AI Workbench MCP

Name: AI Workbench MCP
Author: alptugharun

제작자: alptugharun버전 0.1.0a2i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.alptugharun/ai-workbench-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Read-only MCP server for reusable AI prompts and assistant blueprints.

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↓ 35/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: 검색 및 AI 기억

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": {
    "ai-workbench": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alptugharun-ai-workbench-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add ai-workbench -- uvx alptugharun-ai-workbench-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "ai-workbench": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alptugharun-ai-workbench-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": {
    "ai-workbench": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "alptugharun-ai-workbench-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 9일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 alptugharun 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 5755개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5755개 중 53%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5755개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

AI Workbench 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(0.1.0a2)은 35일 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 97.3만/주★ 6.4만3일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.8만/주★ 4.8만23일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

제작자: exa-labs널리 사용됨★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ exa.ai

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.

AI Workbench MCP

A tiny, read-only MCP server for reusable AI prompts and assistant blueprints.

Never used MCP before? Start with the [Beginner Guide](BEGINNER-GUIDE.md): what MCP is, why these three tools exist, exact install/doctor steps, expected results and failure paths.

AI Workbench MCP exposes a small local catalog over Model Context Protocol stdio. It is intentionally boring in the best way: no network calls, no shell execution, no account access, no file writes, no hidden provider request.

It gives an MCP host three tools:

Tool	Result
`list_prompts`	Lists the bundled prompt templates and assistant blueprints
`render_prompt`	Fills a bundled prompt template with explicit string variables
`get_assistant`	Returns one assistant blueprint for ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, or portable Agent Skill format

Why this exists

A lot of AI repos jump straight from "here is a prompt" to "this is an agent." I wanted a smaller boundary that is easy to inspect.

The server keeps the useful parts local and makes its limits obvious:

read-only tool contracts;
explicit MCP trust hints;
bounded input sizes;
strict top-level schemas;
no runtime dependencies outside the Python standard library;
real stdio handshake tests;
named tests for every public tool.

Quick start

Install the published alpha package:

python -m pip install "alptugharun-ai-workbench-mcp==0.1.0a2"

Confirm the local package can load before touching host configuration:

alptugharun-ai-workbench-mcp --doctor

A healthy result reports the package/Python versions, all three tool names, catalog counts and the read-only permission boundary. It makes no network request and does not prove host compatibility; it tells you whether the local package layer is healthy.

Then point a stdio-capable MCP host at the server:

Launch command:

alptugharun-ai-workbench-mcp

This repository documents the stdio server itself. For the host we have actually exercised, use the copy/paste Cursor setup and 3-tool verification guide. Other MCP clients can differ, so use their current documentation rather than assuming Cursor's configuration is portable.

Security model

Every public tool declares:

"readOnlyHint": true, "destructiveHint": false, "idempotentHint": true, "openWorldHint": false }

The implementation does not import HTTP clients, subprocess modules, filesystem-write helpers, browser libraries, or provider SDKs.

That does not mean "trust any MCP server." It means this repository keeps its own boundary narrow and testable.

Verify it yourself

python -m unittest discover -s tests -v

python examples/smoke_client.py

CI runs the package and protocol tests on Linux and Windows.

Package / registry status

PyPI: the project publishes through GitHub OIDC Trusted Publishing and the release workflow signs the wheel with keyless Sigstore. Version 0.1.0a2 adds the local --doctor / --version first-run diagnostics; use the PyPI badge above to confirm the release is available before installing that exact version.

A clean Windows virtual environment installed the exact PyPI version successfully, negotiated MCP protocol 2025-06-18, listed all three tools, completed successful render_prompt and get_assistant calls, and returned a bounded error for an unknown tool.

Official MCP Registry: io.github.alptugharun/ai-workbench-mcp is published and currently reports active in the production registry.

Real-host verification: a maintainer-run Cursor 3.20.21 session invoked list_prompts, render_prompt and get_assistant successfully against the published package. This is host evidence, not an independent third-party endorsement or a universal compatibility claim.

See REGISTRY-PUBLISHING.md, HOST-VERIFICATION.md and the failure-first Troubleshooting ladder.

Contributing

Small, reproducible improvements are welcome. The most useful contributions right now are:

real MCP host verification;
protocol edge-case tests;
clearer failure messages;
documentation corrections;
narrowly scoped catalog improvements.

Please read CONTRIBUTING.md before opening a PR. If the server works in a host we have not independently verified yet, a reproducible host report is more valuable than a generic “works for me.”

Origin

This project was extracted from AI Social Media Toolkit so the MCP server can evolve as a focused product instead of being buried inside a larger creator/AI repository.

Built by Alptuğ Harun.

If the server gives you a useful first result, starring the repository helps other MCP users discover it. If it fails, open a reproducible report instead — failures with environment details improve the project faster than vanity metrics.

License

MIT — see LICENSE.

AI Workbench 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

AI Workbench MCP

Why this exists

Quick start

Security model

Verify it yourself

Package / registry status

Contributing

Origin

License