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

Global Executables

제작자: asopitech-labs버전 1.4.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.asopitech-labs/global-executables

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Check whether a CLI command name is already taken across npm, PyPI, crates.io, Go, Debian and more

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: 기타

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.
  • 직접 입력할 값: GLOBAL_EXECUTABLES_DATASET_ROOT, GLOBAL_EXECUTABLES_CACHE_DIR, GLOBAL_EXECUTABLES_OFFLINE

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "global-executables": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "global-executables",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "GLOBAL_EXECUTABLES_DATASET_ROOT": "your-value",
        "GLOBAL_EXECUTABLES_CACHE_DIR": "your-value",
        "GLOBAL_EXECUTABLES_OFFLINE": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add global-executables --env GLOBAL_EXECUTABLES_DATASET_ROOT=your-value --env GLOBAL_EXECUTABLES_CACHE_DIR=your-value --env GLOBAL_EXECUTABLES_OFFLINE=your-value -- uvx global-executables mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "global-executables": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "global-executables",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "GLOBAL_EXECUTABLES_DATASET_ROOT": "your-value",
        "GLOBAL_EXECUTABLES_CACHE_DIR": "your-value",
        "GLOBAL_EXECUTABLES_OFFLINE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "global-executables": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "global-executables",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "GLOBAL_EXECUTABLES_DATASET_ROOT": "your-value",
        "GLOBAL_EXECUTABLES_CACHE_DIR": "your-value",
        "GLOBAL_EXECUTABLES_OFFLINE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

  • GLOBAL_EXECUTABLES_DATASET_ROOT env
    Optional local checkout of the dictionary branch; when unset, files are fetched on demand over HTTPS and cached
  • GLOBAL_EXECUTABLES_CACHE_DIR env
    Optional cache directory for fetched dataset files
  • GLOBAL_EXECUTABLES_OFFLINE env
    Set to 1 to serve only cached files and never touch the network

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 asopitech-labs 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32572개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32572개 중 68%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32572개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Global Executables, 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(1.4.1)은 18일 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), Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

AvaHR

제작자: avahr.com

Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.

클라우드에서 실행오늘 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.

Global Executables

Check whether a CLI command name is already in use—before you publish it.

Search executable names across npm, PyPI, crates.io, Go modules, Homebrew, Debian, and more from your AI agent or browser.

Try the Playground · Install the MCP server · Read the docs · Browse the data

Why this exists

A package name is not necessarily the command it installs. Searching registries for package names can miss a collision such as a differently named package that already ships your proposed command.

Ordinary package searchGlobal Executables
Searches package and repository namesSearches the actual installed command name
Leaves evidence scattered across registriesNormalizes providers across ecosystems
A missing result can look deceptively finalReports coverage and absence confidence
Requires a person to repeat the workLets AI agents check names in batches and verify known packages

The index preserves the relationship that matters:

command → provider → package → ecosystem → source evidence

Try it now—no installation

Open the [Index Playground](https://asopitech-labs.github.io/global-executables/) to check a name, find similar commands, inspect providers, or review source coverage. The Playground reads the same public JSON dataset as the MCP server, and query data is not sent to a third-party API.

For an AI-assisted check, connect the MCP server below and ask:

I am naming a new CLI. Check `envc`, `evcr`, `evpk`, and `envcp` for exact

collisions and confusingly similar commands. Keep rejected names internal and explain the coverage caveat for every survivor.

The agent can reject envcp with evidence instead of relying on a package-name search: the command is provided on PyPI by both chaperone and envcp.

What you get

CapabilityWhat it gives you
Exact and batch checksCollision results for one name or a candidate set
Similar-name searchTypo and confusion candidates before you publish
Provider provenancePackage, ecosystem, version, source, and evidence confidence
Coverage-aware negativesAn explicit distinction between “not found” and “proven free”
Installation resolutionConservative install and invoke steps for a target environment
Public, inspectable dataVersioned JSON, schemas, freshness, and coverage on GitHub

The server has no write tools and never installs or executes the software it finds.

Quick start

1. Install uv

The recommended setup uses uv. You do not need to clone this repository, download the dataset, or create an API key.

Verify that uvx is available:

uvx --version
2. Add the MCP server

Choose your client below. The first launch downloads the package from PyPI; later launches reuse uv's cache.

Claude Desktop and Cursor

Add this to claude_desktop_config.json, ~/.cursor/mcp.json, or a project's .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "global-executables": { "command": "uvx", "args": ["global-executables", "mcp"] } } }

Claude Code

claude mcp add global-executables -- uvx global-executables mcp

Codex CLI

codex mcp add global-executables -- uvx global-executables mcp

Start a new Codex session after adding the server. See the Codex setup tutorial for registration checks and a source-checkout setup.

VS Code

Add this to .vscode/mcp.json:

{

"servers": { "global-executables": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["global-executables", "mcp"] } } }

Docker (any stdio MCP client)

Use this server entry instead of the uvx entry:

{

"command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/asopitech-labs/global-executables-mcp:latest"] }

The image is public and contains the server, but not a stale copy of the dataset.

3. Ask your agent

Try one of these prompts:

Is the command name `envc` already taken? Check similar names too.
Check `envc`, `evcr`, `evpk`, and `envcp` as possible CLI names. Do not show

rejected candidates; explain the dataset coverage for the survivors.

Which package provides the `ruff` executable, and how should I install it in a

Python 3.12 project virtual environment?

The agent will normally call check_executables for a batch and search_similar_executables for the candidates that remain.

[!IMPORTANT]

found: true means a collision. found: false means only that the current

snapshot contains no match. When status is unknown, partial source coverage

means the name is not proven to be available. Read warnings,

absence.confidence, and coverage_scope before adopting a name.

How it works

Snapshot lookups fetch only the public dictionary branch files a query needs, cache them in the current user's cache directory, and revalidate them with ETag. Cached files remain usable when the network is temporarily unavailable.

RequirementDetails
AuthenticationNone
Local datasetNot required
Default transportstdio
Data accessOn-demand HTTPS from the public dictionary branch
Writes or command executionLookup never executes software; verified discovery can reserve a Git branch only on a configured runner
Supported Python3.11+ (handled automatically by uvx)
VariableEffect
GLOBAL_EXECUTABLES_DATASET_ROOTuse a local checkout of the dictionary branch instead of HTTPS
GLOBAL_EXECUTABLES_CACHE_DIRcache location (default ~/.cache/global-executables, ~/Library/Caches/global-executables, or %LOCALAPPDATA%\global-executables\Cache)
GLOBAL_EXECUTABLES_OFFLINE=1serve only cached files, never touch the network

uvx global-executables mcp --help lists the same options as flags. The package is published to PyPI from release 1.3.0. See the MCP guide for HTTP transport, offline operation, and running from a source checkout.

MCP tools at a glance

ToolUse it when you want to…
check_executablecheck one exact, case-sensitive command name
check_executablescheck several naming candidates in one call (recommended)
get_executableretrieve providers and provenance for a known command
search_executablessearch by prefix, length, ecosystem, or scope
search_similar_executablesfind names that may be confused with a candidate
get_coverageinspect source coverage, freshness, and warnings
assess_executable / assess_executablesadd freshness, activity, popularity, and collision-risk signals
resolve_installation / resolve_installationsderive environment-specific install and invoke guidance
discover_published_packageverify commands declared by one current npm or PyPI release

Snapshot lookup tools are read-only. discover_published_package makes bounded live registry and artifact requests without executing package code. On a designated runner configured with Git write access, successful verification also reserves an immutable intake/ branch for central revalidation. The result reports reservation.status; an unconfigured copy reports unavailable and does not claim publication. Neither MCP nor CLI writes the published dictionary directly. The repository's Verify and reserve published package discovery GitHub Actions workflow is the designated runner; it invokes both CLI and MCP before the collector. Installation resolvers return instructions; they never install or execute software. Full inputs and result contracts are documented in the MCP guide.

The scheduled intake collector validates and rechecks reserved evidence before merging it into artifact-data. The regular refresh remains the only writer of the dictionary branch. See the MCP guide for runner configuration and the reservation lifecycle.

Supported ecosystems

FamilySourcesTypical executable evidence
System packagesDebian, Ubuntu, Arch LinuxInstalled package file lists
macOS packagesHomebrewFormula metadata and package contents
Language registriesnpm, PyPI, crates.io, Go modules, RubyGems, PackagistDeclared bins, entry points, or executable targets
C and C++ recipesConanCenter, vcpkg, xmake-repoBuilt file lists, tool declarations, or marked binary packages

Every provider keeps its source and a confidence level (direct, filesystem, or inferred). Coverage differs by ecosystem, so negative results carry explicit coverage metadata instead of pretending that every registry is exhaustive. See Data Sources for collection details and coverage and freshness for the result contract.

Documentation map

If you want to…Start here
Connect an MCP client or use HTTP transportMCP access and agent integration
Configure Codex step by stepCodex MCP tutorial
Verify a clean source checkoutSetup and verification
Understand records, indexes, and schemasData model
Review collection scope and attributionData sources
Operate or contribute to the data pipelineOperations

Troubleshooting

The client says uvx was not found

Install uv, confirm that uvx --version works in a new terminal, and restart the MCP client so it receives the updated PATH. If the client uses a restricted environment, set the configuration's command to the absolute path reported by command -v uvx (macOS/Linux) or where uvx (Windows).

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기