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

Ateam MCP

제작자: ariekogan버전 0.1.2i★ –i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름io.github.ariekogan/ateam-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Build, validate, and deploy multi-agent AI solutions from any AI environment.

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: 컴퓨터 또는 클라우드
  • 전송 방식: stdio, Streamable HTTP
  • 카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.ateam-ai.com/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

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

{
  "mcpServers": {
    "ateam": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ateam-ai/mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http ateam https://mcp.ateam-ai.com/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

claude mcp add ateam -- npx -y @ateam-ai/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "ateam": {
      "url": "https://mcp.ateam-ai.com/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "ateam": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ateam-ai/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": {
    "ateam": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.ateam-ai.com/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "ateam": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ateam-ai/mcp"
      ]
    }
  }
}

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

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.ateam-ai.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

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

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

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 ariekogan 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 4937개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 4937개 중 4%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 4937개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Ateam 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?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 9개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

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

Desktop Commander

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

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

내 컴퓨터에서 실행

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare성장 중★ 4.4천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.cloudflare.com

제작자의 README

README 열기

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

ateam-mcp

Give any AI the ability to build, validate, and deploy production multi-agent systems.

This is an MCP server that connects AI assistants — ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, Windsurf, and any MCP-compatible environment — directly to the ADAS platform.

An AI developer says *"Build me a customer support system with order tracking and escalation"* — and their AI assistant handles the entire lifecycle: reads the spec, builds skill definitions, validates them, deploys to production, and verifies health. No manual JSON authoring, no docs reading, no copy-paste workflows.

Why this matters

Today, building multi-agent systems requires deep platform knowledge, manual configuration, and switching between docs, editors, and dashboards. ateam-mcp eliminates all of that by making the ADAS platform a native capability of the AI tools developers already use.

The AI assistant becomes the developer interface:

Developer: "Create an identity verification agent that checks documents,

validates faces, and escalates fraud cases"

AI Assistant: → reads ADAS spec (adas_get_spec) → studies working examples (adas_get_examples) → builds skill + solution definitions → validates iteratively (adas_validate_skill, adas_validate_solution) → deploys to production (adas_deploy_solution) → verifies everything is running (adas_get_solution → health)

Developer: "Add a new skill that handles address verification"

AI Assistant: → deploys into the existing solution (adas_deploy_skill) → redeploys (adas_redeploy) → confirms health

No context switching. No manual steps. The full ADAS platform — specs, validation, deployment, monitoring — is available as natural language.

How it reaches the AI community

ChatGPT users

ChatGPT supports MCP connectors in Developer Mode. Users connect by pasting a single URL:

Settings → Connectors → Developer Mode → paste `https://mcp.ateam-ai.com`

That's it. All 12 ADAS tools appear in ChatGPT. Any ChatGPT Pro, Plus, Business, or Enterprise user can build and deploy multi-agent solutions through conversation.

Claude users

claude.ai and Claude Desktop — add the hosted connector: open Customize > Connectors (Claude Desktop: Customize in the sidebar, then Connectors), click Add custom connector, enter https://mcp.ateam-ai.com, and click Connect. The A-Team sign-in page opens in the browser and asks for your workspace's key: copy it from app.ateam-ai.com/connect (a workspace owner or admin) and paste it there. The key decides the workspace; to switch, Disconnect and Connect again with the other workspace's key.

Claude Code — the hosted connector, signed in the same way:

claude mcp add --transport http ateam https://mcp.ateam-ai.com

then /mcp and authenticate in the browser.

Never paste a key into a chat. ateam_bootstrap's session field says which workspace a session is on and how to switch.

Cursor / Windsurf / VS Code (Copilot)

Add the hosted server to .cursor/mcp.json, mcp_config.json, or .vscode/mcp.json:

{

"mcpServers": { "ateam": { "url": "https://mcp.ateam-ai.com/mcp" } } }

A client with OAuth opens the A-Team sign-in page; one without sends the key as Authorization: Bearer from its own config (see below). A local process (npx -y @ateam-ai/mcp) signs in only through ateam_auth: an ADAS_API_KEY in its environment does not sign it in.

Gemini and other platforms

As MCP adoption grows (it's now governed by the Agentic AI Foundation under the Linux Foundation, co-founded by Anthropic, OpenAI, and Block), every AI platform that implements MCP gets access to ateam-mcp automatically. The remote HTTP endpoint (https://mcp.ateam-ai.com, also at /mcp) works with any client that supports Streamable HTTP transport.

The HTTP endpoint needs a credential on every request: OAuth (clients that support it follow the 401 challenge on their own), or your A-Team API key sent as Authorization: Bearer . An anonymous request is refused with 401; since 0.4.93 there is no anonymous session to call ateam_auth from. See CHANGELOG.md.

Discovery

Developers find ateam-mcp through:

  • npm — npm search mcp ai-agents → @ateam-ai/mcp
  • Official MCP Registry — registry.modelcontextprotocol.io
  • Claude Desktop Extensions — built-in extension browser
  • Claude Code Plugin Marketplace — /plugin → Discover tab
  • Windsurf MCP Marketplace — built-in marketplace
  • VS Code MCP Gallery — Extensions view
  • Community directories — Smithery, mcp.so, PulseMCP (30,000+ combined listings)

Available tools

ToolWhat it does
adas_get_specRead the ADAS specification — skill schema, solution architecture, enums, agent guides
adas_get_examplesGet complete working examples — skills, connectors, solutions
adas_validate_skillValidate a skill definition through the 5-stage pipeline
adas_validate_solutionValidate a solution — cross-skill contracts + quality scoring
adas_deploy_solutionDeploy a complete solution to production
adas_deploy_skillAdd a skill to an existing solution
adas_deploy_connectorDeploy a connector to ADAS Core
adas_list_solutionsList all deployed solutions
adas_get_solutionInspect a solution — definition, skills, health, status, export
adas_updateUpdate a solution or skill incrementally (PATCH)
adas_redeployPush changes live — regenerates MCP servers, deploys to ADAS Core
adas_solution_chatTalk to the Solution Bot for guided modifications
ateam_workspace_openFor a chat agent with no shell: open one private workspace (files in /workspace) for the conversation
ateam_workspace_execRun one command in the workspace (100 s foreground; run_in_background for long builds)
ateam_workspace_statusCheck the workspace: unsaved changes, a long save or background command
ateam_workspace_saveMake the workspace's work live (the only way the other tools see it)
ateam_workspace_closeFinish; optionally save first. Brings back the single-file write tools withheld while it was open

The ateam_workspace_* tools are listed whenever you are signed in. A workspace the platform cannot give (a trial workspace, a key tied to no person) is refused by the call itself, with the single-file tools to use instead.

Setup

# Clone

git clone https://github.com/ariekogan/ateam-mcp.git cd ateam-mcp

Install

npm install

Run (a local stdio process)

npm start

A local process signs in with ateam_auth, given a workspace key the agent reads from a file outside the chat; an ADAS_API_KEY in the environment does not sign it in and is never sent. ADAS_API_URL in its environment points it at a self-hosted API. Most people use the hosted connector instead (above).

Architecture

┌─────────────────────────────────────────────┐

│ AI Environment │ │ (ChatGPT / Claude / Cursor / Windsurf) │ │ │ │ Developer: "build me a support system" │ └──────────────────┬──────────────────────────┘ │ MCP protocol │ (stdio or HTTP) ┌──────────────────▼──────────────────────────┐ │ ateam-mcp │ │ 12 tools — spec, validate, deploy, manage │ └──────────────────┬──────────────────────────┘ │ HTTPS │ X-ADAS-TENANT / X-API-KEY ┌──────────────────▼──────────────────────────┐ │ ADAS External Agent API │ │ api.ateam-ai.com │ └──────────────────┬──────────────────────────┘ │ ┌──────────────────▼──────────────────────────┐ │ ADAS Core │ │ Multi-agent runtime │ └─────────────────────────────────────────────┘

License

MIT

PopNx에게 묻기