/", expect_status: 200 }
  • { url: "/api/things", expect_json_count: { min: 5 } }

boot_budget_minutes: 10

Lightweight & modular

A gate developers bypass is dead weight, so Invigil is built for zero friction:

  • Fast offline groups for pre-commit — each check is tagged local/network/heavy. invigil check layout runs the filesystem checks with no network in ~120ms:
  # .pre-commit-config.yaml
  • repo: https://github.com/invigil/invigil rev: v1 # tracks the latest v1.x.y hooks: [{ id: invigil-layout }, { id: invigil-secrets }]

Heavier, network-bound checks (scorecard, the Cold-Start Gate) stay in CI. invigil score --offline / --layer local / --group supply-chain slice it any way.

  • It bends instead of forking. profile: strict | progressive | light, per-check weights, optional (ding without gating), thresholds.fail_on — make it *your* doctrine.
  • Resilient by design. A scorecard.dev timeout is a SKIP excluded from the grade — never a false A-to-C downgrade, never a crashed build.

→ The doctrine and the Gates covers both in full.

When your user is an agent

Legibility now has two audiences. The reader arriving cold at your repo is, more often than not, an AI agent: it has a context window instead of patience, exit codes instead of intuition, and it acts only on what the repo states machine-readably. The ai check group grades that surface — not just *presence* of llms.txt/AGENTS.md, but whether an agent can actually act on them:

CheckThe promise to the agent
agents-md-actionableYour AGENTS.md/CLAUDE.md contains runnable fenced commands, not prose
llms-txt-shapellms.txt is spec-shaped and fits a 10 KB context budget
agent-context-freshAgent instructions aren't 90+ days staler than the source they describe
readme-heading-hierarchyThe README chunks cleanly (one H1, real H2 sections)
exit-codes-documentedA CLI's exit codes are enumerated — agents branch on codes, not prose
llms-no-secretsThe machine-readable surface leaks no credentials
agent-scope-visibilityAgent code declares its tool inventory (blast-radius precondition)

Two artifacts fall out of it. `invigil score --format llm` — a deterministic report under ~1 KB, built to be read *by* an agent: a healthy repo costs it two lines of context. And an `ai-ready` badge, a shields.io endpoint you can put in your own README:

invigil score . --format ai-badge --output badges/ai-ready.json   # commit this
![AI-ready](https://img.shields.io/endpoint?url=https://raw.githubusercontent.com/OWNER/REPO/main/badges/ai-ready.json)

In CI the Action emits it for you — steps. .outputs.ai-badge is the path to the same JSON.

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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

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