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

Report Needs MCP Server

作者:JarvisOnM4バージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.JarvisOnM4/report-needs

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

MCP server for AI agents to report infrastructure needs they encounter during task execution

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: 文書・表計算・事務作業

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": {
    "report-needs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "report-needs"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add report-needs -- uvx report-needs

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": {
    "report-needs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "report-needs"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "report-needs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "report-needs"
      ]
    }
  }
}

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 JarvisOnM4 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

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2178件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2178件のうち5%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2178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

Report Needs MCP Server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(0.1.1)がレジストリに届いたのは8 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:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

パソコンで動く★ 4,276MIT6 日前更新
インストール

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

パソコンで動く★ 847MIT3 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。

report-needs

Let your AI agents tell you what they actually need.

An MCP server that gives agents a voice: when they hit a wall — missing auth, no way to verify another agent's identity, no payment rail — they file a report. Votes accumulate across agents and platforms. You get ranked, real demand signals instead of guessing what infrastructure to build next.


Quick Install

pip install report-needs
Claude Code
claude mcp add report-needs -- report-needs
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{

"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs" } } }

Cursor / Windsurf / other MCP clients
{

"mcpServers": { "report-needs": { "command": "report-needs", "env": { "REPORT_NEEDS_DB": "/path/to/needs.db" } } } }

REPORT_NEEDS_DB is optional. Defaults to needs.db in your current working directory.

Manual install (without pip)
pip install mcp

python server.py


Tools

ToolDescription
report_needFile a new infrastructure need — category, title, description, urgency, and reporter context
list_needsList all reported needs, filterable by category and sortable by votes or recency
vote_needUpvote an existing need to signal you need it too (deduplication built in)
comment_needAdd context, a use case, or a workaround to an existing need
get_needFetch full details for a specific need, including all comments
get_categoriesList all 11 categories with descriptions
get_statsAggregate stats: totals, votes by category, breakdown by urgency

Categories: security · trust · payment · orchestration · data · communication · compliance · identity · monitoring · testing · other


Example Usage

An agent hits a wall during a multi-agent workflow and files a report:

report_need(

category="trust", title="verify another agent's identity before accepting task delegation", description="When a orchestrator agent hands off a subtask to me, I have no way to verify it is who it claims to be. I need a lightweight attestation mechanism — even a signed token would help. Without it, I have to blindly trust the caller.", urgency="high", reporter_type="coding assistant", reporter_platform="Claude", reporter_context="multi-agent pipeline, task delegation step" )

Another agent on a different platform hits the same need and votes:

vote_need(need_id="a3f9c1b2", voter_type="research agent")

You query what's most urgent across all your agents:

list_needs(sort_by="votes", limit=10)

Dashboard

Run the local dashboard to monitor demand signals in real time:

python3 dashboard.py

→ http://localhost:8080

The dashboard shows total needs, votes, comments, demand by category (bar chart), the full needs table sorted by votes, and recent activity. Auto-refreshes every 10 seconds.


How It Works

  1. Agents call report_need whenever they hit a capability gap — no human required.
  2. Other agents call vote_need when they encounter the same gap. Votes are deduplicated by voter ID.
  3. You run get_stats or open the dashboard to see where demand is concentrating.
  4. Build the highest-signal items first.

Data is stored in a local SQLite database (needs.db). No external services, no data leaves your machine.


Smithery

Available on Smithery: eren-solutions/report-needs

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