프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

AgenticSystemCore

제작자: andreibesleaga버전 1.0.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.andreibesleaga/agentic-system-core

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Read, cite, compose and remember over a Markdown knowledge Bundle, as MCP tools over stdio.

PopNx MCP의 세 기둥

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

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

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

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": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agentic-system-core -- npx -y agentic-system-core mcp

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "agentic-system-core": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 andreibesleaga 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 7245개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7245개 중 70%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7245개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

AgenticSystemCore, 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(1.0.1)은 16일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
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.

Agentic System Core

A specification for publishing machine-discoverable knowledge bundles — the Agentic Knowledge Web.

What this repository holds is the specification itself — numbered normative rules, three JSON Schemas, an OWL 2 RL ontology and a suite of conformance test vectors — together with the reference engine that implements it, its command line agsc, and the nine independent checkers of AGSC-09-90 — seven validators and two generators — that anyone can run against any distribution of the format (the repository also holds the maintainer's own tools, which do not ship).

Status

Released. This tree states specification 1.0.0. spec/00-overview.md is authoritative, and it is the file to read rather than this line. The packages — agentic-system-core and its short alias agsc-cli on npm, and agentic-system-core on PyPI — carry version 1.0.1 (see "Versions" below) and are published from the package tag; the name-reservation placeholders that preceded them shipped no runtime and are marked deprecated on npm and yanked on PyPI. Install with npm install agentic-system-core, or pip install agentic-system-core (the Python checkers and reading API; the other verbs still run on the Node engine). The reference engine claims Level 3 (its claim).

Versions. Two numbers, stated apart. The *specification version* (spec_version, declared in spec/00-overview.md) names the rules, schemas, vocabulary and conformance vectors; a Bundle declares it in agsc.config.json. The *package version* (package.json, agentic-system-core and agsc-cli on npm, agentic-system-core on PyPI) names the implementation; it moves alone for a patch that changes no rule and no emitted byte — a dependency fix, a defect in a check — and a package-only release carries the package tag v and no specification tag. agsc --version prints the package version; the conformance claim names both ("agentic-system-core 1.0.1 conforms to AgenticSystemCore 1.0.0, Level 3"); the change log says for every release whether the specification moved.

The specification's own site is AgenticSystemCore.com.

In three sentences

A Bundle is a folder of Markdown files with a small block of typed fields at the top of each; the specification says how that folder becomes a knowledge node — a static website plus a graph, a search index, text files for agents and a discovery document — with the same bytes from any implementation. People and agents read a node through ordinary web addresses, change it only by proposals that a person ratifies, and compose its items into a starting harness — files an architect or an agent runtime starts from. Nodes find and cite each other with no server in between.

What is different about it

To the author's knowledge, no other system combines discovery through already-registered web mechanisms with an integrity digest on every artefact link of its discovery document, a typed graph with a published ontology, machine artefacts whose bytes are fixed by expected-byte conformance vectors, governance in which every change — human or agent — arrives as a proposal carrying its provenance and a person ratifies it (directly, or by a standing rule a person recorded in the node's configuration), and composition of the same files into a starting harness, with no server required at any point.

This is a claim about the specification's text and its vectors, not a performance claim. Other systems have some of these properties; the dated comparison is in docs/RELATED-WORK.md.

PropertyWhat it meansWhere it is stated and proved
Discovery through registered mechanismsone link set at a well-known address, found through the registered relation describedbyAGSC-06-07, AGSC-06-25; tools/validate-wellknown
A digest on every artefact linkat Level 2, each link of the discovery document to a file the node builds (the graph files, llms.txt, NOW, the skills and boards indexes, the ledger, the vocabulary files) carries the SHA-256 of that file; links to surfaces, the licence page, peers and contribution targets carry noneAGSC-06-08; the discovery vectors
A typed graph with an ontologyfourteen typed links, four RDF views, a published OWL 2 RL vocabularyspec/05-graph.md, ontology/agsc.ttl
Bytes fixed by vectorstwo implementations given one Bundle emit the same machine filesAGSC-04-24; tests/vectors/
Governance with provenanceevery change is a proposal with its provenance; a person ratifies; a ledger is derived from the historyspec/08-governance.md (AGSC-08-08, AGSC-08-20)
Composition into a harnessselected items close over their links and become seven kinds of file an architect or an agent runtime can start fromAGSC-07-12; agsc compose
No servera file format and static files; no protocol, server, database or reasoner is definedAGSC-00-02

Beside that combination, and each available elsewhere on its own: six modes of use (docs/plain/modes.md); seven tools on every item page and on `/compose/` for a browser's own agent, identical to the local tool server (AGSC-09-16); eight plugin kinds with a forward-compatibility promise (docs/PLUGINS.md, AGSC-00-24); a content version stamped on every surface (AGSC-04-25); and federation walked by the client, never by a node (AGSC-11-06).

What it is best for

For agents

  • Memory for one agent. agsc mcp in a Bundle gives an assistant seven tools to search, read, follow links and cite items by address; nothing leaves the machine (Mode 1, use case L1).
  • Shared memory for many agents. Every agent reads the same published files and writes only by proposals a person ratifies (Mode 1, docs/CONNECTORS.md).
  • A source of skills. Each cluster becomes one skill pack holding its published items — the procedures are the part an agent follows — with a lockfile of their digests, installable into agent tool folders; skills from other repositories come in as procedures (Mode 3, use case L4).
  • A starting harness. A selection of items becomes a harness — seven kinds of file an architect or a runtime can start from; it is not a running system, and no rendering for a particular runtime ships at 1.0 (Mode 4, use case M5).
  • A live board for a team of agents. Agents claim and finish tasks on shared boards until they are done; decisions stay with people (Mode 5, use case M1).
  • Knowledge across nodes. A client reads several nodes' graph dumps and joins them locally, every foreign result marked with its origin; at 1.0 the walk is a library function of the engine, not a command (Mode 1, use case D4).

For people

  • A wiki that corrects itself. Markdown in, a checked and linked site out, with every change reviewed (Mode 0, use case L5).
  • A project's living specifications. Decisions, specifications, tasks and gates as one governed memory, and steering files that keep a coding agent on course (Mode 2, use case L3).
  • A library of patterns. Concepts with sources and provenance, readable without JavaScript, composable into a starting architecture (Mode 4, docs/USE-CASES.md).
  • A team board. A board from GitHub, GitLab, Jira, Trello, Linear, Asana, Notion, Obsidian, Todo.txt or plain Markdown becomes a live board and goes back again (Mode 5, use case M7).

Quick start

From a clone of this repository (Node 22.13 or later):

npm ci                                   # the exact pinned libraries

npm test # the whole suite, offline REPO=$PWD; cp -r tests/fixtures/minimal /tmp/agsc-try && cd /tmp/agsc-try SOURCE_DATE_EPOCH=1767225600 node "$REPO/bin/agsc.js" ci # lint, build twice, compare, verify: "ci: pass"

On a folder of your own Markdown notes (Node 22.13 or later, git, a POSIX shell):

npm install agentic-system-core                          # in a working folder

export PATH="$PWD/node_modules/.bin:$PATH" # puts agsc on the PATH cd my-notes && agsc init # each note gets a header and moves to content/concepts/ mkdir -p .well-known && printf 'Contact: mailto:you@example.org\n' > .well-known/security.txt git init -q && git add -A && git commit -q -m 'my notes' # the build takes its instant from this commit agsc ci # ci: pass (warnings are advice, errors stop) agsc build # the site, the graph and the agent files in www/

Without the security contact ci stops with AGSC-E901; without a commit (or SOURCE_DATE_EPOCH) it stops with AGSC-E204. The Mode 0 guide walks through this with the lines each command prints, and five more guides do the same for the other modes. To connect an assistant, read docs/USING-WITH-ASSISTANTS.md. To teach a coding agent the engine itself, install the agent skill in [skills/agentic-system-core/](https://github.com/andreibesleaga/agentic-system-core/blob/main/sk

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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