Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Versioned MongoDB sandboxes for AI agents: branch, time-travel, merge, and undo over MCP.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
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": {
"argon": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add argon -- npx -y argonctl mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"argon": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"argon": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 argon-lab 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.1.4)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Branch, time-travel, merge and undo your MongoDB. Any driver, real mongod, versioned history underneath. Built for AI agents.
Three ideas, thirty seconds:
For npm, use Node.js 24 LTS with npm 11.16 or newer. The package-scoped approval allows the installer to download Argon's binary on npm 12.
brew install argon-lab/tap/argonctl # macOS
npm install -g argonctl --allow-scripts=argonctl # cross-platform
docker run -d --name argon-mongo -p 127.0.0.1:27017:27017 mongo:7 --replSet rs0 docker exec argon-mongo mongosh --quiet --eval 'rs.initiate({_id:"rs0",members:[{_id:0,host:"localhost:27017"}]})' argon doctor
Use a current supported MongoDB patch release in production. Source builds use Go 1.26.10 or newer, as declared in go.mod. Use a patched toolchain: Go 1.27.0–1.27.2 also contain October 2026 standard-library vulnerabilities.
main ──branch──▶ experiment ──checkout──▶ mongodb://… ← any driver
│ ┌── argon diff ──────────┤ document history ▼ ▼ merge (a data PR) or undo / discard / rewind
# 0 · Stop source writers and DDL for the import — or: argon projects create myapp
argon import database --uri mongodb://localhost:27017 --database myapp --project myapp --source-quiesced
argon branches create experiment -p myapp
argon checkout -p myapp -b experiment # prints a connection string argon watch -p myapp -b experiment --actor agent:experiment
argon diff -p myapp -b experiment argon merge preview -p myapp -b experiment argon merge apply
argon restore reset -p myapp -b main --time 2026-07-07T09:00:00Z --backup pre-incident
Prefer clicking? argon console serves a local web console (UI + REST API), supervises capture, reaps expired sandboxes every minute, and opens your browser. The console's MIT-licensed source is in web/; see the rebuild instructions. For a complete managed workflow, run the two-agent pinned dataset example.
| Command | In one line | |
|---|---|---|
| Branching | argon branches create | a metadata write — instant, zero copy |
| Real databases | argon checkout / argon proxy | any driver, real mongod; proxy serves stable mongodb://host/ ~ URIs |
| Write capture | argon watch | exact change-stream images → history, one actor label per branch |
| Time travel | argon time-travel query | query captured document states at retained LSNs; restore/pin also accept timestamps |
| Undo | argon undo --actor | revert a range or actor label; append-only, conflict-aware |
| Restore | argon restore preview/reset/branch | rewind a released branch or fork retained history |
| Data PRs | argon merge preview/apply | three-way merges as reviewable plans; conflicts never silent |
| Sandboxes | argon sandbox create --ttl 1h | fork + checkout + TTL in one step — disposable agent workspaces |
| Dataset pins | argon pin create / pin sandbox | named captured states protected from GC and resets while the pin exists |
| Web console | argon console | local UI + REST API in one command |
Data history covers document inserts, updates, replacements and deletes. Collection drop/rename produces degraded capture; indexes and collection options are not versioned. Native writes are asynchronous; control operations drain capture. Stop writers before release. Existing pins protect their referenced states, while GC can expire audit and undo history. See operations for recovery and credentials.
Storage retention uses snapshots + retention-window GC to keep state plus a window of history, not every write forever. Details and the consistency model, stated honestly: ARCHITECTURE.md.
claude mcp add argon -- argon mcp # 13 tools: sandbox, diff, merge, undo, pins
python3 -m pip install 'argon-agents[langgraph]==0.2.0'
Start argon console --no-browser in another terminal, then:
from argon_agents import ArgonClient, ArgonCheckpointSaver
argon = ArgonClient("http://127.0.0.1:1818") argon.get_or_create_project("myapp") saver = ArgonCheckpointSaver.from_sandbox(argon, "myapp")
plan = argon.merge_preview("myapp", saver.sandbox.branch) print(plan)
argon.create_pin("myapp", "eval-v1") # pin the dataset once run = argon.sandbox_from_pin("myapp", "eval-v1") # identical state, every eval run
saver.merge() is a convenience call that previews and applies immediately; use the separate calls above when approval is required. Pins protect captured document state while they exist; keep independent backups.
The full agent workflow: docs/AGENTS.md.
| Quick start | install → first merge, step by step |
| CLI reference | every command |
| Agents | sandboxes, pins, MCP, REST API, argon-agents, proxy |
| Architecture | how it works and what it guarantees |
| Operations | deployment, chunk stores (S3/FS), GC, v1→v2 migration |
| Performance | every number lives in the reproducible benchmarks — none here, by policy |
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