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

gutsy

作者:kouhxpバージョン 0.1.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.kouhxp/gutsy

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local gut check before risky agent actions: calibrated safe/intended probabilities, no API calls.

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。
  • 自分で入力するもの: GUTSY_URL, GUTSY_INFERENCE_DIR, GUTSY_PROCEED_MIN, GUTSY_BLOCK_MIN

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": {
    "gutsy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gutsy-mcp"
      ],
      "env": {
        "GUTSY_URL": "your-value",
        "GUTSY_INFERENCE_DIR": "your-value",
        "GUTSY_PROCEED_MIN": "your-value",
        "GUTSY_BLOCK_MIN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add gutsy --env GUTSY_URL=your-value --env GUTSY_INFERENCE_DIR=your-value --env GUTSY_PROCEED_MIN=your-value --env GUTSY_BLOCK_MIN=your-value -- uvx gutsy-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": {
    "gutsy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gutsy-mcp"
      ],
      "env": {
        "GUTSY_URL": "your-value",
        "GUTSY_INFERENCE_DIR": "your-value",
        "GUTSY_PROCEED_MIN": "your-value",
        "GUTSY_BLOCK_MIN": "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": {
    "gutsy": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gutsy-mcp"
      ],
      "env": {
        "GUTSY_URL": "your-value",
        "GUTSY_INFERENCE_DIR": "your-value",
        "GUTSY_PROCEED_MIN": "your-value",
        "GUTSY_BLOCK_MIN": "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

  • GUTSY_URL env
    URL of the local gutsy-inference server
  • GUTSY_INFERENCE_DIR env
    Directory with models.json; if set, gutsy-mcp starts gutsy-inference itself
  • GUTSY_PROCEED_MIN env
    Minimum P(proceed) and P(intended) to recommend proceeding
  • GUTSY_BLOCK_MIN env
    Minimum P(block) to recommend blocking

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 kouhxp 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32727件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32727件のうち57%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32727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

gutsy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(0.1.2)がレジストリに届いたのは31 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, Foliosio

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

Foliosio

作者:foliosio.com

Read your support inbox, tag conversations and save draft replies from your AI agent. Never sends.

クラウドで動く今日更新
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。

gutsy-mcp

A local gut check for coding agents. Before Claude Code, Codex, Cursor or Copilot runs rm -rf, force-pushes, deploys or sends something, it calls gut_check and gets back calibrated probabilities that the action is intended and safe, plus a recommendation: proceed, confirm (ask the user first) or block.

Runs on your CPU with gutsy (0.8B, 775 MB GGUF). No API calls, no per-call cost, deterministic, and your code never leaves the machine.

What it is and isn't

It's a fast second opinion that adds friction where it's warranted. It is not a security boundary: the agent decides whether to call it and writes the context it sees, and a 0.8B model is weak at ambiguity and multi-step rules (see the model card). Keep your normal permission settings on. Default thresholds aren't tuned for your workflow; log the probabilities and adjust them.

1. Start the gutsy runtime

git clone https://github.com/kouhxp/gutsy

pip install -e gutsy/gutsy-inference hf download kouhxp/gutsy --include "gutsy-0.8b-v04*" --local-dir gutsy/gutsy-inference/models cd gutsy/gutsy-inference && cp models.example.json models.json gutsy-inference check && gutsy-inference serve # http://127.0.0.1:8765

Or set GUTSY_INFERENCE_DIR=/path/to/gutsy/gutsy-inference and gutsy-mcp starts it on first use.

2. Add the MCP server

Claude Code:

claude mcp add gutsy -- uvx gutsy-mcp

Cursor (.cursor/mcp.json) / Claude Desktop:

{ "mcpServers": { "gutsy": { "command": "uvx", "args": ["gutsy-mcp"] } } }

VS Code (.vscode/mcp.json):

{ "servers": { "gutsy": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["gutsy-mcp"] } } }

Codex (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.gutsy]

command = "uvx" args = ["gutsy-mcp"]

Then tell the agent when to use it (CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursor/rules):

Before deleting files, rewriting git history, force-pushing, touching databases,

deploying, publishing or sending anything, call gut_check. If it doesn't return

proceed, stop and ask me.

3. Optional: enforce it with a Claude Code hook

An MCP tool only runs if the agent remembers to call it. The hook runs on every risky-looking Bash command regardless. It can only ask or deny, never auto-approve.

uv tool install gutsy-mcp      # puts gutsy-hook on PATH

.claude/settings.json:

{

"hooks": { "PreToolUse": [ { "matcher": "Bash", "hooks": [{ "type": "command", "command": "gutsy-hook", "timeout": 60 }] } ] } }

block becomes a confirmation prompt by default; set GUTSY_HOOK_ALLOW_DENY=1 to deny outright.

Tool

gut_check(action, context="", user_request="") returns:

{

"recommendation": "confirm", "reason": "Not confident enough to proceed without the user.", "p_intended": 0.41, "p_reversible": 0.08, "verdict_probabilities": {"proceed": 0.22, "confirm": 0.61, "block": 0.17}, "reject": 0.04, "confidence": 0.42 }

env vardefault
GUTSY_URLhttp://127.0.0.1:8765runtime URL
GUTSY_INFERENCE_DIRlets gutsy-mcp start the runtime
GUTSY_MODELruntime defaultmodel name from models.json
GUTSY_PROCEED_MIN0.85
GUTSY_BLOCK_MIN0.50
GUTSY_API_KEYif you run serve --api-key-env

License: Apache 2.0.

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