Automation Auditor MCP

Name: Automation Auditor MCP
Author: ahamdjin

제작자: ahamdjin버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.ahamdjin/automation-auditor-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Inspect n8n, Dify, Trigger.dev and Activepieces automation exports before deployment.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아주 새로움↓ 26/주 · ★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "automation-auditor": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "automation-auditor-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add automation-auditor -- uvx automation-auditor-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "automation-auditor": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "automation-auditor-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "automation-auditor": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "automation-auditor-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 ahamdjin 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 4930개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 4930개 중 68%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 4930개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Automation Auditor MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 18일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만5일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

제작자: wonderwhy-er널리 사용됨↓ 71만/주★ 1만17일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare성장 중★ 4.4천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.cloudflare.com

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Automation Auditor MCP

One MCP server, several real automation export formats. Built and maintained by Ahmad Yar.

This is an early-stage implementation. See the PyPI package and MCP Registry entry for current publishing and version details. Host compatibility and real-client MCP behavior should be verified before production use. It performs read-only static checks on supplied text; it never reads your repo on its own, contacts automation accounts, runs JS, or connects to API endpoints.

Supported inputs and honest limitations

Platform	Input	Checks	Boundary
n8n	Exported workflow JSON	Missing/duplicate node names or IDs, broken connections, missing webhook paths	Static structure; no credential or live execution checks
Dify	Exported workflow DSL YAML/JSON	Missing or duplicate node IDs, broken edges, start/end checks	YAML DSL varies with releases; no runtime/model validation
Trigger.dev	Source of task definitions (TypeScript/JS)	Literal task IDs, duplicates, advisory duration notes	Heuristics only; run TypeScript and Trigger.dev build/tests
Activepieces	Flow JSON or flow version object	Trigger presence, duplicate step names, invalid-marked steps	Common nextAction/branches only; not an exhaustive flow validator
OpenAPI	JSON spec	Existing GPT Tools integration checker	Best effort, not complete OpenAPI schema validation
URL preflight	HTTPS URL	Known unsafe URL schemes/addresses using GPT Tools	No DNS or fetch. "manual_review" is not "safe."

"Any automation platform" is not possible without an adapter for its native format. Unsupported platforms are reported as unsupported, rather than passing a meaningless check. You can add adapters to the registry in core.py and corresponding tests. Make, Zapier and Pipedream are not advertised as supported in v0.1.

Install

Install with Python 3.11+:

pip install automation-auditor-mcp

Configure a compatible MCP client:

"mcpServers": { "automation-auditor": { "command": "uvx", "args": ["automation-auditor-mcp"] } } }

uvx requires uv. Confirm the package's current published version on PyPI and test the configuration with your MCP host before production use.

For development from source:

python -m pip install -e . python -m unittest discover -s tests -v automation-audit examples/n8n-valid.json --platform n8n automation-auditor-mcp

The last command runs the MCP stdio server and waits for a connected client. Use a host or MCP Inspector to communicate with it; starting from an ordinary terminal should not print output.

MCP tool API

audit_workflow(platform, source): Pass the full text contents of an export or Trigger.dev source file. platform is auto, n8n, dify, trigger, trigger.dev, or activepieces. Max 250,000 characters. The server does not read files by path.
audit_openapi(spec_json): JSON OpenAPI document; uses the existing ahmad-yar-gpt-tools library.
preflight_url(url): Pure URL screening; never performs DNS lookup or HTTP request. A permitted syntax becomes manual_review because real fetching requires request-time controls.
list_supported_platforms(): Exact supported formats and known limitations.

Findings include a stable rule ID, severity, location, brief message, recommendation and confidence. They intentionally do not echo node names, raw URLs, credentials or source snippets. A report of no_findings_detected is not proof of safety.

Example: detect a broken n8n connection

The MCP client passes exported workflow JSON to audit_workflow("n8n", source). If a connection points to a deleted node, the structured report includes rule N8N009 with severity error. The assistant can explain the error and request the user to fix it. This tool never edits workflow files itself.

Tests

python -m unittest discover -s tests -v

Test fixtures use only fictional metadata; no API keys or customer information. The core format inspectors require no network and do not import MCP at test time; MCP SDK integration requires installing dependencies.

Release and registry maintenance checklist

Keep the public source repository and installation instructions synchronized with released artifacts.
Run all tests and verify MCP Inspector calls in a real MCP client for each release. Improve Trigger.dev analysis with a TypeScript AST parser before describing it as comprehensive.
For each release, verify the published version and metadata on PyPI, including its source and homepage links.
Preserve the README marker mcp-name: io.github.ahamdjin/automation-auditor-mcp inside the PyPI long description for Registry package ownership verification.
When releasing a new version, validate server.json using the official MCP Registry publisher, and keep its PyPI identifier, version and stdio transport accurate.
Verify Registry metadata after each release using the official Registry API. The Registry hosts metadata, not the package itself.

The Registry's official publishing requirements explain PyPI ownership verification.

Security, licensing and attribution

No source content is intentionally stored, sent externally, executed, or used for model inference. The MCP host may log inputs or reports separately. YAML aliases are refused, duplicate JSON/YAML fields are rejected, and input size is bounded. Trigger.dev regex checks have low confidence; a source audit cannot guarantee runtime behavior. Never treat URL preflight as SSRF prevention.

License: Apache-2.0. Upstream ahmad-yar-gpt-tools also uses Apache-2.0.

Source (after repository creation): https://github.com/ahamdjin/automation-auditor-mcp Creator: https://www.ahmadyar.co/

Automation Auditor MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 README

Automation Auditor MCP

Supported inputs and honest limitations

Install

MCP tool API

Example: detect a broken n8n connection

Tests

Release and registry maintenance checklist

Security, licensing and attribution