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
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Atlas

제작자: AtlasDevHQ버전 0.0.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.AtlasDevHQ/atlas

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Atlas is a YAML-defined semantic layer for analytics — authored by humans, consumed by AI agents.

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: 마케팅 및 소셜 미디어
  • 입력해야 할 값: ATLAS_DATASOURCE_URL

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: ATLAS_DATASOURCE_URL, ATLAS_PROVIDER, ATLAS_API_URL

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "atlas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@useatlas/mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLAS_DATASOURCE_URL": "your-value",
        "ATLAS_PROVIDER": "your-value",
        "ATLAS_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add atlas --env ATLAS_DATASOURCE_URL=your-value --env ATLAS_PROVIDER=your-value --env ATLAS_API_URL=your-value -- npx -y @useatlas/mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "atlas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@useatlas/mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLAS_DATASOURCE_URL": "your-value",
        "ATLAS_PROVIDER": "your-value",
        "ATLAS_API_URL": "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": {
    "atlas": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@useatlas/mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLAS_DATASOURCE_URL": "your-value",
        "ATLAS_PROVIDER": "your-value",
        "ATLAS_API_URL": "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

  • ATLAS_DATASOURCE_URL 비밀 env
    Analytics datasource URL (postgres, mysql, clickhouse, snowflake, duckdb, bigquery, salesforce). Optional — falls back to a bundled NovaMart SQLite demo when unset.
  • ATLAS_PROVIDER env
    LLM provider: anthropic, openai, bedrock, ollama, openai-compatible, gateway. Optional — the MCP server does not call an LLM directly (the client does); set this only if you also run Atlas's chat or…
  • ATLAS_API_URL env
    URL of a running Atlas API. Optional — defaults to http://localhost:3001. When set, the MCP server inherits the API's connections, semantic layer, and governance.

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 AtlasDevHQ 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

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2979개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2979개 중 8%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2979개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Atlas, 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?

입력해야 할 값: ATLAS_DATASOURCE_URL

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(0.0.2)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT10일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 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.

Atlas

Atlas is the company facts your AI agents can trust: every one carries its source, its date, and the name of the person who approved it. Open source, runs in your VPC.

The hosted service is shut down. I ran Atlas as a hosted service at useatlas.dev until September 2026 and have now turned it off, along with the hosted demo and docs.useatlas.dev. Atlas continues as open source: everything below runs on your own machine or in your own VPC. The docs live in apps/docs/content.

Point Claude Desktop, Cursor or Continue at a local Atlas with one command. With no datasource configured it uses the bundled NovaMart demo data:

bunx @useatlas/mcp init --local --write

Restart the client and ask it a question about NovaMart's orders. (Claude Code, VS Code and other clients: the same command with --client generic prints a block to paste. On WSL2, write bun x instead of bunx.)

How it works

Three kinds of thing live in the Atlas, and every answer says which it is drawing on:

  1. Surveyed — read straight from your company's own data through a semantic layer you author. True by construction: the query re-reads live rows, nobody interpreted anything, and it cannot go stale between readings. SELECT-only, single statement, table-whitelisted, validated seven ways before it runs.
  2. Attested — extracted from something someone wrote, then approved by a named person in your company. That person is on the record, and the fact carries its source and its date.
  3. On the record — the raw source material itself, unedited. Trustworthy as testimony, not as fact.

Surveyed outranks Attested wherever they overlap, so a recollection never overwrites the data. Nothing becomes Attested without a person approving it, and there is no setting that turns that off. Contradictions are shown with both claims and both sources; Atlas does not pick a winner. Where nobody has surveyed, the coverage page says so instead of guessing.

Run it

  • Self-hosted — the complete Atlas under AGPL, in your VPC, free; Docker, Railway or Vercel. Self-host quick start.
  • From your AI agent — bunx @useatlas/mcp init --local against a local Atlas, or bunx @useatlas/mcp init --hosted --api-url against a self-hosted one with managed auth. MCP guide.

Where everything else went

This README used to inventory the whole product. Each section now lives on one docs page, in the docs source:

  • The four context surfaces (semantic layer, Knowledge Base, learned patterns, the Company Atlas) and where answers show up — Introduction
  • The YAML semantic layer and a worked orders.yml — Semantic layer
  • The NovaMart dataset and the canonical questions — Demo datasets
  • The local scaffold (bun create atlas-agent) — Self-host quick start
  • The embeddable widget and React component — Embedding widget
  • How Atlas compares to Genie, Cortex Analyst, Hyper, Glean and the text-to-SQL peers — Comparisons
  • Deploy buttons, starters and Docker Compose — Deploy
  • The SQL validation pipeline and sandbox threat model — SQL validation, Sandbox architecture
  • Environment variables — Reference and .env.example
  • Plugins, datasources, chat platforms and connectors — Plugin authoring, Integrations
  • Supported databases and LLM providers — Connect your data, Model routing
  • The Knowledge Base, dashboards, and bringing your own frontend — Knowledge Base, Dashboards, Frameworks
  • The CLI (atlas init, atlas diff, and the rest) — CLI reference
  • The monorepo layout and dev setup — CONTRIBUTING.md
  • What is open source and what is commercial — Enterprise boundary

Acknowledgments

Atlas was inspired by Abhi Sivasailam's work on Vercel's internal data agent d0 and the open-source vercel-labs/oss-data-analyst template. The core insight — invest in a rich semantic layer, trust the model, and keep the tool surface minimal — came from that work.

License

The server and core packages are AGPL-3.0: if you modify the server and serve it to users, you share those modifications. The client libraries (@useatlas/sdk, @useatlas/react, @useatlas/types, @useatlas/plugin-sdk, @useatlas/mcp) and all plugins are MIT. The ee/ directory is source-available under a commercial license; nothing that makes the Atlas work is behind it — only governance, convenience and scale. Full inventory: Enterprise boundary.

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