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

Ritoko

作者:Swihバージョン 0.2.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Swih/ritoko

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Resumable browser, API and MCP workflows for AI agents. Verify CSV/Excel batches locally.

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: 文書・表計算・事務作業

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": {
    "ritoko": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ritoko",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add ritoko -- npx -y ritoko 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": {
    "ritoko": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ritoko",
        "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": {
    "ritoko": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ritoko",
        "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、リポジトリを所有するGitHubアカウント Swih 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

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2186件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2186件のうち51%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2186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

Ritoko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(0.2.0)がレジストリに届いたのは28 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:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

パソコンで動く★ 4,276MIT6 日前更新
インストール

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

パソコンで動く★ 847MIT3 日前更新
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。

Ritoko — resumable browser automation for AI agents

Solve a task once. Save the procedure. Run it again with new data.

Ritoko is an open-source browser automation and robotic process automation (RPA) tool for AI agents. Turn a solved task into a reusable browser, HTTP API or MCP workflow, run CSV or Excel batches, verify results and resume interrupted work with a local SQLite journal.

Use it as a Claude Code or Codex plugin, a local Model Context Protocol (MCP) server, or a standalone CLI. The direct replay engine runs saved workflows without calling an LLM; a connected MCP tool may itself use AI.

Try locally · Quick start · Use cases · How it works · Workflow example · FAQ · Advanced guide

[Watch the 34-second demo](https://github.com/Swih/ritoko/raw/refs/heads/main/site/assets/media/demo.mp4) — real-time execution against a local test application. Kill the process after the fifth submission, resume, then rerun the same CSV: 10 submissions received, 10 unique, one row still awaiting confirmation. Recorded results and environment.

Why use Ritoko?

An agent can figure out how to enter a customer, download a report or call a business tool. A recurring batch also needs an input format, a rule for identifying each record, a success check and a way to recover after interruption.

Ritoko keeps those decisions in a reusable procedure:

  • Reuse the work. Save parameters, selectors, API calls and verification rules in a readable JSON workflow.
  • Process new data. Feed the procedure another CSV or Excel file instead of explaining the same steps for every row.
  • Recover with evidence. See which items finished, failed or have an uncertain outcome. Confirmed items are skipped on later runs; uncertain writes are held for review.

With a configured destination lookup, Ritoko can also check before creating a record (ensure) and settle an uncertain result by reading it back (reconcile). These 0.2.0 features require a direct HTTP GET or a trusted, explicitly read-only MCP tool, with separate rules proving presence and absence. A failed lookup blocks the row. Configuration and limits.

For example: teach your agent to create one customer, save customer-import, then ask it to process next week's spreadsheet and report each result.

What can you automate?

TaskInputWhat the workflow does
Customer or supplier onboardingCSV / Excel rowsFill forms, submit each record and check its identifying details
Recurring report downloadsAccount and period parametersOpen the report, wait for it and save the downloaded file
Back-office data exportsAn HTML or ARIA tableExtract the rendered table to CSV for a later batch
HTTP API operationsRows, parameters and environment-backed credentialsSend requests, check status and JSON results, save response files
Existing MCP toolsRows and tool argumentsCall tools and check their returned data under the same journal rules
Mixed browser and API tasksA spreadsheet plus workflow parametersPass saved values and files between supported browser, HTTP and MCP steps

Ritoko fits repeated tasks with explicit rules and verifiable outcomes. A new task still needs an agent or a workflow author to understand the site and define the procedure.

Quick start

Try ten fake customers locally

With Node.js 24+, in an empty directory:

npm install ritoko@0.2.0

node node_modules/ritoko/examples/first-run/demo.mjs

The demo starts a loopback HTTP service, creates ten fake CSV customers, verifies each record by reading it back, then reruns and checks that all ten rows are skipped with no extra writes. It needs no account, API key or Chrome. The journal is isolated in a temporary directory printed by the command. This tests a local simulation; browser interruption and destination reconciliation are separate tests. English/French guide and expected results.

The published npm 0.2.0 includes this demo and the ensure, reconcile and doctor features.

1. Install in your agent

Requires Node.js 24 or newer. Browser workflows using the direct runner also need Google Chrome. Standalone HTTP/MCP workflows can run without a browser.

ensure, reconcile, doctor and the first-try demo require 0.2.0 or newer. Check the versioned releases and release gates before upgrading a pinned installation.

Claude Code

claude plugin marketplace add Swih/ritoko

claude plugin install ritoko@ritoko

Codex CLI

codex plugin marketplace add Swih/ritoko

codex plugin add ritoko@ritoko

Restart the client after installation. The Git plugin includes the agent skill and a local MCP server; its launcher installs pinned runtime dependencies on first start, with npm lifecycle scripts disabled.

For long Codex batches, configure the tool-call timeout before running.

Other local MCP clients

Add this stdio server configuration to a client that supports local MCP processes:

{

"mcpServers": { "ritoko": { "command": "npx", "args": ["--yes", "--prefer-online", "ritoko@latest", "mcp"] } } }

This uses the latest published npm release. Git marketplace installs use their Git revision, which may be newer. For repeatable production runs, pin a published version and test upgrades on a small batch.

Also load the Ritoko agent skill if your client supports skills. Claude Code and Codex CLI are the tested plugin clients; other clients need their own compatibility checks. See client setup.

2. Choose the browser or integration

Tell the agent which browser you want it to use. The direct runner connects to personal Chrome after you enable remote debugging at chrome://inspect/#remote-debugging and allow the connection. Choose RITOKO_BROWSER=clean explicitly for a separate profile.

A compatible agent browser can execute host workflows when it permits page-script execution. Codex's current computer-use `evaluate` is read-only, so it cannot execute host browser replay. Host API-only and connected MCP-tool batches remain available. See browser selection and trust boundaries.

3. Teach one task, then reuse it

Ask your agent:

Record a customer import with Ritoko on this back office. Use the browser I selected. Save it as customer-import with an input spreadsheet parameter. Use Email as the business key and verify the created customer's email.

If the demonstration created a real record, the agent should adopt that already submitted row with run_adopt and evidence before replaying the batch.

Then:

Run customer-import on the same back office with input set to the absolute path of customers.csv. Show me the confirmed, failed and review items, plus any saved files.

Later:

Resume my last Ritoko run.

Show the report for my last run and explain which items still need review.

How it works

flowchart LR

A["Describe a task"] --> B["Agent records or authors it"] B --> C["Save a JSON workflow"] C --> D["Replay with new data"] D --> E["Journal and verify each item"] E --> F["Report results and review holds"]

  1. Define. The agent records browser actions or writes supported API/MCP steps. The recorder prefers unique labels, roles and other meaningful selectors; fragile positional selectors are flagged.
  2. Save. The workflow declares its parameters, input, business key, submission boundary (commit) and result checks (expect).
  3. Replay. The direct engine executes the saved steps. Host mode lets a compatible agent execute supported browser actions or connected tools.
  4. Journal and recover. SQLite keeps each run's workflow and input rows. A resumed batch uses that snapshot, even if the original spreadsheet changes. A changed page can pause for repair; an uncertain submission stays held for review.
What happens after a failure?
Item statusMeaningNext action
doneThe workflow's checks passedKept on resume; normally skipped in a later run
failedFailed before submissionRetry safe failures when resuming; conflicting data is blocked
reviewThe write may have happenedCheck the actual business result and resolve with evidence
skippedAlready confirmed under the same workflow, scope and keyNo new submission

A run is complete only when its items are confirmed or skipped and its final checks pass. A partial result or repair pause is visible in the report and returns CLI exit code 2.

Verification quality matters. A receipt, record ID or matching customer email can prove the intended result. A generic “Success” banner usually cannot. The journal tracks this Ritoko installation; it cannot prevent independent submissions or guarantee that a remote site is idempotent.

What does a workflow look like?

This illustrative browser workflow creates one customer per spreadsheet row. Adapt the URL, labels and result selector to your application before saving it.

{

"name": "customer-import", "version": 1, "description": "Create customers and verify their email.", "params": { "base": { "description": "Back-office base URL" }, "input": { "description": "Absolute CSV or XLSX path" } }, "items": { "from": "{{param.input}}", "key": "{{item.Email}}", "scope": "{{param.base}}" }, "item": [ { "do": "goto", "url": "{{param.base}}/customers/new" }, { "do": "fill", "target": { "primary": { "by": "label", "text": "Email" } }, "value": "{{item.Email}}" }, { "do": "click", "target": { "primary": { "by": "role", "role": "button", "name": "Create customer" } }, "commit": true }, { "do": "expect", "target": { "primary": { "by": "testid", "id": "customer-email" } }, "text": "{{item.Email}}" } ] }

key identifies the business record; this example's scope separates destination URLs. Include the account identifier in the scope if several accounts share a URL. The commit marks the irreversible action, and the following expect checks that specific row. Read-only batches declare readOnly: true.

See complete example workflows, the workflow schema and the HTTP/MCP reference.

Use the CLI without an agent

From a Git checkout, the launcher can import and run an existing workflow without an agent or an LLM API key:

git clone https://github.com/Swih/ritoko.git

cd ritoko node bin/ritoko.mjs import examples/rpa-challenge.json node bin/ritoko.mjs run rpa-challenge node bin/ritoko.mjs report `

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