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

Veto

作者:jigyasudhamバージョン 3.9.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.jigyasudham/veto

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

93 agentic MCP tools + 49 specialist agents for every major AI CLI. Self-learning, no API keys.

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: ゲーム・スポーツ・料理・学習

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": {
    "veto": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jigyasudham/veto"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add veto -- npx -y @jigyasudham/veto

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": {
    "veto": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jigyasudham/veto"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "veto": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jigyasudham/veto"
      ]
    }
  }
}

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 jigyasudham 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

ゲーム・スポーツ・料理・学習のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1283件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1283件のうち46%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1283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

Veto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(3.9.0)がレジストリに届いたのは34 日前です。

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:slopped.site, Artsonia MCP, Canvas Parent 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

slopped.site

作者:slopped.site

Read-only tools over slopped.site: AI-made art, lore, games, sites, the curriculum.

クラウドで動く今日更新
インストール

Artsonia MCP

作者:chrischall

Parent/fan access to Artsonia student-art portfolios, comments, and fans (AI-built).

パソコンで動く今日更新
インストール

Canvas Parent MCP

作者:chrischall

Canvas LMS (Instructure) for Claude — courses, grades, assignments, planner, files

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。

veto

93 agentic tools. 49 specialists. Every major AI CLI. Self-learning. Zero extra cost on subscriptions.

An MCP server that runs locally on your machine, plugs into Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Antigravity CLI, Cursor, Windsurf, Zed, and JetBrains using your existing subscriptions — giving every AI a council of specialist agents, local LLM support, SDD agents, playwright automation, persistent cross-platform memory, a self-learning router that re-tunes its tier thresholds automatically every 20 recorded task outcomes (reviews record outcomes for you; configurable via auto_apply_learning), CI/CD gates, workspace discovery, and bidirectional IDE communication.

Billing note: "Zero cost" applies to subscription plans (Claude Max, Gemini Advanced, etc.). If you are on API/pay-per-token billing, LLM reasoning done for Veto agents (via the agentic loop or MCP Sampling) counts toward your token usage like any other turn. veto init detects API key environment variables and warns you automatically.


Getting Started

# 1. Install the CLI — puts the bare `veto` command on your PATH

npm i -g @jigyasudham/veto

2. Register Veto with every AI client you use (Claude Code, Gemini, Codex, Cursor, …)

veto init

Prefer not to install anything? Every command also works via npx:

npx -y @jigyasudham/veto@latest init

The two are independent by design. veto init writes MCP configs that launch the server with npx -y --package @jigyasudham/veto@latest veto-server — npx re-resolves @latest against the registry on every client restart, so the MCP server auto-updates itself and a global copy can never pin it to an old version. The global install only provides the CLI (veto doctor, veto sessions, the statusline, …); keep it current with npm i -g @jigyasudham/veto@latest when veto doctor says it's behind.


How the Agents Work

No API keys, zero extra cost. Every worker agent is a deterministic expert module at its core, with two optional layers of LLM reasoning on top — all of it delegated to the AI you're already paying for.

Default — Deterministic expert modules

Out of the box, each of the 42 worker agents runs as a hand-written expert module (plan() / analyze() in src/agents/) — not an LLM. They always run, work offline, and cost zero tokens. Their depth varies by design: analysis agents (security scanner, secrets, dependency audit, clone detector, privacy, auth, performance, compatibility, …) apply real algorithms — regex/AST detection, OWASP/CWE rules, hash-based clone matching — while planning agents (coder, debugger, tester, …) are structured expert playbooks: curated steps, checklists, and pitfalls for the task category, built to be reasoned over by the AI you already pay for rather than to reason themselves.

Path A — Agentic loop (most clients: Claude Code, Cursor, Windsurf)

Veto returns the specialist's role, rubric, and an output contract as an llm_upgrade prompt. The host AI reasons as the specialist and passes structured JSON back to complete the operation. This is the primary path — it costs nothing beyond your existing subscription and works on every client.

Path B — MCP Sampling (clients that support server.createMessage)

Where Sampling is available, the same upgrade happens server-side without the extra round-trip. Note: the July 2026 MCP spec revision deprecates Sampling protocol-wide (12-month sunset), so the agentic loop (Path A) is Veto's long-term default; Sampling remains a transparent optimization where it exists.

The 7-agent Council is LLM-first — its value is the multi-agent debate — but it too falls back to a deterministic verdict when no LLM path is available. When multiple agents run, they execute in parallel.


Specialist Roles

49 specialists: 42 deterministic worker agents across 6 domains + a 7-agent Council. The Council debates trade-offs before you build; the worker agents do the hands-on analysis and planning. Each is a deterministic expert module that can upgrade to LLM reasoning — see How the Agents Work. List them anytime with veto agents.

Council (7) Lead Dev · PM · Architect · UX · Devil's Advocate · Legal · Security

Development (12) Coder · Code Reviewer · Tester · Debugger · Refactor · Database · API · Frontend · Backend · DevOps · Performance · Migration

Security (6) Security Scanner · Auth Agent · Data Privacy · Secrets Agent · Dependency Audit · Penetration Tester

Memory (5) Context Manager · Decision Logger · Project Mapper · Pattern Learner · Knowledge Base

Research (7) Researcher · Tech Advisor · Cost Analyzer · Competitor Analyzer · Risk Assessor · Estimator · Ethics & Bias

Quality (5) Code Quality · Documentation · Accessibility · Compatibility · Error Handling

Workflow (7) Task Planner · Task Coordinator · File Manager · Git Agent · Search Agent · Reporter · Automation


MCP Tools (93)

CategoryTools
Sessionveto_status · veto_session_save · veto_session_restore · veto_sessions_list · veto_autosave_status · veto_session_replay
Routerveto_route_task · veto_rate_status
Councilveto_council_debate · veto_benchmark · veto_adr
Agentsveto_agent_plan · veto_execute_parallel · veto_explain · veto_compose_agents · veto_delegate
Reviewveto_code_review · veto_security_scan · veto_secrets_scan · veto_diff_review · veto_full_review · veto_pr_review
Pipelinesveto_ci_gate · veto_pre_commit · veto_new_feature · veto_workflow · veto_task_parse
Advancedveto_local_llm · veto_semantic_search · veto_sdd_agent · veto_playwright · veto_notify_ide
Qualityveto_clone_detector · veto_lint_rules · veto_api_contract · veto_a11y_advisor · veto_type_coverage · veto_test_gaps
Advisorsveto_dep_advisor · veto_dep_verify · veto_query_advisor · veto_bundle_advisor · veto_dead_code · veto_hitl_checkpoint · veto_drift_check
Watchingveto_watch · veto_watch_poll · veto_watch_stop
Memoryveto_memory_store · veto_memory_search · veto_memory_delete · veto_decisions · veto_project_map_update · veto_project_map_get · veto_pattern_store · veto_patterns_list · veto_memory_export · veto_memory_import
Learningveto_record_outcome · veto_learning_stats · veto_learning_apply
Handoffveto_handoff · veto_continue · veto_platform_setup
Observabilityveto_usage_status · veto_audit_log · veto_health · veto_metrics · veto_snapshot
Discoverveto_discover · veto_summarize · veto_git_blame · veto_changelog · veto_onboard · veto_debt_register
DevToolsveto_docs_fetch · veto_context_status · veto_openapi_gen · veto_flag_auditor · veto_env_setup · veto_commit_message · veto_pr_description · veto_pr_post · veto_prompt_optimizer · veto_sre_advisor · veto_diagram · veto_rca · veto_doc_gen · veto_postmortem · veto_release_notes · veto_translate · veto_merge_conflict
Pluginsveto_plugins

Compact Mode — 93 tools without the context tax

93 tool schemas cost a client ~20K context tokens before the user types a word. Compact mode advertises a surface that is 5–6× smaller: seven core tools (veto_status, veto_session_save, veto_session_restore, veto_route_task, veto_council_debate, veto_memory_search, veto_record_outcome) plus two meta-tools — veto_find_tools searches the full catalog by keyword and returns matching schemas on demand; veto_call invokes any catalog tool by name. Every tool remains directly callable in both modes; compact only changes what is advertised up front.

Enable it with VETO_COMPACT=1 in your MCP server config env, or "compact_tools": true in ~/.veto/config.json:

{

"mcpServers": { "veto": { "command": "npx", "args": ["-y", "--package", "@jigyasudham/veto@latest", "veto-server"], "env": { "VETO_COMPACT": "1" } } } }

Dependency-Hallucination Guard

LLMs propose plausible-but-nonexistent package names, and adversaries register those names on public registries (slopsquatting) — a supply-chain attack class with no pre-install check in most AI workflows. veto_dep_verify checks every proposed package against the live registry before you install:

veto_dep_verify { packages: ["axios", "axois", "left-padd"], ecosystem: "npm" }

→ axios verified (14 years old, 40M downloads/month) → axois HIGH_RISK (1 edit from "axios" — possible typosquat) → left-padd NOT_FOUND (likely hallucinated — do NOT retry the install later: nonexistent AI-suggested names are prime slopsquat targets)

Signals per package: registry existence, age, monthly downloads, version history, deprecation, and typo-distance from popular packages. Supports npm, PyPI, and crates.io. Network failures return unverifiable — never silently safe.

Decision-Drift Enforcement

AI assistants forget architectural decisions and re-litigate them sessions later — the most common complaint about long-running AI projects. Veto's memory doesn't just store decisions; it enforces them. Record a decision once as a machine-checkable constraint:

veto_decisions {

action: "add", rule: "We use Postgres — no Mongo", why: "Decided 2026-05: relational data, team expertise", forbidden_patterns: ["mongoose", "mongodb"], severity: "block" }

From then on, veto_diff_review and veto_ci_gate automatically fail any diff whose added lines match a forbidden pattern — when an AI quietly adds mongoose to the imports three sessions later, the review fails with the rule and the rationale attached. Patterns are case-insensitive regexes (with substring fallback), optionally scoped to a file glob (src/**/*.ts), per-project or global, severity block or warn. Manage with action: list / check / disable / enable.

You don't have to remember to do this. When a council verdict (the LLM-backed one) or an ADR settles something, its result carries a one-time constraint_invitation: your AI asks you once whether it should become a rule, and passes your answer back as add or decline with the invitation_id. It never asks twice about the same verdict. action: list shows how many invitations were offered, accepted and declined; that count stays on your machine.

A rule can't stall your reviews. add refuses a pattern that could hang the check: one over 200 characters, or a repeated group that itself repeats, like (a+)+. Every check is also time-boxed, so a slow rule turns into a warning instead of blocking veto_ci_gate.

Compounding-Error Circuit Breaker

Agents fail silently in loops — retrying the same broken call, re-hitting the same error, thrashing between two tools — and burn a whole session before anyone notices. veto_drift_check scans the recent tool-call trace for that pattern mid-flight and trips a breaker before the spiral compounds:

veto_drift_check

→ DRIFT DETECTED • 4 consecutive failed calls (veto_diff_review) • same error repeated 3× ("no diff provided") • tool veto_route_task called 6× in a row → remediation (debugger agent): stop retrying; the diff is empty — point at a project_dir with uncommitted changes or pass diff explicitly.

It looks for th

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