Progi

Name: Progi
Author: zseta

作者：zsetaバージョン 0.3.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.zseta/progi

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

MCP-native workflow engine: teach agents your processes once, they execute them consistently.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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。
自分で入力するもの： PROGI_DB_PATH

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "progi": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "progi"
      ],
      "env": {
        "PROGI_DB_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add progi --env PROGI_DB_PATH=your-value -- uvx progi

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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": {
    "progi": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "progi"
      ],
      "env": {
        "PROGI_DB_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。

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": {
    "progi": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "progi"
      ],
      "env": {
        "PROGI_DB_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

自分で入力する値

PROGI_DB_PATH env
Custom path for the Progi SQLite database file

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 zseta 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32435件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32435件のうち13%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32435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

Progi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（0.3.2）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Python (uv)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, Apify MCP Server

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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

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

Apify MCP Server

作者：apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

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。

Progi - MCP-native Workflow Engine

Progi teaches your agent how you like to get things done. So you can do your best work without re-explaining your process or losing context between sessions.

Get started

Add Progi to your MCP client config (GH Copilot / Cursor / Claude Code / etc):

"mcpServers": { "progi": { "command": "uvx", "args": ["progi"] } } }

Progi Monitoring starts automatically at http://127.0.0.1:8000.

If you want to start Monitoring on a different port:

"mcpServers": { "progi": { "command": "uvx", "args": ["progi"], "env": { "PROGI_WEB_PORT": "8080" } } } }

How it works

1. Describe your workflow

*"Hey Progi, help me create workflow for creating integrations, reviewing code, and publishing PRs."*

Describe your process in plain language. You can be detailed or just provide a rough idea. Progi stores it as a structured workflow with per-step playbooks.

2. Run tasks, stay in the loop

*"Hey Progi, start a new task, we need to review a new docs PR in the repo."* Your agent loads the workflow, works through each step using your playbooks, and loops you in at critical checkpoints to review output.

3. Monitor progress

Progi Monitoring gives you a live view of every running and completed task — status, progress, and the full output history across all your workflows.

4. Optimize as you go

Tweak playbooks in Progi Monitoring between runs. Because workflows live in a database and survive context resets, every future task picks up your changes automatically — your process gets sharper with each iteration.

MCP Tools

Work loop

Tool	Description
`create_task`	Create a new task under a given workflow (status `todo`); returns a preview of its first step
`list_tasks`	List tasks, optionally filtered by status and/or workflow
`start_or_continue_task`	Main work-loop entry point — starts or resumes a task and returns the current step's playbook, input data, and output spec
`update_progress_notes`	Overwrite a task's progress notes (mid-step save point)
`finish_step`	Mark the current step complete, store its output, and advance to the next step (or mark done)

Workflow authoring

Tool	Description
`get_process_skeleton_prompt`	Return the Pass 1 system prompt for turning a plain-language description into a structured workflow skeleton
`get_playbook_authoring_prompt`	Return the Pass 2 system prompt for authoring a step's playbook (injects workflow context)
`save_workflow`	Persist a new workflow, its steps, and playbooks
`list_workflows`	Return all workflows with their ordered steps

Authoring is two passes: Pass 1 turns a plain-language description into a structured skeleton; Pass 2 authors each step's playbook. save_workflow persists both.

Configuration

Variable	Default	Purpose
`PROGI_DB_PATH`	OS data dir (`platformdirs`)	SQLite file location
`PROGI_WEB_HOST`	`127.0.0.1`	Web UI bind host
`PROGI_WEB_PORT`	`8000`	Web UI port
`PROGI_NO_WEB`	`0`	Set to `1` to disable the web UI

Run modes: uvx progi (MCP + web UI), uvx progi --no-web (MCP only), uvx progi-web (web UI only).

Use an absolute path for PROGI_DB_PATH

Progi

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Apify MCP Server

作者のREADME

Progi - MCP-native Workflow Engine

Get started

How it works

MCP Tools

Work loop

Workflow authoring

Configuration