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

Crossmatrix

作者:praxecバージョン 0.3.4i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.praxec/crossmatrix

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Multidimensional House of Quality (QFD) MCP server — cross-dimensional relationship matrices.

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。
  • 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

  • DockerDockerのインストール

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": {
    "crossmatrix": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/praxec/crossmatrix:0.3.4"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add crossmatrix -- docker run -i --rm ghcr.io/praxec/crossmatrix:0.3.4

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": {
    "crossmatrix": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/praxec/crossmatrix:0.3.4"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "crossmatrix": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/praxec/crossmatrix:0.3.4"
      ]
    }
  }
}

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 praxec 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32464件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32464件のうち72%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32464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

Crossmatrix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(0.3.4)がレジストリに届いたのは15 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Docker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, yontu

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

yontu

作者:senrecep

Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.

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。

crossmatrix

Multidimensional House of Quality (QFD) — cross-dimensional relationship matrices for structured trade-off and requirement analysis. A Rust workspace: crossmatrix (engine) + crossmatrix-mcp (MCP server). Part of Praxec.

Install

npm / npx (recommended for MCP clients)
npx -y @matthew-cochran/crossmatrix --version

claude mcp add crossmatrix --scope user -- npx -y @matthew-cochran/crossmatrix

The @matthew-cochran/crossmatrix package is a small launcher: on first run it downloads the release binary for your platform, verifies it against the release's checksums.sha256, caches it, and runs it over stdio (signals are forwarded; stdout belongs to MCP). CROSSMATRIX_MCP_BINARY points it at a binary you installed yourself. The package also bundles the agent skills.

Prebuilt binary (no Rust, Cargo, or Git required)
# Linux / macOS

curl -fsSL https://github.com/praxec/crossmatrix/releases/latest/download/install.sh | sh

Windows (PowerShell)

irm https://github.com/praxec/crossmatrix/releases/latest/download/install.ps1 | iex

The installer resolves your OS and CPU architecture, downloads the matching release asset, verifies its SHA-256 against the release's checksums.sha256, extracts it safely, and atomically installs the binary into a user-local managed directory ($HOME/.local/bin on Linux/macOS, %LOCALAPPDATA%\Programs\crossmatrix-mcp on Windows). It never compiles from source and fails loudly on an unsupported OS/architecture.

Pin a specific release instead of the current latest stable:

curl -fsSL https://github.com/praxec/crossmatrix/releases/latest/download/install.sh \

| sh -s -- --version v0.3.1

The installer scripts are published as release assets alongside the binaries.

Or download the archive directly. Every release publishes a checksums.sha256 and a machine-readable release-manifest.json listing each target, asset, digest, version, and source SHA:

OSArchTarget tripleAssetBuild supportRuntime smoke tested
Linuxx86_64x86_64-unknown-linux-gnucrossmatrix-mcp-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gznative CInative CI
Linuxarm64aarch64-unknown-linux-gnucrossmatrix-mcp-aarch64-unknown-linux-gnu.tar.gznative CInative CI
macOSx86_64x86_64-apple-darwincrossmatrix-mcp-x86_64-apple-darwin.tar.gznative CInative CI
macOSApple Siliconaarch64-apple-darwincrossmatrix-mcp-aarch64-apple-darwin.tar.gznative CInative CI
Windowsx86_64x86_64-pc-windows-msvccrossmatrix-mcp-x86_64-pc-windows-msvc.zipnative CInative CI
Windowsarm64aarch64-pc-windows-msvccrossmatrix-mcp-aarch64-pc-windows-msvc.zipnative CInative CI

"Native CI" means each asset is built and its MCP initialize/tools/list handshake smoke-tested on that platform's own runner. No other CPU/OS combination is claimed; unsupported platforms are rejected rather than silently cross-compiled.

Updates

Re-run the installer to update. Only the binary in the managed install directory is replaced (atomically); application state and configuration live outside that directory and are never overwritten.

From source
cargo build --release

produces the crossmatrix-mcp MCP stdio server.

Repo-committed models: .crossmatrix/

crossmatrix keeps a model as three documents linked by stable id@version (ADR-0004), plus an append-only audit log, in a directory you commit:

crossmatrix-mcp init            # creates .crossmatrix/ in the current directory

crossmatrix-mcp check # validates every document and cross-reference

.crossmatrix/ config/ @ .json # methodology: scales, relations, contractions dimensions/ @ .json # dimensions and their members state/ .json # cells/observations + revision audit/ .jsonl # one line per accepted mutation (merge=union)

Writes are canonical JSON (sorted keys, 2-space indent, trailing newline) and atomic, so diffs stay small. Findings are computed on every read and never stored. check exits non-zero with path-specific diagnostics (for example state/demo.json: cells[3].to: unknown member 'x' in dimension 'dim_part'); run it in CI.

The server finds its store from, in order: CROSSMATRIX_DIR, the nearest ancestor directory containing .crossmatrix/, $XDG_DATA_HOME/crossmatrix (or ~/.local/share/crossmatrix), then ./crossmatrix-state. model.status reports the resolved root.

CLI

CommandEffect
crossmatrix-mcpserve MCP on stdio
crossmatrix-mcp init [--dir D]create D/.crossmatrix/ (idempotent)
crossmatrix-mcp check [--dir D]validate the store; exit 1 on any problem
`crossmatrix-mcp skills install --target (--project D \--user) [--dry-run] [--force]`install the bundled agent skills
`crossmatrix-mcp skills uninstall --target (--project D \--user) / skills list`remove / list installs
crossmatrix-mcp --version / --helpversion / usage

Tools

Two MCP tools, crossmatrix.command (writes) and crossmatrix.query (reads). Every response, including a rejection, carries links to the legal next ops; a rejection's structuredContent is {ok: false, error: {code, message}, links}.

Writes (crossmatrix.command)
{"request": {"schemaVersion": "0.2.0", "requestId": "r-17", "modelId": "checkout",

"expectedVersion": 16, "actor": {"actorType": "llm", "persona": "observer"}, "op": {"kind": "observe", "relationId": "rel_need_char", "from": "need_fast", "to": "char_latency", "observation": "strong", "provenanceClass": "normative"}}}

OpLayerPurpose
model.open—open (or create) state/ .json; survives restarts
model.status—version, store root, counts
scale.declareConfigurationobservation token → value table
relation.declareConfigurationfrom/to dimensions, relationType, scale, coveragePolicy
contraction.declareConfigurationa chain of relations for derived views
dimension.registerDimensionsan axis (dimensionKind is any snake_case word)
members.syncDimensionsupsert a roster; missing members are deprecated, not deleted; an unchanged roster is a no-op
member.proposeDimensionsadd one member
observeStatea token + evidence on a cell (never a number)
evidence.attachStateadd evidence to an observation
deprecateanyretire a member or relation (supersededBy)

Observation-only: a numeric member weight is accepted only with sourceRef.system (a deterministic import), and a measuredValue only with provenanceClass: observed plus a sourceRef. expectedVersion is an optimistic lock; requestId makes a command idempotent, also across restarts. Each accepted mutation appends one audit line {ts, requestId, actor, op, beforeVersion, afterVersion, summary}.

The legacy one-call flow still works: a command carrying a full model imports it into the session (in memory) for the queries that follow.

Reads (crossmatrix.query)

model.status, describe, slice, trace, explain, coverage, gaps.orphans, gaps.next, stale, conflicts, analyze.marginalize, analyze.contract, analyze.findings, validate, report, export.

  • report {relationId?} returns a Markdown House of Quality: weights, the relationship matrix, the correlation roof (a self-relation), technical importance, targets (attributes.target), coverage and findings with contributors. Without relationId it covers every relation.
  • export {format: model|report|findings} returns the merged model JSON.
  • conflicts {relationId?} lists valence-by-separation tensions and conflicts.
  • trace and slice accept a member id or a sourceRef.uri, page with limit/cursor, and with rollup: true roll leaf observations up a contains hierarchy (a directory implements a feature if any file under it does).
  • stale {hashes?, readFiles?} compares stored source hashes with current ones (readFiles hashes file:// sources inside the project) and returns the changed members plus every cell that references them, paged.

AI assist (optional, off by default)

Two optional cargo features add model-backed helpers. Neither is in the default build or the release binaries unless you build with them, both need an explicit opt-in and a key, and neither ever writes an analysis number: suggestions are recorded as *proposed* observations that count in no analysis until a human or LLM confirms the cell with an ordinary observe.

cargo build --release --features jev,rig

export CROSSMATRIX_ASSIST=jev,rig # explicit opt-in (or all) export TYPESAFE_JEV_API_KEY=... # or OPENROUTER_API_KEY (also used by rig)

QueryFeatureWhat it does
assist.suggest {relationId, cells?, maxCells?, record?}jevFor each candidate cell (default: from gaps.next), asks Jev a choice question over the relation's scale tokens, with a compact state from the two members' labels, descriptions and evidence. Returns {cell, token, probabilities, confidence} per cell; record: true stores them as proposed observations by actor {classifier, jev}.
gaps.next {rankBy: "uncertainty", relationId}jevRanks candidate cells by Jev uncertainty (1 − confidence).
proposals {relationId?}—Lists proposed observations awaiting confirmation.
assist.members {dimensionId, sourceText, sourceUri?}rigProposes new members from supplied text (README, interview notes, a competitor page), each with a verbatim excerpt and its character span. Never adds them; each comes with a ready member.propose payload.
assist.narrative {relationId?} / report {narrative: true}rigA short narrative of analyze.findings for the report.

Configuration: Jev uses https://api.typesafe.ai with jev-latest when TYPESAFE_JEV_API_KEY is set, otherwise OpenRouter with ~typesafe/jev-latest; override with CROSSMATRIX_JEV_BASE_URL, CROSSMATRIX_JEV_MODEL and CROSSMATRIX_JEV_TIMEOUT_SECS. Rig uses OpenRouter with CROSSMATRIX_RIG_MODEL (default openai/gpt-5-mini) and CROSSMATRIX_RIG_TIMEOUT_SECS. Calls are bounded (timeout, cells per call, token budget) and every response reports usage. Without the feature, opt-in or key, the query returns {ok: false, status: "assist_unavailable", reason, links}.

Agent skills

crossmatrix ships Agent Skills that teach an agent the method and common uses. Install them into a project (or --user) for one client or all:

npx -y @matthew-cochran/crossmatrix skills install --target claude --project .

crossmatrix-mcp skills install --target all --project . # .claude/skills + .agents/skills

Targets: claude, codex, cursor, copilot, gemini, agents-md, all. A .crossmatrix-skills.json manifest records file hashes, so re-installs update only files you have not edited (--force overwrites them) and uninstall removes only unmodified files. The installer never edits MCP configuration; it prints the registration command instead (claude mcp add crossmatrix --scope user -- npx -y @matthew-cochran/crossmatrix).

SkillUse it for
crossmatrixthe method: Configuration / Dimensions / State, observation-only writes, the driver loop, scoped reads, .crossmatrix/
crossmatrix-hoqa classic House of Quality: weighted needs × characteristics, roof, technical importance, targets
crossmatrix-jtbdjobs to be done × user segments × journeys, joined by a contraction

| `crossmatrix

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