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

FronyBoard

제작자: Cafelatte1버전 0.43.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Cafelatte1/fronyboard

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Project tracker for AI agents: roadmap, periods, tasks and a validation gate, in one SQLite file

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: 데이터베이스 및 데이터셋

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

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": {
    "fronyboard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fronyboard"
      ],
      "env": {
        "AIRA_DATA_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add fronyboard --env AIRA_DATA_DIR=your-value -- uvx fronyboard

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "fronyboard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fronyboard"
      ],
      "env": {
        "AIRA_DATA_DIR": "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": {
    "fronyboard": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fronyboard"
      ],
      "env": {
        "AIRA_DATA_DIR": "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

  • AIRA_DATA_DIR env
    Data root; default is Frony/FronyBoard/data under LOCALAPPDATA (or ~/.Frony/FronyBoard/data)

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 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Cafelatte1 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

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1142개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1142개 중 79%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1142개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

FronyBoard, 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(0.43.0)은 9일 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: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

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

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0어제 업데이트
설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.03일 전 업데이트
설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-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.

FronyBoard

An MCP server that gives AI agents (Claude Code and friends) a first-class project tracker.

Where Jira is an issue tracker for humans behind a web UI, FronyBoard replaces each part with something an agent can use natively:

JiraFronyBoard
DatabaseOne SQLite file in a dedicated data directory
RecordsJSON documents (roadmap, period) + Markdown
APIMCP tools
Workflow engineSchema + rule validation, run as a gate before every write
State transitionAn MCP tool call (transition_task)

The schema and operating rules were extracted from a real product's management system (31 tasks shipped through it), then generalized.

Install

Requires uv. One line registers FronyBoard in Claude Code; uvx fetches the package from PyPI on first use and caches it:

claude mcp add FronyBoard -- uvx fronyboard

Any MCP client that can launch a stdio command works the same way — the command is uvx fronyboard. It is also listed in the MCP Registry as io.github.Cafelatte1/fronyboard. From a clone, point at the checkout instead (this needs git):

git clone https://github.com/Cafelatte1/fronyboard

claude mcp add FronyBoard -- uv run --directory \backend fronyboard

This is the local (stdio) mode: the client starts the server as a child process and talks to it over a pipe. No HTTP, no network, no credentials — web.py and fauth.py are never called. Data is written to %LOCALAPPDATA%\Frony\FronyBoard\data (~/.Frony/FronyBoard/data where LOCALAPPDATA is unset); set AIRA_DATA_DIR to relocate it. Logs (JSON Lines, one line per MCP tool call plus server events) go to the sibling logs folder — FRONYBOARD_LOG_DIR overrides.

To share one FronyBoard between several machines, or to use it from the Claude and ChatGPT apps, run it as an HTTP server instead — see docs/self-hosting.md.

Project setup

Connecting the MCP server gives every session the tools and the general workflow (delivered as server instructions). What it cannot know is which FronyBoard project a codebase belongs to — declare that in the codebase itself by adding this section to its CLAUDE.md (create the file if the project has none):

## FronyBoard

This project is tracked by FronyBoard (project key: DLY). Manage tasks through the FronyBoard MCP tools, following the FronyBoard server instructions.

Replace DLY with the project's key (register one first with create_project). The section is also the opt-in signal: a codebase without it is treated as not FronyBoard-managed.

Model

fronyboard.db

├── projects one row per project (key e.g. DLY): the roadmap record — │ yearly overview (goal / now / target / checklist) + quarterly milestones └── periods one row per opened period (e.g. 2026Q3): tasks ({KEY}-001, ...)

  • result (retrospective, written when the period closes)

A project is two kinds of records — the roadmap, and one record per period. Both are JSON documents; the schema and the rules that guard it are in backend/src/fronyboard/validation.py.

  • Task ids are a project-global sequence (DLY-042) — they keep counting across periods and are never reused. They are the only link between FronyBoard and a codebase: use them in branch names (feat/DLY-042/short-desc) and record the branch on the task.
  • A task is a title (v0.33.0, AIR-086) plus status, tags, depends_on, branch and two one-line notes of at most 300 characters each. Agents read titles and status; the 25-line body nobody read, and the month/week slots that only existed to schedule it, are gone. Time is meta.completed_at.
  • The two notes answer different questions at different moments (v0.38.0, AIR-090). content is written at create time and says why the task exists — the pressure behind it, or the scope deliberately left out. The approach chosen is not part of it (AIR-092): agents wrote it here and again in the commit, so it lives in the commit only. check is required by transition_task(status="done") and says what proves it done — the command and its output, or an observable a reader can go and see. One free note asked before the work can only restate the plan: in a 12-session benchmark every task an agent wrote paraphrased its own title, because the note was fixed at create time and update_task was never called. Reopening a task drops its check; nothing is proven any more.
  • Reference chain: period → roadmap milestone (the quarter). That is the only one, and the milestone is optional (v0.40.0, AIR-095): a period without one is valid, and its tasks are checked like any other's.
  • Statuses — milestones: planned | active | done; tasks: todo | in_progress | done | blocked | cancelled.
  • `cancelled` is the soft delete — there is no hard delete. Cancelling requires a reason, keeps the record (and its id) forever, and hides the task from queries by default (list_tasks takes include_cancelled). blocked = may resume, cancelled = will not happen; transitioning a cancelled task restores it.
  • Carry-over: a task that outlives its period is not moved — recreate it in the next period under a new id and note the mapping in the closing retrospective.
  • `get_status` is the whole resume — the overview, each period's open tasks, and recent_done: the ten most recently finished tasks with their content, their check and when they completed. What is already built is what a cold session needs most, and nobody makes a second call to find it (AIR-090). It is still a record of claims: the board says what an agent reported, the code is the evidence.
  • `depends_on` on a task lists the earlier tasks it builds on (other projects allowed). It points backwards only — there is no forward index, because storing one direction and deriving the other read as inverted often enough to be worth dropping (v0.36.0, AIR-089). The field was follows until v0.37.0; the boot migration renames it. It is a pointer, not a lock: list_tasks and get_status flag the entries not yet done as waiting_on, and nothing is ever blocked.
  • Timestamps (meta.created_at / updated_at / started_at / completed_at) are stamped by the server in naive UTC — started_at on the first in_progress transition, completed_at on done (and removed again if the task leaves done). Agents never write them.
  • The `result` field closes a period — the rest of the file holds only current state, so the "why it turned out this way" lives there: judgment and reasons, not counts. Its presence is what marks a period closed.

Tools

AreaTools
Projectscreate_project, update_project, list_projects, get_roadmap, get_status, validate
Roadmapset_overview, set_check, upsert_milestone
Periodsopen_period, close_period, get_retrospective
Planningcreate_task, update_task, transition_task
Querieslist_tasks, get_task, search_tasks, recent_activity
Guidehelp — the full usage guide as Markdown; the server instructions point to it

update_task and transition_task derive the project from the task id prefix (DLY-042 → DLY), so their key parameter is optional. Re-calling close_period on a closed period rewrites its retrospective.

Typical flow:

create_project

→ create_task (opens the current quarter) → transition_task in_progress (with branch) → ... → transition_task done → close_period (retrospective)

Planning is optional, not a prerequisite. create_task opens the current quarter by itself (in FRONYBOARD_TZ, else the server's zone); open_period opens any other quarter, with or without a milestone. set_overview and upsert_milestone add the year's and the quarter's goals whenever there are some. A milestone added to an open quarter starts active; closing the quarter marks it done.

Every mutation is validated before anything is written; invalid changes are rejected with the full error list. close_period refuses while tasks are still todo or in_progress. Writes are serialized per project, so concurrent clients cannot collide on ids or lose updates.

Self-hosting

The same package also runs as an always-on HTTP server (fronyboard serve): MCP over streamable HTTP for every machine on your network, a read-only web dashboard for humans, API keys per device, and OAuth for the hosted Claude / ChatGPT apps. Authentication is delegated to FronyAuth, a separate service. None of it is needed for the stdio install above. To see the dashboard on your own machine without any of that, run fronyboard serve --local (loopback only, no login) and open http://127.0.0.1:8642. docs/self-hosting.md covers the setup; docs/operations.md is the day-2 runbook.

Development

uv run --directory backend pytest      # backend

cd frontend; npm test # dashboard

The repo is a monorepo. backend/src/fronyboard/ — store.py (SQLite, data root), validation.py (schema gate), service.py (operations), auth.py (bearer middleware) + fauth.py (FronyAuth client), log.py, web.py (JSON API + static serving), server.py (MCP tool surface + CLI). frontend/ — the dashboard (React + Vite), built to static files that the backend serves; its build output frontend/dist is committed so a server needs no Node toolchain.

The three docs under docs/ cover what the code cannot tell you — running this on your own machines:

  • docs/self-hosting.md — running FronyBoard as a shared server: clients, dashboard, hosted apps, deploy
  • docs/operations.md — home server runbook
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