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

Gapproof

제작자: CloudCorpRecords버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.CloudCorpRecords/gapproof

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Find untested functions: link tests to code, score coverage, record proven runs locally.

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: 기타

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

  • 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": {
    "gapproof": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/gapproof",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add gapproof -- npx -y @reneturcios/gapproof mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "gapproof": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/gapproof",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "gapproof": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/gapproof",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 CloudCorpRecords 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32415개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32415개 중 88%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32415개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Gapproof, 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(0.1.0)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Safe Fetch

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Safe Fetch

제작자: Sanoy24

MCP server for fetching URLs, safe against SSRF, DNS rebinding, and redirect-to-internal attacks.

내 컴퓨터에서 실행오늘 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.

gapproof

gapproof is a local test-gap analysis tool for a code repository. It walks the sources, extracts the functions it finds, checks which of them are mentioned by a test, and reports the gaps: functions no test appears to cover. Recorded test runs add a second, stronger signal — a function named by a passing run (directly, or through the test that links it) counts as *proven*, not just linked — and the two signals combine into a single coverage score.

This package is a clean-room rebuild, and a labelled core subset: it covers 12 of the 18 tools documented for the original Orangepro MCP server (orangepro_*). The omitted tools are listed under "Scope" below.

How it works — honestly

There is no AST, no parser, and no network call anywhere. The engine is a set of documented heuristics:

  • Walk. Starting at the given root, it skips node_modules, .git, dist, and dot-directories. Files ending in .ts, .tsx, .js, .jsx, or .py are classified as tests when they live under test/, tests/, or __tests__/, or are named *.test.*, *.spec.*, test_*.py, or *_test.py; all others are sources.
  • Extraction (regex). TypeScript/JavaScript: function name(, export function name(, and const name = (...) => (also let/var, the function keyword form, and an optional async). Python: def name(. A Python name not starting with _ counts as exported; a TS/JS name counts as exported when declared with export.
  • Linking. A function is *linked* when its name appears as a word in some test file's content.
  • Proving. orangepro_record_run appends a run (test, outcome: "pass" | "fail", optional functions) to the persisted graph. A function is *proven* when a passing run names the function, or names a test file / test case that links it.
  • Score. 60% × linked ratio + 40% × proven ratio, reported on a 0–100 scale with one decimal place.
  • RTM. Requirement ids matching [A-Z]+-\d+ are read from source *comments only* (//, /* … */, #) and associated with the functions defined in the same file.

State lives in one file: /.gapproof/graph.json, written by orangepro_start and orangepro_record_run. Everything else reads the repository (and that graph, when runs matter) without writing.

Install

npx @reneturcios/gapproof orangepro_start '{"root":"/path/to/repo"}'

Or run the container image:

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/gapproof

The container defaults to the MCP server. Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. No API key is needed — the original's optional model key only powers its AI test-generation tools, which this subset omits.

CLI

The CLI mirrors the tools: one subcommand per tool, taking its arguments as a single JSON object.

gapproof orangepro_start '{"root":"/path/to/repo"}'

gapproof orangepro_analyze_sources '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof orangepro_find_test_gaps '{"root":"/path/to/repo","limit":10}' gapproof orangepro_status '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof orangepro_record_run '{"root":"/path/to/repo","test":"math.test","outcome":"pass"}' gapproof orangepro_export_evidence_pack '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof --version

Exit codes: 0 on success, 1 on an analysis or validation error, 2 for usage errors.

MCP server

One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:

npx -y @reneturcios/gapproof mcp

MCP client configuration:

{

"mcpServers": { "gapproof": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/gapproof", "mcp"] } } }

Tools

All tools take root (the repository path) unless noted.

ToolExtra inputWhat it returns
orangepro_start—Analyzes the repo, persists .gapproof/graph.json (preserving recorded runs), and returns {root, sources, functions, tests, linked, unlinked} counts.
orangepro_analyze_sources—The same walk without persisting: per-file function lists plus the total function count.
orangepro_find_test_gapslimit (optional)Unlinked functions as [{function, file, exported}], exported first, then in file order.
orangepro_status—With a persisted graph: {exists: true, generated_at, counts}. Without one: {exists: false} plus a fresh, unstored snapshot.
orangepro_doctor—{root_exists, has_manifest, source_files, test_files, issues}; a manifest is package.json or pyproject.toml at the root.
orangepro_graph_score—{score, linked_ratio, proven_ratio, functions} — 60% linked + 40% proven.
orangepro_stats—{files, functions, tests, test_files, linked, unlinked, proven, runs}. tests counts individual test cases; test_files counts files.
orangepro_rtm—[{id, functions, covered}] for requirement ids found in source comments; covered means every associated function is linked. Empty when no ids appear.
orangepro_changed_impactfiles (required array){changed_functions, affected_tests, unlinked_changed} for the given repo-relative changed files.
orangepro_record_runtest, outcome (required), functions (optional)Appends a run to the graph (running a fresh analysis first when no graph exists) and returns {recorded: true, runs_total}.
orangepro_explain_testtest (required)Locates a test file by name substring and returns {test, file, linked_functions, proven_functions, content_excerpt} (excerpt ≤ 400 chars).
orangepro_export_evidence_pack—{generated_at, root, score, stats, gaps, runs}, returned to the caller — nothing is written.

Scope

Omitted from this core subset: orangepro_prove_loop, orangepro_prove, orangepro_generate_tests, orangepro_update_graph, orangepro_ai_links, and orangepro_ai_flows. Those are the original's proof-execution and AI-assisted tools; the AI flows need a model key in the original. This subset reproduces the local analysis surface only, with the heuristic limits stated above: name-based linking can miss indirect coverage and can credit a coincidental mention, and comment-based RTM extraction only sees ids written in comments.

Development

npm install

npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, in-memory fixture repo, no network, no disk npm run dev # run the CLI from source via tsx

License

MIT — see LICENSE.

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