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

Modelbound MCP

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

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert across IDEs.

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
  • 入力が必要なもの:MODELBOUND_API_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: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: MODELBOUND_API_KEY

「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

  • 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": {
    "modelbound": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add modelbound --env MODELBOUND_API_KEY=your-value -- npx -y modelbound-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": {
    "modelbound": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "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": {
    "modelbound": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "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

  • MODELBOUND_API_KEY 秘密 env
    ModelBound API key for optional cloud sync features. Get one at https://modelbound.co/settings/api-keys

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 ModelBound 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32403件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32403件のうち10%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32403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

Modelbound MCP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?

入力が必要なもの:MODELBOUND_API_KEY

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6 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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick

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

LickityClick

作者:lickity.click

Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.

パソコンでもクラウドでも今日更新
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。

modelbound-mcp

Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert agent skill files across Cursor, Claude, Codex, Kiro, Windsurf, VS Code, and Amazon Q — no account required. Optional cloud sync with ModelBound.

Why ModelBound?

AI tools come and go. You might use Cursor today, switch to Claude Code tomorrow, and try Kiro next week — but your skills, rules, and context shouldn't be locked into any one of them. ModelBound gives you a single place to store and manage your agent skills, so you can move between tools freely without rebuilding your setup each time. Write a skill once, sync it everywhere, and get more value out of every AI subscription you're already paying for.

What it does

modelbound-mcp is a small Model Context Protocol server you run locally over stdio. It exposes tools to your IDE / agent using dot-notation naming for navigable discovery:

Local (no API key, no network):

  • ide.detectLayout — find which IDE conventions your repo uses
  • skills.listLocal, skills.readLocal, skills.writeLocal
  • skills.lint — front-matter, token count, broken links, TODO scan, pass / warn / fail checks (scanner h5)
  • skills.flightCheck — Flight Check offline safety scan (injection, exfiltration, secrets, destructive commands, wildcard tools, loop hazards); same rules as npx modelbound check
  • skills.checks — deterministic safety/quality checks without full lint (no numeric score)
  • skills.scaffold — create a skill with default scope constraints
  • skills.reviewStatus, skills.reviewRequest, skills.reviewApprove, skills.reviewReject, skills.reviewGate
  • skills.validateFormat — agentskills.io compliance
  • skills.convert — translate between IDE formats (e.g. Cursor → Claude)
  • skills.diff — compare a local skill with its cloud counterpart

Cloud (with `MODELBOUND_API_KEY`):

  • cloud.pullSkill, cloud.pushSkill, cloud.search
  • cloud.listSkills — now accepts ai_type and source_platform filters; every row includes ai_type, source_platform, source_path, and repo
  • cloud.resourceTree — returns the team's full hierarchy grouped by platform → top-level dir (.claude/skills, .cursor/rules, .kiro/steering, …) → files. Use this before cloud.listSkills when an orchestrator needs to map context before loading.
  • cloud.installMarketplaceSkill
  • optimization.health
Resource hierarchy

Orchestrators that juggle multiple AI platforms can call cloud.resourceTree once to get a complete map of available skills, rules, hooks, steering files, and system prompts — grouped exactly how each platform expects them on disk. Pair it with the new ai_type / source_platform filters on cloud.listSkills to load only the slice you need. See examples/resource-tree.ts.

The cloud tools are a thin JSON-RPC proxy to mcp.modelbound.co. All business logic stays server-side; this repo never touches your data or secrets.

Migration from 0.1.x — old snake_case names (detect_ide_layout, pull_skill, …) were removed in 0.2.0. The hosted ModelBound MCP server still accepts both forms forever for backward compatibility.

Anti-slop (0.4.x) — trust scanner bumped to h5 with scope-limit, unbounded-wording, dependency, and refactor findings. skills.readLocal now returns checks, scanner_version, review_state, and review_meta. Override default scope limits via .modelbound/task-budgets.json. Use skills.reviewGate in CI to block unapproved skills.

Install

npx modelbound-mcp

Or install globally:

npm i -g modelbound-mcp

Use as an MCP server

Cursor (.cursor/mcp.json)
{

"mcpServers": { "modelbound": { "command": "npx", "args": ["-y", "modelbound-mcp"], "env": { "MODELBOUND_API_KEY": "mb_live_..." } } } }

MODELBOUND_API_KEY is optional. Without it, local tools still work.

See examples/ for Claude Desktop, Kiro, Windsurf, and VS Code configs.

Use as a CLI

modelbound-mcp detect                                  # which IDE layouts exist here?

modelbound-mcp ls # list every skill file modelbound-mcp lint .cursor/rules/ # lint a directory modelbound-mcp lint .codex/skills/ # lint Codex skills modelbound-mcp validate ./SKILL.md # agentskills.io compliance modelbound-mcp convert --from cursor --to claude ./rule.mdc > out.md

Tests

npm test              # unit tests (registry parity, checks, review, harness)

npm run smoke # local MCP tools + CLI subcommands (+ cloud if MODELBOUND_API_KEY set) npm run test:e2e # offline anti-slop / review lifecycle

CLI vs MCP tool mapping: docs/PARITY.md.

Contributing

We want help. Specifically:

  • New IDE adapters — Zed, Aider, Continue, JetBrains AI, Cline. See CONTRIBUTING.md for the ~50 line recipe.
  • Linter rules — token estimation accuracy, dead-link detection, format-specific gotchas.
  • Format converters — fidelity improvements between adapter pairs.

Browse good first issues and the roadmap.

Related projects

ProjectDescription
ModelBound CLI · npmTerminal + CI for token optimization, skill pipeline, and version management
Cursor Extension · MarketplaceVS Code/Cursor extension for rules sync and MCP bridge
Cursor PluginCursor slash commands for pipeline, safety checks, and versions
Claude Code PluginClaude Code plugin for pipeline, hooks, and skill sync
Dev PacksOpen-source curated AI context packs for engineering teams

Also on Smithery (stdio via npx modelbound-mcp) and the MCP Registry. Install hub: modelbound.co/connect

License

MIT © ModelBound

PopNxに聞く