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

Over-Reach Detector

제작자: choreoatlas버전 0.0.6i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.choreoatlas/over-reach-detector

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Detect when AI code changes exceed declared task scope (MCP server).

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": {
    "over-reach-detector": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "over-reach-detector"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add over-reach-detector -- uvx over-reach-detector

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "over-reach-detector": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "over-reach-detector"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "over-reach-detector": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "over-reach-detector"
      ]
    }
  }
}

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 choreoatlas 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 2198개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2198개 중 10%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2198개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Over-Reach Detector, 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(0.0.6)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 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★ 4,276MIT6일 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.

Over-Reach Detector (MCP server)

Detect and report when AI coding agents change files outside their declared task scope. Designed to plug into Cursor, Claude Code, and other MCP-compatible AI coding agents via the standard stdio transport.

Compares two things:

  1. Declared scope — the files (as fnmatch globs) and categories (tests, docs, infra, config, code) the task is allowed to touch.
  2. Actual diff — the files the AI actually modified.

If the actual diff exceeds the declared scope, the tool returns status=over_reach and lists the offending files and categories.

What this tool does and does not do

over-reach-detector is an audit/disclosure tool, not a sandbox and not a blocker.

It compares a declared task scope with the actual files/categories changed by an AI coding agent. If the actual changes exceed the declared scope, it reports that mismatch.

It does not prevent file writes by itself. It does not decide whether to revert, approve, or block a change. The caller remains responsible for enforcement, rollback, or human review.

Install

From PyPI:

pip install over-reach-detector

From source:

git clone https://github.com/choreoatlas/over_reach_detector

cd over_reach_detector pip install -e .

Quick start

Run all tests: python -m pytest -v

Try the CLI directly: python -m over_reach_detector.detector --input fixtures/example_pr_1.json --format markdown

Use as MCP server

Start the server (stdio transport): over-reach-detector (or python -m over_reach_detector.server from source)

Register with your AI agent:

  • Cursor: in ~/.cursor/mcp.json, add (after pip install over-reach-detector):
{

"mcpServers": { "over-reach-detector": { "command": "over-reach-detector" } } }

Dev / from source: use "command": "python", "args": ["-m", "over_reach_detector.server"] (run from repo root).

  • Claude Code: after pip install over-reach-detector, run claude mcp add over-reach-detector over-reach-detector (writes to ~/.claude.json). Dev / from source: claude mcp add over-reach-detector /absolute/path/to/python -m over_reach_detector.server.

The tool

check_scope_tool takes:

  • declared_files: list of fnmatch globs (e.g. ["docs/*.md", "tests/*.py"])
  • declared_categories: subset of ["tests", "docs", "infra", "config", "code"]
  • actual_files: list of file paths the AI modified
  • output_format: "json" (default) or "markdown"

Returns a report with:

  • status: in_scope (within declared scope) | over_reach (reported mismatch) | empty
  • file_overreach: files not matching any declared glob
  • category_overreach: inferred categories outside the declared set

Scope discipline

Current scope: CLI + MCP stdio server + 1 tool. Python only. fnmatch-based globs.

Out of scope (forbidden): code quality review, security audit, completeness governance, languages other than Python, multi-tool MCP servers, HTTP/SSE transport, GitHub Actions integration. These are deliberately deferred to later versions or never.

Example usage

Call check_scope_tool directly from Python (same logic the MCP server exposes):

import json

from over_reach_detector import server

result = server.check_scope_tool( declared_files=["docs/*.md"], declared_categories=["docs"], actual_files=["docs/a.md", "scripts/extra.py"], output_format="json", )

report = json.loads(result) print(report["status"]) # "over_reach" print(report["file_overreach"]) # ["scripts/extra.py"]

License

MIT — see LICENSE.

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