Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
RSS/Atom feed collection with 417 curated feeds. Python MCP server.
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": {
"feedkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"feedkit"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add feedkit -- uvx feedkit프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"feedkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"feedkit"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"feedkit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"feedkit"
]
}
}
}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
게시자(ArkNill)가 저장소 소유자(QuartzUnit)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 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 0개를 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(0.1.0)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify 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 that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
한국어 문서 · llms.txt
RSS/Atom feed collection with 444 curated, verified feeds. CLI + Python API + MCP server.
pip install feedkit
feedkit search cloudflare # search the built-in catalog feedkit subscribe-catalog -c technology # subscribe to all 68 tech feeds feedkit collect # fetch all subscriptions (async parallel) feedkit find "kubernetes" # full-text search collected articles
pip install feedkit # core (CLI + Python API)
pip install "feedkit[mcp]" # + MCP server pip install "feedkit[all]" # + MCP + OPML import/export
Requirements: Python 3.11+
flowchart LR
A["📋 Catalog\n444 curated feeds"] --> B["Subscribe\nselect feeds"] B --> C["🔄 Collect\nfetch new entries"] C --> D["📦 Store\nSQLite database"] D --> E["🔍 Query\nfilter & retrieve"]
feedkit search [QUERY]Search the built-in catalog of 444 curated feeds.
feedkit search aws # search by title or domain
feedkit search --category science # filter by category feedkit search --language ko # filter by language feedkit search -c finance -l en -n 50 # combine filters feedkit search -j # JSON output (for piping)
| Option | Short | Default | Description |
|---|---|---|---|
--category | -c | Filter by category | |
--language | -l | Filter by language code (en, ko, ja, zh) | |
--limit | -n | 20 | Max results |
--json-output | -j | Output as JSON |
feedkit categoriesList all available catalog categories.
$ feedkit categories
academia finance pets science society technology
feedkit statsShow catalog and local subscription statistics.
$ feedkit stats
Catalog: 444 feeds academia: 13 finance: 89 pets: 27 science: 128 society: 119 technology: 68
Local: 68 subscriptions, 1,247 articles
feedkit subscribe Subscribe to a single feed.
feedkit subscribe https://blog.cloudflare.com/rss/
feedkit subscribe https://example.com/rss -c tech -t "My Feed"
| Option | Short | Description |
|---|---|---|
--category | -c | Category label |
--title | -t | Display title override |
feedkit subscribe-catalog -c Subscribe to all feeds in a catalog category at once.
feedkit subscribe-catalog -c technology # subscribe to all 68 tech feeds
feedkit subscribe-catalog -c science # subscribe to all 128 science feeds
feedkit unsubscribe Remove a feed subscription and its collected articles.
feedkit listList all current subscriptions with fetch counts and error counts.
feedkit collectFetch new articles from all subscribed feeds (async parallel).
feedkit collect # collect all
feedkit collect -c technology # collect only tech feeds feedkit collect -n 50 # max 50 concurrent requests
| Option | Short | Default | Description |
|---|---|---|---|
--category | -c | Only collect from this category | |
--concurrency | -n | 20 | Max concurrent HTTP requests |
Output:
Collecting from 68 feeds...
67/68 feeds OK, 412 new articles, 8234ms
feedkit latestShow most recently collected articles.
feedkit latest # latest 20 articles
feedkit latest -n 50 # latest 50 feedkit latest -c finance # latest from finance only
feedkit find Full-text search (SQLite FTS5) across all collected articles.
feedkit find "kubernetes deployment"
feedkit find "large language model" -n 50
feedkit import-opml Import feeds from an OPML file (Feedly, Inoreader, NetNewsWire, etc.).
feedkit import-opml subscriptions.opml
feedkit export-opml Export current subscriptions to OPML.
feedkit export-opml backup.opml
from feedkit import search_catalog, fetch_feed, get_catalog_stats, FeedStore
from feedkit.core import collect
feeds = search_catalog("cloudflare") feeds = search_catalog(category="technology", language="en", limit=50)
entries = await fetch_feed("https://blog.cloudflare.com/rss/") for entry in entries: print(entry.title, entry.url, entry.published)
store = FeedStore() # SQLite at ~/.feedkit/feedkit.db store.subscribe("https://blog.cloudflare.com/rss/", category="tech") result = await collect(store, concurrency=20) # async parallel fetch print(f"{result.new_articles} new, {result.feeds_ok}/{result.feeds_total} OK")
articles = store.search("kubernetes", count=10)
articles = store.get_latest(count=20, category="tech")
health = store.get_health() # fetch/error counts per feed
stats = get_catalog_stats() # {total_feeds, categories, languages}
store.close()
| Class | Description |
|---|---|
FeedStore | SQLite-backed subscription + article store (~/.feedkit/feedkit.db) |
FeedEntry | Single entry from a fetched feed (title, url, summary, published, author) |
CollectResult | Bulk collection result (feeds_ok, feeds_error, new_articles, duration_ms) |
CatalogFeed | Entry from the built-in catalog (url, title, category, subcategory, language, domain) |
pip install "feedkit[mcp]"
feedkit-mcp # starts stdio MCP server
Claude Code (~/.claude/settings.json):
{
"mcpServers": { "feedkit": { "command": "feedkit-mcp" } } }
| # | Tool | Parameters | Description |
|---|---|---|---|
| 1 | fetch_single_feed | url, count=10 | Fetch entries from any RSS/Atom URL (no subscription needed) |
| 2 | search_feed_catalog | query, category, language, count=20 | Search the built-in 444-feed catalog |
| 3 | catalog_stats | Get catalog statistics (total, by category, by language) | |
| 4 | subscribe_feed | url, title, category | Subscribe to a feed for ongoing collection |
| 5 | unsubscribe_feed | url | Remove a subscription |
| 6 | list_subscriptions | List all subscriptions with status | |
| 7 | collect_feeds | category | Collect new articles from all subscriptions |
| 8 | search_articles | query, count=10 | Full-text search across collected articles |
| 9 | get_latest_articles | category, count=20 | Get most recently collected articles |
User: "What are the latest AI papers on arXiv?"
444 verified feeds across 6 categories. All audited — hard paywalls (Bloomberg, FT, WSJ) and broken URLs removed.
| Category | Feeds | Subcategories | Highlights |
|---|---|---|---|
| technology | 68 | ai_ml, developer, it_news, security, startup, ... | AWS, Cloudflare, Stripe, Netflix, HN, Go Blog, Rust Blog |
| science | 128 | journal, preprint, news, government | Nature, Science, arXiv, bioRxiv, medRxiv, NASA, PLOS |
| society | 119 | news_us, news_ko, news_uk, news_intl, factcheck, ... | BBC, NPR, NYT, NHK, JTBC, PolitiFact, Snopes |
| finance | 89 | markets, central_bank, regulatory, crypto | Fed, BOE, BOJ, SEC, CNBC, CoinDesk, Yahoo Finance |
| pets | 27 | veterinary, community, blog, health | AKC, PetMD, ASPCA, dvm360, r/dogs, r/cats |
| academia | 13 | ai_ml, research, institution | Google AI, DeepMind, Stanford HAI, Hugging Face |
Languages: English (381), Korean (47), Japanese (14), Chinese (2)
Full feed list: CATALOG.md
| awesome-rss-feeds (2.1K★) | engineering-blogs (37.5K★) | FeedKit | |
|---|---|---|---|
| Type | Markdown list | Markdown list | Python package |
| Feeds | ~500 | ~600 | 444 |
| Scope | General | Tech blogs only | Tech + Science + Finance + News + Factcheck |
| Last update | 2021 (stale) | 2022 (stale) | Active (daily collection) |
| Verified working | No | No | Yes (778K+ articles collected) |
| Legal audit | No | No | Yes (paywall/ToS feeds removed) |
| CLI | No | No | Yes (12 commands) |
| Programmatic API | No | No | Yes (async Python) |
| MCP server | No | No | Yes (9 tools) |
| OPML | No | No | Yes (import/export) |
| FTS search | No | No | Yes (SQLite FTS5) |
This package distributes a catalog of publicly available RSS feed URLs, not the feed content itself. RSS is a syndication standard — publishing an RSS feed is an explicit invitation for readers to subscribe. FeedKit fetches feeds on the user's behalf and does not store or redistribute copyrighted content.
Feeds behind hard paywalls (Bloomberg, FT, WSJ, Barron's) and feeds with aggressive terms of service have been removed from the catalog.
MIT
Part of the QuartzUnit ecosystem — composable Python libraries for data collection, extraction, search, and AI agent safety.