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

Korg Introspect MCP

作者:New1Directionバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.New1Direction/korg-introspect-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Wrap any korg:introspect@v1-aware binary as a Claude Code tool, honoring declared side-effects.

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: 開発者ツール

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": {
    "korg-introspect": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/introspect-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add korg-introspect -- npx -y @korgg/introspect-mcp

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": {
    "korg-introspect": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/introspect-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "korg-introspect": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/introspect-mcp"
      ]
    }
  }
}

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8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 New1Direction 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

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの4928件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの4928件のうち18%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4928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

Korg Introspect 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?

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5 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:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare 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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github広く使われている★ 3.4万5 日前更新

パソコンでもクラウドでも

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

作者:wonderwhy-er広く使われている↓ 71万/週★ 1万17 日前更新

パソコンで動く

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者:cloudflare成長中★ 444614 か月前更新

クラウドで動く✓ mcp.cloudflare.com

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。

korg

A tamper-evident, SHA-256-chained ledger for AI agents. *Every step your agent takes is recorded in a hash chain anyone can verify — edit one event and the chain names it. No trust in the producer, no blockchain.*

English · 简体中文 · 繁體中文


30-second quickstart

Build the standalone verifier (~10s cold — it compiles only the ledger crates), verify a recorded Claude Code session, then rewrite one event and watch the chain catch it:

git clone https://github.com/New1Direction/korg && cd korg

cargo build --release -p korg-verify cp spec/korg-ledger-v1/web/samples/session.jsonl /tmp/session.jsonl

./target/release/korg-verify /tmp/session.jsonl

✓ journal VALID — 6 events, hash-chain + DAG intact

sed -i.bak '4s/return a - b/return a + b/' /tmp/session.jsonl # rewrite the agent's edit

./target/release/korg-verify /tmp/session.jsonl

✗ journal INVALID — 1 problem(s):

- seq 4: entry_hash mismatch (content was tampered) (exit 1)

No Rust toolchain? Drop the same file into the in-browser verifier — it runs locally and sends nothing.


Validated across three vendors (N=3)

The same korg-ledger@v1 format ingests traces from three architecturally different production agents, with causal structure (spec §2a) preserved through the round-trip:

AgentTransportTool shapeAdapterTests
Claude CodeJSONL on disk + live hooksAnthropic tool_use / tool_result blocksadapters/claude-code — smoke-tested on a real 3,141-event session, zero dropped58 ✓
OpenAI Codex CLIWebSocket framesOpenAI function_call + freeform custom_tool_calladapters/codex-ws11 ✓
Grok HeavyNDJSON stream16-agent parallel fan-outadapters/grok-heavy14 ✓

Because all three land in one format, one verifier checks them all — and it has byte-identical Rust, Python and JS implementations, differentially fuzzed against each other with 0 divergences. Known limits are written down rather than hidden: see the Grok Heavy limitations (ingest order vs. wall-clock concurrency, cross-agent chatroom edges).


Full demo: record → verify → rewind


AI agents are black boxes. When they fail, you can't debug. When they succeed, you can't reproduce it.

When they do something wrong, you can't undo it.

Korg fixes this.


What Korg Does

[!NOTE]

Universal Ingestion Integration Mode:

Korg v1 is an MCP-callable audit sink. Any MCP-compatible coding agent (Claude Code, Codex, etc.) can call korg's tools to record its session as a causally-linked, replayable, rewindable ledger. The agent must be instructed to log its actions — typically via system prompt or MCP server configuration. Fully passive auditing without agent cooperation is on the roadmap for future versions.

[!WARNING]

Trust Boundary & Deployment Scope:

Korg v1 is designed strictly for local, single-user workspaces. Multi-tenant and networked deployments require cryptographic authentication and permission bounds that are not yet shipped. Running the server on an untrusted or public network exposes workspace read/write access.

Korg is a cognitive hypervisor — a runtime layer that sits beneath your AI agents and governs every decision they make.

It doesn't replace your LLM. It governs what the LLM does.

Foundation Model          →  predicts, suggests, generates

──────────────────────────────────────────────────────────── Korg Cognitive Runtime → schedules, validates, isolates, reconciles, replays, heals, governs

Every agent action is:

  • Appended to an immutable, cryptographically-signed ledger
  • Ordered with Hybrid Logical Clocks (causal, deterministic, globally consistent)
  • Replayable — rebuild exact state at any point in history
  • Reversible — rewind the ledger to any prior sequence point

Try the Time-Travel Demo

You can run the built-in sandbox demo to see cognitive time-travel in action. The demo sets up a temporary workspace with a buggy Python script, lets a simulated coding agent make a wrong edit, catches the test failure, rewinds the workspace and ledger to before the edit, and speculatively commits the correct fix:

cargo run -- demo

You will see the complete, colorized time-travel sequence:

⚡ STARTING KORG COGNITIVE TIME-TRAVEL DEMO ⚡

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── [korg] Initializing sandboxed demo environment... [korg] Created temporary workspace with math_utils.py (subtraction bug present).

🚀 PHASE 1: AGENT INITIATES RUN (WRONG PATH) [seq 390] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: user_prompt | prompt: "Fix subtraction bug and verify tests pass" [seq 391] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Read | file: math_utils.py [seq 392] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Edit | result: "Modified return a + b (wrong fix)" [seq 393] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Bash | command: "pytest" -> ❌ FAILED (2 tests failed)

📊 LEDGER STATE (BEFORE REWIND): Before rewind: events 390-393 (prompt, read, edit-wrong, test-failed) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390) ├── seq 392 (Edit) -> triggered_by: Some(391) ├── seq 393 (Bash) -> triggered_by: Some(392)

⏳ PHASE 2: INITIATING REVERSIBLE REWIND TO SEQ 391 [korg] Truncating journal ledger to sequence ID 391... [korg] Restoring workspace snapshot via git read-tree (O(1))... [korg] Reset math_utils.py file state back to sequence 391 bug state. [korg] Rebuilding 3 read-model projections...

📊 LEDGER STATE (AFTER REWIND): After rewind: events 390-391 (prompt, read) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390)

🚀 PHASE 3: AGENT DIVERGES DOWN CORRECT PATH (SPECULATIVE REPLAY) [seq 392] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Edit | result: "Modified return a - b (correct fix)" [seq 393] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Bash | command: "pytest" -> ✓ PASSED (2 passed)

📊 LEDGER STATE (AFTER DIVERGENT RUN): After new run: events 390-393 (prompt, read, edit-right, test-passed) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390) ├── seq 392 (Edit) -> triggered_by: Some(391) ├── seq 393 (Bash) -> triggered_by: Some(392)

✓ DEMO COMPLETE: Time-travel execution succeeded! Ledger truncated, workspace rolled back, and a different future was successfully committed.

*No other AI agent runtime lets you do this.*


Core Architecture

Korg is built on the same theoretical foundations that make databases and operating systems reliable — applied to AI cognition for the first time.

InvariantWhat it means
Append-only WALEvery cognitive event is a ledger entry. Nothing is mutated, only appended. Like a database WAL, but for AI thought.
HLC Causal OrderingHybrid Logical Clocks guarantee globally consistent, causally ordered event streams — even across distributed swarm workers.
Deterministic ReplayAny campaign can be replayed byte-for-byte from the ledger. Same inputs, same outputs, every time.
Speculative BranchesFork execution into parallel hypothetical paths. Preview before committing. Discard freely.
Execution CheckpointsSnapshot the entire runtime state: ledger offset, projection views, lease maps, workspace tree. Restore in O(1).
Micro-HealingTransient failures (lock conflicts, stale state) are automatically healed at the effect level, with full retry audit trails.
Semantic GovernanceSwarm actions are validated against BERT embedding cosine similarity — semantic alignment, not keyword matching.
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ korg v0.1.0 │ session: 019e5333-efc9-7c70 │ ● ACTIVE │ ├───────────────────────────────┬────────────────────────────────┤ │ SWARM PLAN │ LIVE MERKLE LEDGER │ │ ├─ [●] Captain [PLANNING] │ (tx_00)→(tx_01)→[tx_02]→... │ │ ├─ [●] Harper [RESEARCH] │ │ │ ├─ [●] Benjamin [SYNTHESIS] │ TELEMETRY │ │ └─ [○] Lucas [IDLE] │ ├─ Velocity 85.2 t/s ▇▆▄▂█ │ │ │ ├─ Entropy 0.451 ▄▃▂▃▄ │ │ GOVERNANCE GATES │ └─ Progress 68.7 % ▂▃▄▅▆▇ │ │ ├─ 🟡 Amber Security [IDLE] │ │ │ ├─ 🟢 Consensus [ACTIVE] │ LEDGER STREAM │ │ └─ 🔵 Steering Fork [IDLE] │ [tx_03] Benjamin: patch auth │ └───────────────────────────────┴────────────────────────────────┘


Quick Start

Build from source

The crate is not yet published to crates.io; install from source:

git clone https://github.com/New1Direction/korg

cd korg cargo build --release ./target/release/korg --help

Python bridge (for korgex / korgchat)
cd crates/korg-bridge

maturin develop # builds the PyO3 extension into the active venv python3 -c "import korg_bridge; print(korg_bridge.version)"

Run your first campaign
# Interactive TUI dashboard

korg campaign --tui --prompt "Refactor the auth layer to use JWTs"

Web cockpit at localhost:8080

korg campaign --web --prompt "Optimize the database connection pool"

Pure autonomous goal mode (--goal is a top-level flag). Each persona works in

its own git worktree and runs a real cargo check, so on a large repo a cold

run takes minutes; --speculative pre-warms a shared target dir.

korg --goal "Write and validate a full test suite for src/parser.rs"

Run the full multi-persona swarm on a REAL local model — every persona

(Captain, Harper, Benjamin, Lucas, Evaluator) runs as a real worker

subprocess doing real, measured, attested work. Defaults to a hermetic

deterministic provider; --provider ollama makes it live.

korg --goal "Fix the failing test in src/lib.rs" --provider ollama --model qwen2.5:7b

Preview without committing (dry-run; --preview is a top-level flag)

korg --preview "Refactor the main event loop"

Rewind & Verify
# Rewind the capability journal (.korg/capability_journal.json) to a prior

sequence point. It is populated by campaigns (korg --goal, korg campaign);

on a fresh checkout there is nothing to rewind yet — korg demo shows the

full rewind flow in a self-contained sandbox.

korg rewind --seq 4

Drive the honest pipeline on a fixture and emit a verifiable ledger

korg run-once "Fix the add function in src/lib.rs so it adds"

Same pipeline, but with a REAL local model (ollama) on an arbitrary task —

the model writes the patch, Korg applies it, measures the real git diff +

cargo check, and attests only what actually changed.

korg run-once "Fix the bug in src/lib.rs: max() returns the minimum. Output the COMPLETE corrected src/lib.rs: \\\rust $(cat your-repo/src/lib.rs) \\\"

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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