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

Quarterback

제작자: bobbyrgoldsmith버전 1.0.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.bobbyrgoldsmith/quarterback

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators

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: 문서, 시트 및 사무 업무

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": {
    "quarterback": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quarterback"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add quarterback -- uvx quarterback

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

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

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 bobbyrgoldsmith 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

문서, 시트 및 사무 업무 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 3537개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 3537개 중 5%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 3537개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Quarterback, 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(1.0.1)은 8개월 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: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Calendar

제작자: BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

클라우드에서 실행★ 7,620MIT2개월 전 업데이트
설치

Excel MCP Server

제작자: haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

내 컴퓨터에서 실행★ 4,276MIT7일 전 업데이트
설치

MCP Server for Excel

제작자: sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

내 컴퓨터에서 실행★ 847MIT4일 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.

Quarterback

Read the field. Call the play.

Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators.


Every other AI task manager breaks down one project into subtasks. Quarterback helps you decide which of your ten projects to prioritize right now — using a 5-factor weighted scoring engine, organizational context, and time-aware planning. It runs locally, costs nothing, and works as both a standalone CLI and an MCP server for Claude.

What Makes Quarterback Different

FeatureQuarterbackTaskMaster AIShrimp Task Manager
Multi-project prioritization5-factor weighted engineSingle-project breakdownSingle-project
Advisory document systemAnalyze articles against your goalsNoNo
Agent orchestrationAutonomy levels + webhooksNoNo
Time-aware planningWorking hours, lunch, buffer timeNoNo
Organizational contextGoals, constraints, workflowsNoNo
Knowledge wiki (Playbook)LLM-maintained wiki for cross-session consistencyNoNo
Conflict detectionCross-project scheduling conflictsNoNo
Standalone CLIFull CLI without AI runtimeRequires AIRequires AI
CostFree (MIT)FreeFree

Quick Start

# Install

pip install quarterback

Initialize (creates ~/.quarterback/)

quarterback init

Interactive setup wizard — walks you through org, goals, workflows, projects, constraints

quarterback setup

Add your first project and tasks

quarterback add "Launch landing page" --project "My Startup" --priority 4 --effort 3 --impact 5 quarterback add "Write blog post" --project "Content" --priority 3 --effort 2 --impact 3

See what to work on

quarterback priorities

Find quick wins

quarterback quick-wins

Plan your day with time awareness

quarterback plan-day

LLM-Powered Setup (via MCP)

When using Quarterback as an MCP server, ask your LLM: *"Set up Quarterback for me"* — it will call the setup_quarterback tool, interview you conversationally about your business, goals, workflows, projects, constraints, and knowledge base (Playbook), then write all config files and database records in one shot. No manual YAML editing required.

MCP Server

Quarterback works with any MCP-compatible client — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, OpenAI agents, and others. All 23 tools use standard MCP protocol (JSON-RPC over stdio) with no LLM-specific dependencies.

# Install with MCP support

pip install quarterback[mcp]

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }

Or for Claude Code (~/.claude/settings.json):

{

"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }

The same quarterback-server command works with any MCP client — just add it to your client's server configuration.

Then ask your LLM: *"What should I work on today?"* — it will use all 23 Quarterback tools to analyze your priorities.

Features

5-Factor Prioritization Engine

Every task is scored across five dimensions:

FactorWeightWhat it measures
Impact30%Task impact + project revenue/strategic value
Urgency25%Due date proximity + blocking status
Strategic25%Project priority + milestone status
Effort15%Inverted effort score (quick tasks score higher)
Quick Win5%High impact + low effort bonus
Advisory Document System

Analyze external articles, books, and advice against your organizational context:

# Import and auto-analyze an article

quarterback advisory-add --title "Growth Strategy" --url https://example.com/article

Review the analysis

quarterback advisory-view --id 1

Approve recommendations (optionally create tasks)

quarterback advisory-approve --id 1 --approve 1,3,5 --create-tasks

The analyzer checks every recommendation against your goals and constraints, flagging conflicts and synergies.

Agent Orchestration

Mark tasks for autonomous agent execution with configurable autonomy:

  • Draft: Agent creates a draft for your review
  • Checkpoint: Agent pauses at key decisions for approval
  • Autonomous: Agent runs to completion

Webhooks notify your automation layer (n8n, Zapier, custom) when tasks are ready.

Playbook — Knowledge Wiki

Playbook is Quarterback's compiled knowledge layer. It's an LLM-maintained markdown wiki that gives every session — local CLI, MCP, or autonomous agent — the same canonical context about your projects, decisions, and strategies.

The problem it solves: Without Playbook, each AI session starts fresh and re-derives your organizational context from sparse signals. Two sessions running the same query can produce different results because they reconstruct understanding independently. Playbook provides accumulated knowledge that all sessions read from.

How it works:

~/playbook/                          (or ~/.quarterback/playbook/)

├── CLAUDE.md # Schema — how the LLM reads/writes pages ├── raw/ # Drop zone for source material └── wiki/ ├── index.md # Master catalog — read this first ├── entities/ # Companies, products, clients, tools ├── concepts/ # Patterns, strategies, recurring themes ├── decisions/ # Decisions with rationale and alternatives ├── compiled/ # QB-compatible files for task scoring │ ├── goals.md # Read by QB's prioritization engine │ └── constraints.md # Read by QB's conflict detection └── log.md # Append-only operations record

Setup: Playbook is created automatically during quarterback setup (or the MCP setup wizard). The interview asks about your key entities, concepts, and decisions, then seeds initial wiki pages.

Without Playbook: Quarterback works exactly as before — reading goals and constraints from ~/.quarterback/org-context/ files. Playbook is opt-in.

With Playbook: Quarterback reads compiled/goals.md and compiled/constraints.md from Playbook first, falling back to org-context/ files if Playbook isn't initialized. Your LLM reads wiki/index.md for full organizational context.

# Check Playbook status

quarterback playbook status

Browse the index

quarterback playbook index

List pages by category

quarterback playbook list --category entities

Read a specific page

quarterback playbook read entities/my-product.md

Search across all pages

quarterback playbook search "budget"

Obsidian integration (optional): During setup, you can opt to configure Playbook as an Obsidian vault. Open the Playbook folder in Obsidian for graph visualization and visual editing. Install an Obsidian MCP server for programmatic access. No Obsidian dependency required — Playbook works as plain markdown files.

CI/CD Pipeline Integration

Quarterback's CLI and webhook system make it a natural fit for automated pipelines — update task status, log deliverables, and trigger downstream work without a human in the loop.

Direct CLI in pipelines

Add Quarterback commands to any CI/CD step. The CLI is stateless and scriptable:

# GitHub Actions example: auto-update task on deploy
  • name: Mark deploy task complete run: | pip install quarterback export QUARTERBACK_HOME=${{ runner.temp }}/.quarterback quarterback update 42 --status completed --notes "Deployed via CI, SHA: ${{ github.sha }}"
# After test suite passes, log results to a task
  • name: Report test results run: | quarterback update 38 --notes "Tests passed: 106/106, coverage 87%. Build #${{ github.run_number }}"
# Nightly: check for overdue deliverables and alert
  • name: Nightly priority check run: | quarterback alert-check quarterback priorities today --limit 5
Agentic CI/CD with webhooks

Register a webhook and let your automation layer react to task events in real time:

# Register a webhook pointing at your n8n/Zapier/custom endpoint

quarterback-server # MCP tools available, or use CLI:

# In your automation script: mark a task agent-ready after PR merge

import subprocess subprocess.run([ "quarterback", "update", "55", "--status", "completed", "--notes", f"PR #{pr_number} merged. Deployed to staging." ])

Use cases:

Pipeline eventQuarterback actionWhat happens
PR mergedupdate_task status=completedTask marked done, webhook fires to Slack
Deploy succeedsupdate_task with SHA + environment notesDeliverable tracked with audit trail
Nightly cronget_priorities + alert-checkTeam gets daily summary of what's overdue
Test suite failsadd_task with failure detailsBug auto-filed, linked to project
Sprint startsget_priorities + detect_conflictsSurface scheduling conflicts before work begins
Agent completes workupdate_agent_status status=completedWebhook notifies orchestrator, next task dispatched
Release taggedadvisory-add with release notesChangelog analyzed against project goals
Shared database across environments

Point multiple environments at the same Quarterback instance:

# All CI runners share one database via mounted volume or network path

export QUARTERBACK_HOME=/shared/quarterback

Or per-environment with migration

quarterback migrate /path/to/source

This lets your local CLI, CI pipelines, and MCP-connected agents all read and write to the same task graph — giving you a single source of truth across manual and automated workflows.

Time-Aware Planning
quarterback plan-day

Considers your working hours, lunch break, buffer time for meetings, and current time to suggest tasks that actually fit in your remaining day.

Configuration

Organizational Context

After quarterback init, run quarterback setup for an interactive wizard, or ask Claude to run the setup wizard via MCP. You can also manually configure your context in ~/.quarterback/org-context/:

~/.quarterback/org-context/

├── goals.md # Your strategic, workflow, and project goals ├── projects.yaml # Active projects with metadata ├── workflows.yaml # Groups of related projects └── constraints.md # Time, budget, and strategic boundaries

Example templates are included — copy from .example files and customize.

If you enable Playbook during setup, goals.md and constraints.md are auto-maintained from the wiki's compiled/ directory. You can still manually edit the org-context files — Playbook is additive, not required.

Alert Configuration

Configure notifications in ~/.quarterback/config/alerts.yaml:

  • Quiet hours (no notification

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기