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

DokuTrak

제작자: Crackx17버전 0.1.2i★ –i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름io.github.Crackx17/dokutrak-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Let your agent chase the documents: create, chase, read and collect DokuTrak Document Requests.

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: 컴퓨터 또는 클라우드
  • 전송 방식: stdio, Streamable HTTP
  • 카테고리: 문서, 시트 및 사무 업무
  • 입력해야 할 값: DOKUTRAK_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

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

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://app.dokutrak.com/api/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "your-value",
        "DOKUTRAK_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http dokutrak https://app.dokutrak.com/api/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

claude mcp add dokutrak --env DOKUTRAK_API_KEY=your-value --env DOKUTRAK_API_URL=your-value -- npx -y dokutrak-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "url": "https://app.dokutrak.com/api/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "your-value",
        "DOKUTRAK_API_URL": "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": {
    "dokutrak": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.dokutrak.com/api/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "dokutrak": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "your-value",
        "DOKUTRAK_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://app.dokutrak.com/api/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • DOKUTRAK_API_KEY 비밀 필수 env
    The Agent Connection, issued from Settings → Connect an agent in the DokuTrak app.
  • DOKUTRAK_API_URL env
    Base URL of the DokuTrak API, ending in /api. Defaults to https://app.dokutrak.com/api.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 8일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

  • prepare_request

    Prepare or edit recipient, checklist, deadline and optional message before connecting. No request is created and nothing is sent. Keep the returned preview through connection, then pass it unchanged to review_request. Missing or invalid details must be corrected.

  • review_request

    After connection, submit the unchanged preview and a stable UUID operation_id. Open reviewUrl for the Professional to review and explicitly confirm in DokuTrak. Reuse the operation_id for retries. Changed details require a new operation and confirmation. No request or email is cr

  • send_request

    Send only after the Professional confirms the exact version on reviewUrl. Use operation_id and version from review_request. Retries recover the same request. sent means accepted by the email provider, not delivery to the inbox. delivery_unknown requires inspection in DokuTrak; do

  • get_request

    Read checklist receipt, Human Approval status, deadlines and recorded reminder progress. Give request_id or search the title, Client name or email. If several requests match, ask the Professional to select a candidate and call again with its id. Received does not mean approved. T

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Crackx17 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

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    394ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • ✓ 통과

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    도구 설명 4개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

문서, 시트 및 사무 업무 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 3605개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 3605개 중 55%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 3605개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

DokuTrak, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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: DOKUTRAK_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 25일 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: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Agent-Native Calendar

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

제작자: BuilderIO널리 사용됨★ 7.6천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행

Excel MCP Server

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

제작자: haris-musa널리 사용됨↓ 5만/주★ 4.3천8일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

MCP Server for Excel

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

제작자: sbroenne성장 중↓ 4.3천/주★ 8476일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

dokutrak-mcp

The open MCP connector for DokuTrak: let your agent chase the documents.

DokuTrak collects documents from your clients on your behalf: you send a request, the client uploads through a secure link, the files are reviewed, and silent clients get reminded. This connector puts that loop inside the agent you already work in, so "where does the Dupont file stand?" is answered without leaving Claude.

The connector is a thin, stateless client of the DokuTrak API. It holds the Agent Connection you give it, stores nothing on disk, keeps no cache, and duplicates no rule: what your agent may and may not do is decided by the service, and refusals come back as tool errors with the service's own explanation.

Install

You need a DokuTrak workspace and an Agent Connection, issued from Settings → Connect an agent in the DokuTrak app. That screen hands you a paste-ready configuration with your key already in place; the instructions below are the same thing, by hand.

The key is read from the environment variable DOKUTRAK_API_KEY. It is never taken from the command line.

Install in Claude Desktop (one click)
  1. Download dokutrak.mcpb, the connector packaged as an MCP Bundle.
  2. Double-click it, or drag it onto Claude Desktop (Settings → Extensions).
  3. Click Install and paste your Agent Connection key when asked. Claude Desktop masks it, stores it securely and passes it to the connector as DOKUTRAK_API_KEY.

The bundle carries its own copy of the connector and runs on the Node.js built into Claude Desktop: no npx, no configuration file to edit. npm run bundle builds the same file from a clone.

Claude Desktop, by hand

Open the configuration file:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Add the server under mcpServers (create the object if the file is empty):

{

"mcpServers": { "dokutrak": { "command": "npx", "args": ["-y", "dokutrak-mcp"], "env": { "DOKUTRAK_API_KEY": "dk_live_…" } } } }

Restart Claude Desktop. The DokuTrak tools appear in the tools menu of a new conversation.

Claude Code
claude mcp add dokutrak -e DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… -- npx -y dokutrak-mcp

Then /mcp inside Claude Code lists dokutrak and its tools.

Claude Code plugin: tax-season document chase
/plugin install dokutrak --marketplace Crackx17/dokutrak-mcp

The plugin adds the hosted connector (you sign in to DokuTrak on first use) and the tax-season-document-chase skill: give Claude your client list, it builds each client's checklist by return type (W-2, 1099, Schedule C, rental, K-1, retiree…), shows you the whole batch to confirm, prepares one request per client for you to confirm in DokuTrak, sends them, and later reports who is still missing what. Nothing goes out without your confirmation.

claude.ai and ChatGPT (hosted)

Add https://app.dokutrak.com/api/mcp as a custom connector. You sign in to DokuTrak (or create an account) during the OAuth step. The hosted connector prepares a request, sends it only after you confirm it in DokuTrak, and tracks progress. It never returns file content. Downloading files stays with this local connector. Setup: dokutrak.com/connectors.

From a clone, before the npm release
git clone https://github.com/Crackx17/dokutrak-mcp.git

cd dokutrak-mcp npm ci && npm run build

Then point the client at the built file instead of npx:

{

"mcpServers": { "dokutrak": { "command": "node", "args": ["/path/to/dokutrak-mcp/dist/cli.js"], "env": { "DOKUTRAK_API_KEY": "dk_live_…" } } } }

or, for Claude Code: claude mcp add dokutrak -e DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… -- node /path/to/dokutrak-mcp/dist/cli.js.

The skill

skills/dokutrak/SKILL.md teaches the agent the three everyday uses — ask a Client for documents, know where a request stands, chase on rejected files — and how to connect. It is what a DokuTrak user installs alongside the connector:

npx skills add Crackx17/dokutrak-mcp        # the open agent-skills installer

or by hand, for Claude Code / Claude Desktop:

cp -r skills/dokutrak ~/.claude/skills/dokutrak

Configuration

VariableRequiredDefaultMeaning
DOKUTRAK_API_KEYyes—The Agent Connection, from Settings → Connect an agent.
DOKUTRAK_API_URLnohttps://app.dokutrak.com/apiBase URL of the API. Ends in /api; the connector adds /v1.

Tools

Four tools, one round trip: ask, chase, know, collect.

create_request

Creates a Document Request and sends it, in one call, so nothing is left created but unsent. Takes the client's email, a deadline (YYYY-MM-DD or an ISO datetime), the checklist of documents wanted, and an optional title and message. The email goes to the recipient given here and to nobody else; the client uploads through the secure link it contains. Under the hood this is the same two-step the DokuTrak app performs: create with sendEmail: false, then send. If the send fails, the error names the created request, which stays visible in the dashboard.

Nothing goes out without your yes. The email to a real client cannot be recalled, so the tool tells the agent to show you the recipient, the deadline, the checklist and the message, and to wait for your confirmation. The tool is also flagged so that the client asks you before every call: Claude Code prompts each time, even in auto or bypass mode, and Claude Desktop treats it as a tool that always needs approval. A client that ignores these flags is left with the instruction to the agent alone.

request_replacement

Chases the client on the rejected files of a request: flags them, moves the request back to awaiting the client, and returns it to the automatic reminder cadence. This call sends no email by itself; the reminders do, and DokuTrak has no way to email the client immediately, not even from the dashboard. The optional message is recorded in the request's audit trail and is not sent to the client. It refuses a request with no rejected file.

get_request

Where a Document Request stands, in one call: status, the checklist, every collected file with its verdict (approved, rejected with the reviewer's reason, or pending), and the reminder state. Give a request_id, or a search term matching the title or the client's name or email. When several requests match, the tool returns the candidates and asks for the id.

download_documents

Every collected file of a request, as one zip archive. The archive comes back embedded in the tool result as binary content (an MCP resource with a base64 blob and application/zip), not as a link: the API has no short-link endpoint for a zip, and the connector writes nothing to disk. What the agent does with the bytes is decided on the professional's side, exactly like a download from the browser. Large archives make large results; check with get_request that documents have arrived before calling it.

What the connector cannot do

Approving or rejecting a document is your decision, taken in the DokuTrak dashboard. No tool here can take it, and the service refuses it to any Agent Connection regardless of which connector asks. The same goes for billing, workspace settings and the management of API keys.

Revoking the Agent Connection in DokuTrak takes effect on the very next call: the connector answers with the service's 401 and nothing else.

Privacy Policy

The connector runs on your machine and talks to one service only: the DokuTrak API (https://app.dokutrak.com/api, or the URL you set in DOKUTRAK_API_URL), with the Agent Connection you configured. It sends what the tools need (the request you create, the id or search term you look up) and relays the answers to your agent. It writes nothing to disk, keeps no cache or log, and sends no telemetry or analytics to DokuTrak or to anyone else.

Everything it sends is processed by DokuTrak under the DokuTrak Privacy Policy, which covers what is collected, how it is used and stored, the subprocessors it is shared with, retention and deletion, and your rights. Questions: arthur@dokutrak.com; security issues: security@dokutrak.com.

Development

npm ci

npm run check # typecheck, build, tests npm test # tests alone

The tests are contract tests at the MCP seam: a real MCP client and the real server, connected in memory through the official SDK's transport, with HTTP stubbed at fetch using recorded responses. They call tools, never functions, and run with no DokuTrak account and no network.

The staging run

Before a release, the built binary is driven once against a real workspace, by a real MCP client over stdio: create → chase → read → collect → revoke → 401. It is a record pasted into the release PR, never a CI check (a blocking check calls no third party). It pauses twice for acts the service refuses to any Agent Connection: rejecting the uploaded file, and revoking the key.

npm run build

DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… STAGING_RECIPIENT_EMAIL=you@example.com npm run staging

A real Document Request is created and a real email goes to STAGING_RECIPIENT_EMAIL. The transcript lands in staging-run- .md (git-ignored); the key is never written to it.

The MCP Bundle

npm run bundle builds mcpb/server/index.cjs (the connector with every dependency inlined), starts it and checks that it lists exactly the tools declared in mcpb/manifest.json at the version of package.json, then validates the manifest and packs dokutrak.mcpb with the official mcpb CLI. CI runs it on every pull request, and the release workflow attaches dokutrak.mcpb to the GitHub release of each tag. A change to the tool surface or the version updates mcpb/manifest.json too.

Releasing

A tag vX.Y.Z matching package.json and SERVER_VERSION triggers .github/workflows/release.yml: npm run check, npm publish (trusted publishing through GitHub's OIDC token, provenance attached), then the listing in the MCP Registry as io.github.Crackx17/dokutrak-mcp — the mcpName of package.json, which the registry checks against the published tarball. Running the workflow by hand does a --dry-run and publishes nothing.

License

MIT.

PopNx에게 묻기