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

Waitbus

제작자: astrogilda버전 0.2.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.astrogilda/waitbus

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Workstation-local event bus: agents wait on or emit CI/pytest/Docker/filesystem events, no polling.

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: 개발자 도구

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

  • 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": {
    "waitbus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "waitbus"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add waitbus -- uvx waitbus

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "waitbus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "waitbus"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "waitbus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "waitbus"
      ]
    }
  }
}

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 astrogilda 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

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1388개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1388개 중 28%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1388개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Waitbus, 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(0.2.0)은 4개월 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)도 있어야 해요.

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:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

제작자: github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT3일 전 업데이트
설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

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

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT15일 전 업데이트
설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 전 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.

waitbus: the workstation-local, cross-harness status bus. D-Bus for agents, with a replay log and a wait primitive

One `wait` verb that blocks on, and queries across, every local source at once. When any agent, CI job, test, or container on your machine finishes or fails, every other tool on the box hears it: your Claude Code, your Cursor, your scripts, your CI. Clients that support server notifications get a push; the rest get one blocking `waitbus wait`. No waitbus cloud, no account, no telemetry; all processing stays on your machine.

Below: a Pydantic AI agent and a LangGraph agent, two *different* frameworks running as two separate OS processes, both wait on one local waitbus bus. One fails; the peer on the *other* framework, plus a live waitbus top view, react to the single failure broadcast.

Real frameworks and real waitbus subscribe/emit; the agents' LLMs are deterministic fakes and the failure is an injected event, so the clip runs fully offline. Reproduce the claim (not just the recording): run uvx waitbus demo for the gentler single-agent walk-through (no clone, no install), or, for the exact two-framework proof shown above, clone the repo and run uv run --group agent-recipes python -m examples.hero_swarm (Linux-verified; prints PROVEN: two DIFFERENT frameworks woke on ONE peer's failure ). Higher-quality MP4 at hero.mp4 . Maintainers re-render this recording from docs/demo/.waitbus-demo/ with make hero (dev-only; needs vhs, ttyd, tmux, and JetBrains Mono).

Try it now, no install: uvx waitbus demo boots a real local bus and returns the instant an event lands, fully offline (~8 s).


waitbus is the workstation-local, cross-harness status bus that lets the tools on one machine hear each other. It does three things: ingest events, broadcast them, and replay them.

Ingest: a blocking wait/emit primitive lets any agent or script (across Cursor, Claude Code, and any tool on the box) wait on, or emit, events from five built-in sources (GitHub Actions CI, pytest sessions, Docker container lifecycle, filesystem changes, and Prometheus Alertmanager) plus any plugin source registered under the waitbus.sources.v1 entry-point group.

Broadcast: events land in SQLite the moment they arrive, and a broadcast daemon fans each row to every connected consumer within about a millisecond on the local socket (measured; see benchmarks/BENCHMARKING.md). Your agent blocks on waitbus wait (including across sources at once with --all-of/--first-of) with zero agent-side polling and idle CPU until the thing it cares about happens, and waitbus on -- runs a command the moment it does (in the CLI process, not the daemon, via execve with no shell; event values arrive as namespaced WAITBUS_* environment variables and a $WAITBUS_EVENT_FILE, never as argv, so event content cannot inject flags or overwrite PATH). Because every agent on the box shares that one bus, it doubles as a same-machine coordination backplane: one agent emits, the others wake.

Replay: a durable replay log (since=) means a consumer that was offline catches up instead of missing the moment, and waitbus events analyze queries what the bus stored. It is the local opt-in event-broadcast model the OS already uses (D-Bus signals, inotify, journald), with the replay log and a wait predicate added on top. (GitHub Actions was the first source wired, which is why the examples lead with CI, but waitbus is not CI-only.) The dependency stack is lean: typer, msgspec, platformdirs, pydantic-settings, prometheus_client, stamina, and the mcp SDK, with no heavy TUI or crypto dependency. The daemon idles at roughly 40 MB RSS measured (p50 on the benchmark host, most of it the CPython interpreter baseline) over a SQLite event store and an AF_UNIX SOCK_STREAM broadcast bus with length-prefix framing. Runs on Linux (systemd-user) and macOS (launchd).


Who this is for

This is for you if…

  • You run a heterogeneous agent fleet (Claude Code *and* Cursor *and* background scripts) on one workstation and want them to hear each other's finishes and failures.
  • You wait across sources. "Block until the tests pass *and* the build is done *and* CI is green," in one predicate, in a script (waitbus wait --all-of ...). Nothing else expresses this.
  • You want zero-LLM-token, zero-poll waiting as a daily habit across many local things, and you'll run a daemon to get it.
  • You care that the daemon on your box is trustworthy: reproducible builds, offline, no cloud, no account, no telemetry.

This is NOT for you if…

  • You wait on one GitHub repo's CI and nothing else. Use gh run watch. It's zero-setup, and for that single job we don't beat it by enough to justify a daemon.
  • You only need to react to a file change. Use inotifywait/entr. They're far faster on raw filesystem latency (our own benchmark says so) and need no daemon.
  • You want cloud, cross-machine, or team coordination. Out of scope for the local core by design.
  • You want addressed agent-to-agent messaging as the product (threads, inboxes, routing). The headline here is broadcast source-ingestion; the request()/respond() facet exists, but a dedicated message queue serves that center of gravity better.

Try it in 60 seconds

uvx waitbus demo          # one command, no install needed

waitbus demo allocates a temporary state directory and boots the broadcast daemon, then runs two phases. Phase 1, the point: an agent blocks on waitbus wait (the same egress engine the real command uses) with zero polling and idle CPU; the moment a github workflow_run event lands, the wait returns and the demo prints the real measured event-to-unblock latency. Phase 2, breadth: the same primitive delivers every source. pytest_session, docker_container, and fs_change events fan out to a live subscriber. Nothing on your machine outside the temporary directory is touched.

A recorded MP4 + GIF walkthrough lives at docs/demo/.waitbus-demo/demo.mp4 and demo.gif (the tape script is demo.tape). Re-rendering is reproducible via make demo from that directory (requires VHS ≥ 0.10.0, ttyd, and ffmpeg); the Makefile enforces the VHS version floor and refuses to render against an older binary that could silently change tape semantics.

The four events the demo emits are synthesized in-process. There

is no real HTTP listener, no real pytest run, no real Docker

daemon, no real watchdog. A banner before each emit makes this

explicit, mirroring the waitbus stats output. To wire

waitbus against real GitHub webhook deliveries, follow the Quick

start below.


Quick start

Prove the primitive in ~10 seconds -- one foreground daemon, one event, no service install. Install the CLI and bootstrap state:

uv tool install waitbus          # or: pipx install waitbus

waitbus init # one-time setup: state dirs, SQLite schema, scaffolds

Then, in two terminals, watch a blocking wait return the instant an emit lands on the bus:

# Terminal A -- run the broadcast daemon in the foreground (Ctrl-C to stop):

waitbus broadcast serve

# Terminal B -- block on the next agent event, then emit one from the same shell:

waitbus wait --source agent --match 'fields.event_type="agent_message"' --timeout 30s & sleep 1 # let the backgrounded wait attach to the bus before we emit (a

long-lived subscriber would already be attached; this one-liner

just compresses "wait, then something happens" into one shell)

waitbus emit \ --delivery-id demo-1 --source agent --event-type agent_message \ --owner local --repo local --received-at "$(date +%s)" \ --payload-json '{"hello":"world"}' --ingest-method manual wait # the backgrounded waitbus wait prints "matched on source=agent" and exits 0

That round trip -- block, emit, unblock, with zero polling -- is the whole primitive. Everything below wires it to real sources and, optionally, runs the daemons permanently under your service manager.

Run the fleet permanently (optional)
waitbus install-credentials github-webhook-secret   # optional: only for GitHub-CI waiting (enables the webhook listener)

waitbus install-systemd # Linux: copy + enable the 8 systemd-user units waitbus install-launchd # macOS: copy + bootstrap the 4 LaunchAgent plists waitbus read-events watch # live tail of incoming events

install-systemd is Linux-only; install-launchd is macOS-only. Each command refuses to run on the other platform and points at the right one.

Once events are flowing, block any script or agent on the next matching event with waitbus wait -- any source, any field, exit code carries the verdict. The wait side is always zero-setup; the *event* it waits for still has to be produced by something (an opt-in emitter or a source watcher), so each example below notes what must be emitting for it to return:

# pytest: wait for any session to finish.

wait is zero-setup; a pytest_session event needs the opt-in emitter --

run your suite with: pytest -p waitbus.sources.pytest_emit --waitbus-emit

waitbus wait --source pytest --match 'fields.event_type="pytest_session"' --timeout 10m

Docker: wait for a container to exit.

wait is zero-setup; a docker_container event needs the docker watcher running --

start it with: waitbus source docker (see waitbus source docker --help)

waitbus wait --source docker --match 'fields.event_type="docker_container"' --timeout 30s

Filesystem: wait for a watched path to change.

wait is zero-setup; an fs_change event needs the fs watcher running --

start it with: waitbus source fs (see waitbus source fs --help)

waitbus wait --source fs --match 'fields.event_type="fs_change"' --timeout 5m

GitHub CI: wait on a commit's terminal conclusion (needs webhook wiring -- see below)

waitbus wait --sha 7f3a1b2 --timeout 5m

If you have used watchexec or entr to re-run a command when a file changes, waitbus wait is the same idea with a wider net: it blocks on a file change too, but it can also wait on a CI run, a pytest session, a container exit, or another agent's event, and hands the verdict back through the exit code. The bus underneath also fans every one of those events out to every other tool on the box.


Architecture

[![waitbus architecture: webhook and in-process sources write to a SQLite event store; a broadcast daemon fans each row out to the CLI, MCP server, and Python SDK, which can replay with since=](https://raw.githubusercontent.com/astrogilda/wa

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기