Ramen: self-hosted MCP for teams

Name: Ramen: self-hosted MCP for teams
Author: bkraad47

제작자: bkraad47버전 0.8.0i★ –i클라우드에서 실행

레지스트리 이름io.github.bkraad47/ramen

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Multi-zone MCP server for GKE/EKS/AKS: Python tools from git, NeMo guardrails, SSO, autoscaling.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 클라우드에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 개발자 도구
입력해야 할 값: Authorization, ramen-group, ramen-zone

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.
직접 입력할 값: Authorization, ramen-group, ramen-zone

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

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http ramen 'https://{ramen_edge}/mcp' --header 'Authorization: Bearer {key}' --header 'ramen-group: {group}' --header 'ramen-zone: {zone}'

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "ramen": {
      "url": "https://{ramen_edge}/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {key}",
        "ramen-group": "{group}",
        "ramen-zone": "{zone}"
      }
    }
  }
}

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

주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "ramen": {
      "type": "http",
      "url": "https://{ramen_edge}/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {key}",
        "ramen-group": "{group}",
        "ramen-zone": "{zone}"
      }
    }
  }
}

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

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

Authorization 비밀 HTTP header
Group MCP key, or use OAuth sign-in instead
ramen-group 필수 HTTP header
Ramen group to route to
ramen-zone 필수 HTTP header
Ramen zone to route to

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 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 bkraad47 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
주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요
… 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 1395개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 1395개 중 70%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1395개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Ramen: self-hosted MCP for teams, 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: Authorization, ramen-group, ramen-zone

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.8.0)은 21일 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:★ 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★ 34,245MIT4일 전 업데이트

설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

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

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT16일 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.

Build your MCP tools in Python, deploy them across zones on GKE, EKS and AKS .

Rust MCP node + Python 3.12 runtime workers, Streamable HTTP at the edge and gRPC inside, guardrails per tool,

Entra ID and Google Workspace sign-in, autoscaling — managed from one FastAPI console.

Docs: https://bkraad47.github.io/ramen/ · Get started · How it works · The MCP repo · Connect a client with OAuth · Deploy on GCP · AWS · Azure · Contracts · Releases

Streamable HTTP is the front door. Every worker serves POST /mcp — a URL and a bearer header, nothing to

install — next to the gRPC service it has had since 0.3.1, on the same port, through the same guards. The stdio

bridge stays for clients that only speak stdio.

Status. Current release 0.8.0, verified live on GKE, EKS and AKS on 2026-10-17 — smoke, the 63-check release suite and six load-test scenarios on each cloud — then torn down; CI proves both transports on Linux and Windows. The single record of what each run covered, and what is tested only, is Transport → What is verified.

Build and deploy your own MCP tools across zones. Ramen turns a git repo of tools, resources and prompts into a fleet of MCP workers behind a cloud load balancer, and keeps who-can-call-what, secrets, guardrails, canary gates and the audit trail in one console. It is a platform for *your* tools, not a gateway in front of someone else's. Each worker pairs a Rust MCP node (Streamable HTTP and gRPC on one port, bearer auth, IP allow-lists, health, logs) with a Python 3.12 runtime that pip-installs and runs your code: user code never runs in the process that holds the keys. The shape, the data model and why each piece is where it is: How it works.

Git → bucket → worker. Deploy syncs the repo to a bucket; workers load by content hash. No git creds on pods.
Canary by default, gated. Roll a canary, smoke-test tools/list, diff its tool schemas against stable (breaking changes stop unless you say breaking: true), run the repo's golden cases, then roll stable. Failure leaves stable untouched.
Multi-zone from day one. Group → Environment → Zone → Worker; the load balancer routes on ramen-group / ramen-zone, so one client config works for every zone.
Guardrails inside the worker. Opt a tool into a check before the call and after the result, run in the Python runtime next to it: NVIDIA NeMo Guardrails rails (deterministic or LLM-backed, your model and key) or a policy.py of your own. A blocked call is a readable tool error and the access log names the rail. Fail-closed by default.
Your identity provider decides, your admins override. Add Microsoft Entra ID, Google Workspace or any OIDC provider on the Config page, on any cloud; read a person's groups from Graph or Cloud Identity at sign-in, map them to roles per group, and keep what admins set by hand.
Roles per group, and roles you define. Group Admin, Viewer, MCP User or a custom role on one of those bases (analyst on Viewer), usable in memberships, provider rules and per-tool access; a role can be OAuth only. Decide per environment who may see and who may call each tool; a drift signal flags a caller repeating one call.
Autoscaling by Ramen. Each zone runs between 1 worker and a max that admins set; the console scales up fast under load and back down when quiet, the same on all three clouds, with no HPA and every step in the audit log.
Three clouds. Terraform and Helm for GKE, EKS and AKS, with the same console and guards on each (Deploy to the cloud).
Enterprise controls. rmk_ MCP keys and rmn_ API keys stored as salted hashes, IP rules per zone at the node and at the cloud edge, secrets that are never displayed, Redis throttles, an audit line for every action.
One Deployment per zone, not one per tool. A worker loads *every* tool of the group, so thirty tools run on one Deployment per zone (two pods with a canary) behind one load balancer; autoscaling adds pods for load, not for tool count.

Start here · the demo group repo [ramen-demo-mcp-group](https://github.com/bkraad47/ramen-demo-mcp-group)

(point a group at it and press Deploy) · the stdio bridge [ramen-mcp-bridge on PyPI](https://pypi.org/project/ramen-mcp-bridge/)

(uvx ramen-mcp-bridge@latest) · the images [bkraad47/ramen-worker](https://hub.docker.com/r/bkraad47/ramen-worker)

and [bkraad47/ramen-console](https://hub.docker.com/r/bkraad47/ramen-console) on Docker Hub and GHCR.

Quickstart (local, 5 commands)

Needs Docker with compose v2, uv, git and make. make up pulls the release's two images from Docker Hub, about a minute; make up BUILD=1 builds them from source instead (three to five minutes).

git clone https://github.com/bkraad47/ramen && cd ramen

make up # Firestore emulator + console https://localhost:8443 + one worker (localhost:8080: Streamable HTTP + gRPC) make demo # zone, group demo from the demo repo, an rmk_ key, a canary deploy, then a tools/call

PASS: demo_calculator_tool(2,3,add) -> 5 <- the success line

open https://localhost:8443 # self-signed cert; admin@ramen.local + the generated password: grep ADMIN_PASSWORD deploy/local/.env make down # stop and remove volumes

make demo is safe to re-run: an existing zone, group or environment answers "exists" and a fresh key is generated each time. Nothing in the stack is a static secret: make up generates the admin password, Fernet key, MCP key, admin key and session secret into deploy/local/.env (git-ignored), and scripts/check_secrets.py fails CI if a literal one ever returns.

Connect a client

A worker is a URL (/mcp) and two routing headers, ramen-group and ramen-zone. The credential decides whose name a call runs under:

A group key (rmk_) in Authorization: Bearer, for agents and automation. Any HTTP-capable client.
A person's sign-in through the console (OAuth 2.1, with a Ramen password, Entra ID or Google): Claude Code over HTTP, or any stdio client through the bridge.

Every form, with the pages you will see: Get started → Connect a client · Connect with OAuth · Transport → Connecting. In a cloud, the group page's How MCP users sign in card prints the exact commands for your install.

Screenshots

Login	Dashboard, load per zone and group

Group: environments, deploy jobs, zones/workers, MCP keys	Deploy job with streamed log

Secrets (names only, values never shown)	Logs (one JSON line per MCP call, downloadable)

Identity providers: Entra ID with group lookup and role rules	Custom roles, one OAuth-only

Zone actions: count, max, last autoscale decision	Zones and workers with the max per group

Transport and security, in short

Workers speak Streamable HTTP (POST /mcp, MCP spec 2025-06-18) and gRPC (ramen.v1.Mcp/Call) on one port through one implementation of every guard, so a check is on both transports or on neither. TLS ends at the load balancer. The node checks the credential, the source range at the provider's x-forwarded-for hop, blocked names and the size and in-flight caps. The runtime reaches the bucket as the zone's own cloud identity, and guardrails run between the runtime and your tool. Hop by hop, with what protects each and what is verified: Transport. Boundaries and non-goals: Threat model.

Deploy to the cloud

Target	What Terraform and Helm build	Guide
GCP	GKE Autopilot, Firestore, GCS, Secret Manager, global HTTPS LB (GKE Gateway, header-routed gRPC and Streamable HTTP), Cloud Armor	docs · `deploy/README.md`
AWS	EKS, DynamoDB, S3, Secrets Manager, ALB (gRPC and HTTP/1.1 target groups), WAF (Terraform or CloudFormation)	docs
Azure	AKS (workload identity), Table Storage, Blob Storage, Key Vault, Envoy Gateway with a Let's Encrypt certificate	docs
Local	docker compose: Firestore emulator, console, one worker; CI e2e on every push	`deploy/local/README.md`

Bring-up is the same on each: terraform apply → helm upgrade --install (the release's public images, or make push to your own registry) → add a zone and a group in the console → Deploy. About 25 minutes, mostly waiting for the cluster and the load balancer. The edge gets a publicly trusted certificate on a free sslip.io hostname (Let's Encrypt on AKS), so clients use https:// /mcp and the bridge points at :443 --tls with nothing to import. What each cloud run covered: Transport → What is verified.

Write your own tools

A group repo is

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Ramen: self-hosted MCP for teams

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 README

Quickstart (local, 5 commands)

PASS: demo_calculator_tool(2,3,add) -> 5 <- the success line

Connect a client

Screenshots

Transport and security, in short

Deploy to the cloud

Write your own tools