GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
作者による説明(英語の原文)
Connect Claude Code, Cursor & Windsurf to 2,600+ enterprise data sources with one binary.
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。
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。
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。
OE_MCP_CONFIG_PATH必要なもの
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": {
"oe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenterprise/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add oe --env OE_MCP_CONFIG_PATH=your-value -- npx -y @openenterprise/oe-mcp --stdio '${OE_MCP_CONFIG_PATH}'動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"oe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenterprise/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"oe": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenterprise/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "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。
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。
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。
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
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント openenterprise-info で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
入力が必要なもの:OE_MCP_CONFIG_PATH
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.4.4)がレジストリに届いたのは3 か月前です。
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。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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。
Open Enthrium AI MCP Server Enterprise MCP Server · Apache-2.0 · Claude Code · Cursor · Windsurf · Codex · Claude Desktop · VS Code
Connect any AI coding assistant to your enterprise data — databases, files, APIs, and more — via a single binary.
A standalone binary that implements the Model Context Protocol (MCP) and exposes your enterprise data sources as tools that AI apps can use directly. No code. Define connectors in a single JSON file.
--stdio for Claude Code / Cursor / Windsurf; --serve for cloud or team deploymentsmemory_set / memory_get / memory_list / memory_delete survive across sessionsrun_agent executes any OE Runtime SKILL.md agent directly from Claude Code, Cursor, or any MCP client. Manual skills pause for approval via approve_chain.1. Create `oe-mcp.json`:
{
"connectors": [ { "name": "my-postgres", "type": "postgresql", "host": "localhost", "port": 5432, "database": "mydb", "user": "postgres", "password": "secret" }, { "name": "my-codebase", "type": "filesystem", "basePath": "/home/user/projects/myapp" } ], "memory": [ { "key": "project_context", "value": "This is our main application." } ] }
2. Add to your AI app's MCP config:
macOS / Linux:
{
"mcpServers": { "oe-mcp": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@openenthrium/oe-mcp", "--stdio", "/path/to/oe-mcp.json"] } } }
Windows:
{
"mcpServers": { "oe-mcp": { "type": "stdio", "command": "npx.cmd", "args": ["-y", "@openenthrium/oe-mcp", "--stdio", "C:\\path\\to\\oe-mcp.json"] } } }
`-y` is required — without it npx blocks waiting for keyboard input and the MCP connection never opens.
3. Reload your AI app — connectors appear as tools automatically.
Ask Claude: _"What connectors do you have access to?"_ to verify.
| Platform | Binary |
|---|---|
| Windows | oe-mcp-win.exe |
| Linux | oe-mcp-linux |
| macOS | oe-mcp-macos |
| Sample configs | oe-mcp-samples.zip |
Persistent memory that survives restarts — stored in oe-mcp-memory.json:
| Tool | Description |
|---|---|
memory_set | Store a key-value pair across sessions |
memory_get | Retrieve a stored value by key |
memory_list | List all stored key-value pairs |
memory_delete | Remove a stored key |
_"Remember that our production database is on prod-db.company.com"_ → Claude calls
memory_set
Every connector call is logged automatically to oe-mcp-log.json:
| Tool | Description |
|---|---|
log_list | List recent connector calls (newest first, supports limit) |
log_clear | Clear all log entries |
Execute OE Runtime SKILL.md agents or YAML agents directly from Claude Code, Cursor, or any MCP client — no terminal required:
| Tool | Description |
|---|---|
run_agent | Run an agent by file path. Auto skills execute immediately; manual skills pause and return pending_skill_chain. |
list_pending_skills | List all manual skills currently paused and waiting for approval |
approve_chain | Approve, skip, or abort a paused manual skill by chain_id |
`run_agent` parameters:
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
file | ✅ | Absolute path to agent.yaml |
params | ❌ | Key-value pairs substituted via {{key}} in the agent |
input | ❌ | Optional initial message passed to the agent |
`approve_chain` parameters:
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
chain_id | ✅ | From pending_skill_chain.chain_id in a run_agent response |
approved | ❌ | true to run the skill (default), false to skip it and continue |
abort | ❌ | true to stop the entire pipeline immediately |
OE MCP looks for oe-config.json in the agent's directory first, then falls back to oe-mcp.json.
When an agent's skill pipeline includes manual skills, Claude handles the approval loop automatically:
run_agent → response shows ⏸ Skill awaiting approval with chain_id and skill_nameapprove_chain → next skill runs or the next manual skill pauses againPipeline complete or Claude abortsExample instruction to Claude Code: _"Run the OE Skills orchestrator and send a Slack message — skip anything you can't do, abort if it asks for credentials."_
| Mode | Flag | Best for |
|---|---|---|
| stdio | --stdio | Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Claude Desktop — launched as child process |
| HTTP | --serve --port 4040 | Cloud deployments, sharing one server across a team |
HTTP mode — start the server, then add the URL to Cursor / Windsurf / Claude Desktop:
oe-mcp-linux --serve --port 4040 /path/to/oe-mcp.json
Download oe-mcp-samples.zip — ready-to-use oe-mcp.json for common connectors:
postgres · mysql · mongodb · github · slack · gdrive · ssh · filesystem · oracle · salesforce · servicenow · telegram · notion · confluence · graphql · zoho-mail · sftp · dropbox · multi-connector
| ⚡ Agent Runtime | open-enthrium-ai-agent-runtime — run SKILL.md agents as CLI or HTTP server |
| 🖥️ Platform | open-enthrium-ai-platform — full web app with workspaces, RAG, Agent Builder |
| 🌐 Website | openenthrium.com |
→ See [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) for how to add sample configs and connector adapters.
Apache-2.0 — free to use, modify, and deploy for any purpose, including commercial use. No usage limits. No telemetry. No call-home.
[⭐ Star this repo](https://github.com/enthrium/open-enthrium-ai-mcp-server) · [🌐 Website](https://www.openenthrium.com) · [⚡ Agent Runtime](https://github.com/enthrium/open-enthrium-ai-agent-runtime)