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

Antrieb

作者:jade-picoバージョン 1.0.1i★ –iクラウドで動く
レジストリ名sh.antrieb/antrieb

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Validates AI infra code on real VMs. Self-corrects until it works. No containers, no sandboxes.

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • 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
  • 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。
  • 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

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://antrieb.sh/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http antrieb https://antrieb.sh/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": {
    "antrieb": {
      "url": "https://antrieb.sh/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": {
    "antrieb": {
      "type": "http",
      "url": "https://antrieb.sh/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。

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://antrieb.sh/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。

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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

    レジストリ名はドメイン antrieb.sh で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 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

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 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32691件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32691件のうち5%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32691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

Antrieb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?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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(1.0.1)がレジストリに届いたのは7 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。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, Dialyne

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★ 211一昨日更新
インストール

Dialyne

作者:dialyne

Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.

クラウドで動く今日更新
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。

Antrieb MCP Server

Instant disposable clusters for LLM-generated networks and infra.

Say an LLM writes a VyOS NAT config, an OpenWrt firewall rule set, or a bash script to harden a CentOS cluster. Where do you run it before it touches your environment? Antrieb gives the LLM a disposable multi-node cluster, with real VMs and real networking, to try what it generates. Break it, quickly reprovision, try again. No cleanup.

Same OS and appliances your LLM-generated code will target in production: CentOS Stream, Ubuntu, Debian, Alma, Alpine, VyOS, OPNsense, SONiC, OpenWrt. Multi-network topologies with per-NIC assignment. Not a container, not a microVM, not some unknown Linux — the same kernels and packages your real fleet runs.

Root access, private networking, passwordless SSH between nodes. Ten minutes per cluster. Clean slate every time. Instant clusters that change the economics of being wrong for LLMs.

Quick Start

Antrieb is a remote MCP server. Nothing to install. Add it to your config and start provisioning.

Claude Web / ChatGPT

With web-based AI clients, add Antrieb as a custom connector.

In claude.ai: go to Settings → Connectors, click Add custom connector. Enter:

  • Name: Antrieb
  • URL: https://antrieb.sh/mcp

Click Add, then Connect and sign in. Back in your chat, try something like:

*Create a 3-node Kubernetes cluster, with node1 running both as control-plane and worker, and node2/node3 as pure workers. Install nginx with 3 pods and pod anti-affinity.*

Walkthrough video: https://youtu.be/8nts8ol-yeA

MCP Clients (Claude Desktop, Claude Code, Codex, custom clients)

Get a free API key at antrieb.sh/dash, then add this to your MCP client config (e.g. .mcp.json for Claude Desktop):

Claude Code

Put this JSON in the current folder in a file called .mcp.json. Claude Code will find it automatically.

{

"mcpServers": { "antrieb": { "type": "http", "url": "https://antrieb.sh/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ant_YOUR_API_KEY" } } } }

#### Codex

Put this TOML content in ./.codex/config.toml. Then set the ANTRIEB_TOKEN environment variable with your API key before launching Codex.

 [mcp_servers.antrieb]

url = "https://antrieb.sh/mcp" bearer_token_env_var = "ANTRIEB_TOKEN"

No local install, no dependencies, no Docker.

How It Works

Your LLM controls real VMs through 5 tools:

1. provision  →  Spin up a cluster (sub-second per VM, declare custom networks and NICs)
  1. exec → Run commands on any node (cluster-scoped env vars auto-injected)
  2. save → Snapshot a node as an image, or save a runbook
  3. search → Discover images, runbooks, or active clusters
  4. delete → Destroy a cluster, or decommission a saved artifact

The LLM drives the entire workflow: provision a cluster, install software command by command, verify each step, and iterate until it works. Antrieb provides the infrastructure; the LLM provides the intelligence.

Example Workflow
You: provision 3 ubuntu nodes and install nginx on all nodes

LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"]) → { session_id: "abc12", nodes: ["node1", "node2", "node3"], provision_time_ms: 720 }

LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "apt-get update && apt-get install -y nginx") → { exit_code: 0, stdout: "..." }

LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "systemctl start nginx && curl -s localhost") → { exit_code: 0, stdout: " Welcome to nginx... " }

LLM: save(type: "image", session_id: "abc12", node: "node1", name: "my-nginx", commands: [...]) → { ani: "antrieb:my-nginx:v1" }

LLM: delete(type: "cluster", name: "abc12") → { success: true }

Available Images

Base Images
ANIDescription
ubuntu24.04Ubuntu 24.04 LTS: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq
almalinux9AlmaLinux 9 (RHEL-compatible): dnf, bash, Python 3
centos-stream10CentOS Stream 10: dnf, bash, Python 3
debian13Debian 13: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq
alpineAlpine Linux 3.23: apk, minimal, musl libc
sonicSONiC: open-source network OS for data-center switches
vyosVyOS: Linux-based router / firewall with a unified CLI
openwrtOpenWrt 25.12: Linux-based firmware with UCI configuration
opnsenseOPNsense: FreeBSD-based firewall / router with web UI
Stack Images

Stack images are custom images created by enriching the base images with additional packages.

ANIDescription
terraform-awsTerraform with real AWS (free-tier, Antrieb's credentials, Vault-brokered STS)
ansible-controllerAnsible control node with collections
podmanPodman, Buildah, Skopeo (rootless, Docker-API-compatible)
mongodbMongoDB server image for database provisioning and integration tests
postgresqlPostgreSQL server image for SQL database tests
vaultHashiCorp Vault image for secrets workflows and Terraform-backed credentials
mariadbMariaDB server image for MySQL-compatible database tests
nginxNGINX image for web server and reverse-proxy scenarios
helm-k3sK3s with Helm for lightweight Kubernetes scenarios
asterisk-pbxAsterisk PBX image for SIP and telephony scenarios

Use search to discover all available images with full descriptions, or just specify a distro name and Antrieb picks the right one.

Cluster Networking

Networking is a first-class input to provision, not an afterthought. Every cluster is L2-isolated from every other cluster (even ones you own), with hostname resolution, passwordless SSH between its own nodes, and cluster-scoped env vars auto-injected into every exec call. What *varies* between runs is how nodes are wired and controlled by the optional networks and nics parameters on provision.

There are two modes: the default network (flat, one-subnet, internet-reachable) and declared networks (first-class multi-subnet, multi-NIC topologies).

Every cluster (both modes)
  • Hostname resolution: node1, node2, node3 in /etc/hosts on every node.
  • Passwordless SSH: a per-cluster ed25519 keypair distributed to all nodes. ssh node2 hostname just works.
  • L2 isolation: nodes across different clusters cannot reach each other, regardless of CIDR overlap or account.
  • Env vars on every `exec`: NODE_NAME, NODE_INDEX, NODE_IP, CLUSTER_HOSTS (multiline IP NAME — drop-in for /etc/hosts), CLUSTER_SSH_PUBKEY, CLUSTER_SSH_PRIVKEY.
LLM: exec(node: "node1", command: "ssh node2 hostname")

→ { stdout: "node2" }

Default network (when networks / nics are omitted)
LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"])

You get:

  • One auto-allocated /24 network named default, one NIC per node, DHCP-assigned IPs.
  • Egress to the internet via a curated port allowlist (HTTP, HTTPS, DNS, SSH, package managers). Arbitrary outbound is blocked.
  • No router VM, no firewall zones, no topology to configure. Nodes talk to each other and to the outside world.

Use this whenever the *network* isn't what you're testing — application-level work, distro-specific configuration, Ansible playbooks, CI pipelines, Kubernetes-on-three-ubuntus.

Declared networks (multi-network, multi-NIC)

Pass networks and nics when the topology itself is the thing under test: routers, firewalls, DMZs, isolated back-end subnets, dual-homed nodes, BGP meshes.

LLM: provision(

cluster: ["vyos", "ubuntu24.04", "ubuntu24.04"], networks: [ { name: "wan", egress: true }, { name: "lan", cidr: "10.10.1.0/24", egress: false } ], nics: { node1: [{ net: "wan" }, { net: "lan" }], // vyos: dual-homed router node2: [{ net: "lan" }], // ubuntu backend node3: [{ net: "lan" }] // ubuntu backend } )

Contract:

  • Each declared network is its own L2 segment with its own DHCP server and its own /24. CIDRs are auto-allocated when omitted; only /24 is supported.
  • `egress: true` — internet-reachable on the default port allowlist. `egress: false` — traffic stays inside the network; no default route out.
  • `dhcp: true` (default) — the platform assigns IPs. `dhcp: false` — you assign IPs (use this when a router VM owns addressing or you need precise /31 links).
  • NIC order matters. Each entry in nics. becomes eth0, eth1, ... in the listed order.
  • `.1` of every DHCP-enabled network is reserved for the platform bridge gateway. Router VMs should claim .254 (or DHCP-client) — assigning .1 to a VM causes ARP flip-flop.

This unlocks serious networking work: VyOS / OPNsense firewalls with WAN/LAN zones, SONiC as an L2 switch or L3 router, OpenWrt with its fw3 zone model, nginx behind a reverse-proxy LAN, BGP peering over /31 transit links, hairpin NAT, DNAT port-forwards. Full walkthroughs for each pattern live in the @antrieb/* runbook library.

Reusable topologies should be captured in runbooks. Networks are declared inline during provision; if the same topology matters across scenarios, save the topology, commands, and verification steps together as a runbook.

Example Network Labs

The default antrieb/* runbook library includes verified scenarios such as:

  • VyOS: zone-based DMZ firewall, DNAT port forwarding, DHCP/DNS forwarding, DHCP relay, dual-WAN failover, policy-based routing, eBGP, OSPF, VRRP, WireGuard, IPsec, VLAN trunking, QoS shaping.
  • SONiC: L2 bridging, L3 routing, VLAN segmentation, inter-VLAN routing with policy, BGP with FRR, OSPF, DHCP relay, LAG, SPAN mirroring, VXLAN L2 stretch.
  • OPNsense: DNAT port forwarding, three-zone DMZ, WireGuard road warrior, HTTPS load balancing with HAProxy.
  • OpenWrt: home-router NAT, guest-zone isolation, port forwarding, dnsmasq static DHCP and local DNS overrides.
  • Service topologies: nginx reverse proxy, Ansible-managed nginx backends with HAProxy load balancing and failover drills.

Runbooks are written as executable proofs: topology, commands, expected packet behavior, and verification steps using tools like tcpdump, route tables, conntrack, BGP/OSPF state, DHCP traces, VPN handshakes, and failover tests.

Runbooks

Runbooks are the way to preserve non-trivial multi-node scenarios, capturing even little gotchas that may be too small to blog about. They're markdown documents with structure the LLM can execute:

  • ## Topology required — cluster shape this applies to (images, networks, NICs)
  • ## Variables — placeholders like callers substitute at apply time
  • ## Steps — numbered; prose explains *why*, fenced shell blocks are the actual commands, each annotated with the node it targets
  • ## Verify — how to confirm success

Save one with save(type: "runbook", session_id: "...", name: "...", body: "...markdown..."). The session_id must point to a session whose exec history demonstrates the runbook. Fetch the body with search(type: "runbook", fq_name: "namespace/name").

Runbooks complement images: an image captures installed state (packages, configs baked into a qcow2). A runbook captures a workflow (the ordered, multi-node actions that produce a working system). Prefer runbooks for anything with more than one node, because a single image can't express coordination between VMs.

Everything you save lives in your org's namespace; the antrieb/* namespace is read-only defaults.

Custom Images

Save any configured node as a reusable image:

  1. Provision a base image
  2. Install and configure software via exec
  3. Call save(type: "image", ...) with the list of successful commands
  4. Antrieb generates build-image.sh, startup.sh, and a description
  5. The image is immediately available for future provision calls

Try It N

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

PopNxに聞く