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

Mandala Computer

作者:mandalacomputerバージョン 0.22.0i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.mandalacomputer/mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Cloud desktops for AI agents: create a Linux computer, see its screen, click, type and run tasks.

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: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: その他
  • 入力が必要なもの:MANDALA_API_KEY, MANDALA_MODEL_KEY

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:3項目中3項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • 自分で入力するもの: MANDALA_API_KEY, MANDALA_MODEL_KEY, MANDALA_PROFILE, MANDALA_BASE_URL, MANDALA_COMPUTER_ID, MANDALA_NO_LIFECYCLE, MANDALA_READ_ONLY, MANDALA_TAGS

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • 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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://app.mandala.computer/mcp

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "mandalacomputer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mandala-computer-mcp"
      ],
      "env": {
        "MANDALA_API_KEY": "your-value",
        "MANDALA_MODEL_KEY": "your-value",
        "MANDALA_PROFILE": "your-value",
        "MANDALA_BASE_URL": "your-value",
        "MANDALA_COMPUTER_ID": "your-value",
        "MANDALA_NO_LIFECYCLE": "your-value",
        "MANDALA_READ_ONLY": "your-value",
        "MANDALA_TAGS": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http mandalacomputer https://app.mandala.computer/mcp

または、パソコンで動かす

claude mcp add mandalacomputer --env MANDALA_API_KEY=your-value --env MANDALA_MODEL_KEY=your-value --env MANDALA_PROFILE=your-value --env MANDALA_BASE_URL=your-value --env MANDALA_COMPUTER_ID=your-value --env MANDALA_NO_LIFECYCLE=your-value --env MANDALA_READ_ONLY=your-value --env MANDALA_TAGS=your-value -- npx -y mandala-computer-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": {
    "mandalacomputer": {
      "url": "https://app.mandala.computer/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "mandalacomputer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mandala-computer-mcp"
      ],
      "env": {
        "MANDALA_API_KEY": "your-value",
        "MANDALA_MODEL_KEY": "your-value",
        "MANDALA_PROFILE": "your-value",
        "MANDALA_BASE_URL": "your-value",
        "MANDALA_COMPUTER_ID": "your-value",
        "MANDALA_NO_LIFECYCLE": "your-value",
        "MANDALA_READ_ONLY": "your-value",
        "MANDALA_TAGS": "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": {
    "mandalacomputer": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.mandala.computer/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "mandalacomputer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mandala-computer-mcp"
      ],
      "env": {
        "MANDALA_API_KEY": "your-value",
        "MANDALA_MODEL_KEY": "your-value",
        "MANDALA_PROFILE": "your-value",
        "MANDALA_BASE_URL": "your-value",
        "MANDALA_COMPUTER_ID": "your-value",
        "MANDALA_NO_LIFECYCLE": "your-value",
        "MANDALA_READ_ONLY": "your-value",
        "MANDALA_TAGS": "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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://app.mandala.computer/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

  • MANDALA_API_KEY 秘密 env
    API key from Settings → Credentials → API keys. Optional after `mandala login`, which saves one.
  • MANDALA_MODEL_KEY 秘密 env
    Optional Anthropic or OpenAI key. Enables run_agent_chat, and makes run_agent and start_agent_run bill this key instead of the account's AI credits.
  • MANDALA_PROFILE env
    Optional saved profile from `mandala login --profile`; used when MANDALA_API_KEY is not set.
  • MANDALA_BASE_URL env
    Optional API base URL. Defaults to https://app.mandala.computer/api/v1.
  • MANDALA_COMPUTER_ID env
    Optional computer id to bind at startup, so use_computer is not needed.
  • MANDALA_NO_LIFECYCLE env
    Optional: 1, true, yes or on withholds the tools that create, clone or delete computers and snapshots.
  • MANDALA_READ_ONLY env
    Optional: 1, true, yes or on keeps only read-only tools.
  • MANDALA_TAGS env
    Optional comma-separated tool tags to expose (for example computers,input); empty means every tool.

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

このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。

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 mandalacomputer 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

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    648ミリ秒で応答(HTTP 401)

  • ✓ 合格

    OAuthでサインイン

    OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

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32589件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32589件のうち86%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32589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

Mandala Computerは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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?

入力が必要なもの:MANDALA_API_KEY, MANDALA_MODEL_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

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(0.22.0)がレジストリに届いたのは5 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Detailing Manager

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

Detailing Manager

作者:RadoslavMoshev

Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.

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。

mandala-computer-mcp

An MCP server for Mandala Computer — cloud desktops for AI agents.

Point Claude Code, Claude Desktop, or anything else that speaks MCP at a real Linux desktop it can see and drive. Screenshots come back as images, so the model looks at the screen and clicks what it sees.

Status: alpha. The tool surface is settling; expect breaking changes

before 1.0. Tracks the platform's /api/v1, which is itself still moving.

Install

MCP requires Node 20.3 or newer. The TypeScript CLI login setup requires Node 22 or newer (mandala-computer on npm). Sign in once, then add the MCP server:

npm install -g mandala-computer

mandala login claude mcp add mandala -- npx -y mandala-computer-mcp

On Node 20, MCP can use an existing saved profile or an environment key. The TypeScript CLI guides you through browser approval and saves an API key in ~/.mandala/credentials.json. MCP only reads that file; it never issues or approves a device, writes credentials, or starts login automatically. The Python distribution also provides a mandala command; use the TypeScript CLI for login.

To select a separate profile and workspace:

mandala login --profile Work --workspace Research

claude mcp add mandala -- npx -y mandala-computer-mcp --profile Work

--profile takes precedence over MANDALA_PROFILE, then the saved default. Names are case-sensitive. An explicit key or nonempty MANDALA_API_KEY takes precedence over every profile and avoids accessing the credential store. Empty explicit keys fail; an empty or whitespace-only environment key is absent. You can still use a key from Settings → Credentials → API keys with MANDALA_API_KEY.

Saved credentials require POSIX protection: a real directory owned by you with mode 0700, and an owned regular file with mode 0600 and one link. Symlinks, hardlinks, unsafe permissions, malformed files and unsupported protection are refused before any API request. Windows file loading is unsupported; explicit or environment keys remain available. Only your home directory's store is read.

A saved profile also binds its API base URL. --base-url or MANDALA_BASE_URL must match that stored base after canonicalization, including the entire path prefix and port. An explicitly empty base flag is invalid with saved credentials. Each stdio session resolves once: restart to pick up another saved key. Revoking the key in Settings → Credentials → API keys makes later calls fail; MCP does not switch profiles, reread the file, or retry a refused action. Run login explicitly when new credentials are needed.

A saved profile can also carry a default workspace, set with mandala workspaces use (and removed with --clear); the CLI keeps it in ~/.mandala/defaults.json, beside credentials.json, which it never changes. Started from that profile, the secret tools (list_secrets, get_secret, create_secret, set_secret, replace_secret, delete_secret), create_computer and list_computers use it when a call leaves out workspace_id, as mandala computers create and computers list do; an explicit workspace_id always wins. Their descriptions say so and name the workspace, list_secrets, list_computers and create_computer say when the default chose the workspace, and startup prints it on stderr. There is no "every workspace" value: to list elsewhere, pass another workspace_id (or 'unassigned'), or start the server from a profile with no default. MCP only reads that file, once at startup, with the same checks as credentials.json. It is not applied when the profile's key is confined to a workspace (that key's own scope applies), when the default was saved for another account than the profile is logged in to now, or with an explicit or environment key. A file that cannot be read (not valid JSON, another version, or readable by others) is noted on stderr: list_secrets, get_secret and list_computers then use account-wide, but create_secret, set_secret, replace_secret, delete_secret and create_computer refuse a call without workspace_id, sending nothing, rather than act account-wide; pass workspace_id, or fix or delete the file and restart the server. The hosted HTTP server never reads it, and its tools are unchanged.

Claude Code — as a plugin, which installs the server and a skill together:

# Run mandala login first, or export MANDALA_API_KEY in this shell.

/plugin marketplace add mandalacomputer/mcp /plugin install mandala-computer@mandala

The skill — plugin/skills/mandala-computer/SKILL.md — is the part the tools cannot say for themselves: when a cloud desktop is the right answer at all, that it consumes running capacity until suspended or stopped, that run_agent is usually the right level and a screenshot per click is not, and which refusals are worth a second try. It is a description of *when and how*, not a second client; once the server is installed it stays out of the way. MANDALA_MODEL_KEY, if exported alongside, is passed through and turns on run_agent when the configured filters permit it. Without it, run_agent runs on the account's AI credits when they can pay (see Agents on AI credits).

To use an environment key instead of a saved profile:

claude mcp add mandala -e MANDALA_API_KEY=com_… -- npx -y mandala-computer-mcp

Claude Desktop — in claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "mandala": { "command": "npx", "args": ["-y", "mandala-computer-mcp"] } } }

Cursor, Windsurf and the rest take the same three fields — command, args, env — in whichever file they keep their MCP servers in.

Your MCP client starts this as a subprocess. It uses the saved profile’s API base, or https://app.mandala.computer/api/v1 by default with an environment key. Programmatic local hosts can call runStdio({ profile: 'Work' }); the exported StdioConfig allows a local key or profile. createServer still requires an explicit API key, and HttpConfig has no local credential options.

Use

Ask for what you want. A first session usually goes:

Create a computer from the base template, open example.com, and show me what's

on the screen.

Under that, the model is doing roughly this:

create_computer(template="base")     → builds it and selects it for the session

wait_for_computer(until="guest") → the desktop inside is answering, not just the VM open_url(url="https://example.com") → puts the page on the screen screenshot() → an image the model can point at click(x=640, y=400) → clicks what it saw screenshot() → looks again

create_computer(size="large") is the fast path: the named shapes from list_sizes are the ones the platform keeps pre-booted, so one of those is usually answered in about a second where a custom cpu/ram_mb/disk_gb shape boots cold. A size sets the template and the numbers together, so send it alone or the explicit fields alone.

use_computer binds a machine to the session, so every later call can leave computer_id out. Pass computer_id explicitly on any call to override it without changing the binding, which is how you drive two machines at once.

Set MANDALA_COMPUTER_ID to bind one at startup and skip use_computer entirely.

The tools

This is the unfiltered inventory. The filters below can withhold tools from both listing and calling; workflows in this README apply only when the needed tools are available. The offline fixture checks exercised operation coverage; verification against the live publication is a separate required CI gate. Parameter and response-mode support remains a separate contract.

Choosing a machine — list_templates, list_sizes, list_computers, get_computer, use_computer, wait_for_computer, get_desktop_url

Lifecycle — create_computer, start_computer, stop_computer, suspend_computer, restart_computer, update_computer, clone_computer, delete_computer, move_computer_to_workspace, move_computer, list_moves, get_operation, list_operations, wait_for_operation — see Lifecycle operations

move_computer_to_workspace changes workspace membership and who can access a computer. It requires an account-wide member or owner credential and explicit computer_id and workspace_id arguments (null means unassigned). The selected computer and default workspace are not used. The computer must be stopped, with no saved session, snapshots or snapshot history copies, secret bindings, or proxy credentials. Refusals leave those resources intact; the tool never removes them to force a move. This is separate from move_computer, which relocates a computer to different hardware.

Driving the desktop — screenshot, click, type_text, paste_text, press_key, scroll, drag, move_mouse, mouse_button, cursor_position, wait

Every one of these that acts — all but screenshot and cursor_position — takes context: true and then answers the desktop as it stands just after the action: the windows list_windows would list and the one with focus, without a second call. They are read once, straight after the action, so a window still opening may not be listed yet; when they cannot be read the action still happened, and the answer says why. When the focused window is Chromium the answer also carries page: the page's URL and title and one line per interactive element visible in it — what it is, what it says (and its accessible name when that is something else), and the point to click. Firefox, the default browser, has no page; then page_not_read gives the platform's reason beside the windows.

Inside the guest — exec, exec_poll, exec_kill, get_execution, read_execution_output, open_url, list_windows, window_action, read_clipboard, write_clipboard, read_file, write_file, write_file_chunk, get_file_upload, cancel_file_upload, list_directory

write_file writes straight to the path by default: a file already there is truncated as the upload starts, so a failed or cut-off write can leave only part of the new contents, with the old ones gone. With overwrite: false it creates the file only if nothing is there, and a path that is taken is refused without that attempt writing anything (Linux computers only). Those contents are written beside the path and published only once complete, so incomplete contents never appear at it, but a failure while publishing or answering can leave the complete file there. After any error read the path before retrying or overwriting. When a partial file must never appear at the path, use overwrite: false or write_file_chunk. read_file and write_file take no_wake: true to refuse (409) rather than resume a computer that is not running. For embedders, the Api raises that refusal as FileExistsError, and a create-only 409 whose reason could not be read as CreateOnlyConflictError, which says nothing about the path; isTransient is false for both.

Retained versions — retain_execution_output, get_result, read_result_output, delete_result, publish_artifact, get_artifact, read_artifact, delete_artifact

Passive metadata — list_activities, get_activity, get_activity_results, read_signals

Being told rather than asking — wait_for_event, poll_events, wait_for_file_change

Snapshots — list_snapshots, snapshot_holdings, create_snapshot, restore_snapshot, clone_snapshot, snapshot_schedule, get_retention, delete_snapshot

Your own templates — get_template_schema, check_template, publish_template, get_template, retire_template

Building one — build_template, list_builds, `get_bu

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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