Taskflow Doc Search

Name: Taskflow Doc Search
Author: cynthiawang109-sudo

제작자: cynthiawang109-sudo버전 0.1.1i★ 0i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.cynthiawang109-sudo/taskflow-doc-search

설치 방법

What it does

Search local TaskFlow workspace documentation and read tickets over MCP stdio.

Connects 내 컴퓨터에서 실행
Account or key No key needed · 1 setting to fill in (AI_WORKSPACE_ROOT)
Category 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 15일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

Claude웹 · 앱 · 모바일ChatGPT웹Claude Code터미널Cursor코드 에디터VS Code코드 에디터기타다른 앱

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude에 MCP server Taskflow Doc Search을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "taskflow-doc-search": { "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) AI_WORKSPACE_ROOT에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Taskflow Doc Search의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
2
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
완료

이 설정을 붙여 넣고 저장

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

완료

Claude를 끄고 다시 열기
완료
해 보기
Taskflow Doc Search을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Claude가 Taskflow Doc Search을 쓰고 있다고 하거나 답에 Taskflow Doc Search 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 Taskflow Doc Search에 연결할 수 없어요

Taskflow Doc Search는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Taskflow Doc Search에 연결되는 앱 쓰기

Claude 단계 보기 →설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
Claude Code 단계 보기 →설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Cursor 단계 보기 →설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
VS Code 단계 보기 →설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 검색 및 AI 기억에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Context7✓ ChatGPT
OpenSEO✓ ChatGPT
AIHOT✓ ChatGPT

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude Code에 MCP server Taskflow Doc Search을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) AI_WORKSPACE_ROOT에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Taskflow Doc Search의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
2
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
완료

이 명령을 붙여 넣고 Enter

claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search

완료

Claude Code에서 /mcp 입력
Taskflow Doc Search이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
완료
해 보기
Taskflow Doc Search을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Claude Code가 Taskflow Doc Search을 쓰고 있다고 하거나 답에 Taskflow Doc Search 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Cursor 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Cursor에 MCP server Taskflow Doc Search을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "taskflow-doc-search": { "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) AI_WORKSPACE_ROOT에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Taskflow Doc Search의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
2
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
이 버튼으로 Cursor 열기
Cursor에서 열기
Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요
완료
키 입력
Taskflow Doc Search 설정에서 AI_WORKSPACE_ROOT가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
완료
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
완료
해 보기
Taskflow Doc Search을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Cursor가 Taskflow Doc Search을 쓰고 있다고 하거나 답에 Taskflow Doc Search 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (AI_WORKSPACE_ROOT) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 VS Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 VS Code에 MCP server Taskflow Doc Search을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "servers": { "taskflow-doc-search": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "taskflow-doc-search" ], "env": { "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) AI_WORKSPACE_ROOT에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Taskflow Doc Search의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
2
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- AI_WORKSPACE_ROOT Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
이 버튼으로 VS Code 열기
VS Code에서 열기
VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요
완료
키 입력
Taskflow Doc Search 설정에서 AI_WORKSPACE_ROOT가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
완료
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
완료
해 보기
Taskflow Doc Search을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ VS Code가 Taskflow Doc Search을 쓰고 있다고 하거나 답에 Taskflow Doc Search 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? Taskflow Doc Search을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →

개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user taskflow-doc-search --env AI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx taskflow-doc-search

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "taskflow-doc-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "taskflow-doc-search"
      ],
      "env": {
        "AI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

AI_WORKSPACE_ROOT 필수 env
Absolute path to the workspace containing projects/ and tickets/.

설명은 아직 영어 원문입니다.

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

한눈에 보기

GitHub 스타 i: 0
주간 다운로드i: npm/PyPI에 없음
라이선스 i: MIT
연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
최신 버전i: 0.1.1
카테고리i: 검색 및 AI 기억
레지스트리 공개i: 2026년 11월 15일
코드 마지막 변경i: 2026년 11월 15일
제작자: cynthiawang109-sudo
패키지: pypi: taskflow-doc-search
저장소: cynthiawang109-sudo/ai-workspace-kit
레지스트리 상태: 활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

모든 앱과 장단점 →

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 15일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 cynthiawang109-sudo 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 오늘
✓ 통과
라이선스 있음
MIT 사용
– 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

공개된 취약점 (OSV.dev)

아직 확인하지 않았습니다

우리가 확인하는 것 → · JSON

제작자: 재확인 요청 또는 잘못된 정보 신고

로그인

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 6148개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 6148개 중 100%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 6148개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Taskflow Doc Search, 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?

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 오늘 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 오늘 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: OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

비슷하게 동작하는 다른 것

같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.

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

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

제작자: every-app널리 사용됨★ 2.8만어제 업데이트

클라우드에서 실행✓ everyapp.com

연결 방법

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

제작자: exa-labs널리 사용됨★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · exa.aiPopNx 팀이 직접 써 봄

연결 방법

Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

제작자: mock-server성장 중★ 5천19일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ 서비스 회사 · mock-server.com

설치

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

제작자: MicrosoftDocs널리 사용됨★ 2천12개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · microsoft.comPopNx 팀이 직접 써 봄

연결 방법

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

제작자: proxysoul성장 중★ 1.6천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ empryo.com

연결 방법

OpenSEO — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요
Exa — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요 · Claude 디렉터리에 있음
Mockserver — 컴퓨터에 설치 필요 · 키 불필요
Microsoft Learn MCP — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요 · Claude 디렉터리에 있음
Docs — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요

제작자의 README

README 열기

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

doc-search MCP server

A small MCP server written with FastMCP. It gives an AI coding agent structured access to this workspace's documentation and demo tickets — the local, public stand-in for the Jira/Confluence side of the original production workspace. Five tools are annotated read-only (embeddings maintains a derived local cache); the sixth can only write ticket *drafts* (see below).

Tools

Tool	What it does
`search_docs(query, limit=8)`	Keyword search across every Markdown doc under `projects/`; title hits ×3, heading hits ×2, body hits ×1; returns path, title, score, snippet
`search_docs_semantic(query, limit=8)`	TF-IDF vector-space search over the same corpus (cosine similarity); returns path, title, score (0–1), snippet
`search_docs_embeddings(query, limit=8)`	Sentence embeddings over heading chunks; returns path, title, cosine score, snippet, heading; caches in `.index/`
`get_doc(path)`	Fetch one document by workspace-relative path (only `projects/` and `tickets/` are readable)
`list_tickets(status?)`	List the pre-TF-115 archive from `tickets/*.md` front matter, optionally filtered by status
`propose_ticket(title, body, priority="medium")`	Write a ticket draft to `tickets/drafts/draft- .md` — the server's only source-content write; it cannot create or modify real tickets

Draft-first writes

propose_ticket mirrors the production workspace's rule for outward writes (there: Jira changes start as drafts a human approves). The boundary is enforced by the tool, not by politeness: it writes only new files under tickets/drafts/, always with status: draft, it refuses to overwrite an existing draft, and it is annotated as a write, so clients ask the user before calling it. tickets/ is the pre-TF-115 archive; list_tickets never shows drafts as tickets. A human reviews and promotes a draft with scripts/promote-draft.ps1 (or .sh), which files an Issue instead of moving the file into tickets/. Set AI_WORKSPACE_PROJECT to the workspace Project number, or pass -Project N / --project N, to also add the Issue to the board. Without a Project, the script prints the Issue URL and notes that it was not added to a board. The draft is preserved. The doc-search server stays credential-free and never calls GitHub.

Three rungs of document search

search_docs counts exact term hits with title/heading/body weights. It is predictable for known terms, but repetition can dominate ranking.
search_docs_semantic uses TF-IDF cosine similarity over whole documents. It down-weights common terms and balances multi-term queries. Both of these first two rungs are bag-of-words models: neither understands synonyms. They use only the standard library and rebuild their vectors per call.
search_docs_embeddings uses sentence-transformers over ATX heading sections, embedding the document title, heading trail and body. It can retrieve paraphrases and synonyms, but relevance is model-dependent. Cosine ranking uses pure Python. A content-hash fingerprint invalidates the derived .index/ cache when documents or the model change.

Local documents: searches never modify the source documents. Embeddings writes a derived cache; propose_ticket writes drafts under the rules above.
No credentials: keyword and TF-IDF need no network. Embeddings downloads its model once, then runs fully locally.
Client-agnostic: plain MCP over stdio.

Setup

cd mcp\doc-search

python -m venv .venv .venv\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt pytest

Optional embeddings dependencies (includes torch):

.venv\Scripts\python -m pip install -r requirements-embeddings.txt

DOC_SEARCH_EMBEDDING_MODEL overrides the default sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. DOC_SEARCH_EMBEDDER=fake selects only a deterministic hashed-token test double, without semantic understanding.

Evaluate the synced corpus with python scripts/run_eval.py; add --write to record the dated results in EVAL.md. The eval is not run in CI.

Run the tests

.venv\Scripts\python -m pytest

The tests build a throwaway fixture workspace, so they pass whether or not sync has populated projects/.

Register it

Codex — add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.doc-search]

command = 'C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\.venv\Scripts\python.exe' args = ['C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\server.py']

Claude Code:

claude mcp add doc-search -- C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\.venv\Scripts\python.exe C:\path\to\ai-workspace-kit\mcp\doc-search\server.py

The server finds the workspace root from its own location ( /mcp/doc-search/server.py); set AI_WORKSPACE_ROOT to override.

Install the distribution

Once published, install with pip install taskflow-doc-search (or pip install "taskflow-doc-search[embeddings]" for sentence embeddings). For a local checkout, pip install . from this directory works today. Run taskflow-doc-search with AI_WORKSPACE_ROOT set to the absolute path of the workspace to search. It serves MCP over stdio; no command arguments are needed. The existing python server.py launcher and its automatic workspace-root detection remain supported.

Release instructions: PUBLISHING.md. The included server.json is prepared for an optional MCP registry listing and has not been published.

Taskflow Doc Search

What it does

설치

uv 설치 (아직 없다면)

설정 1개 입력

컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

이 설정을 붙여 넣고 저장

Claude를 끄고 다시 열기

해 보기

대신 이렇게 할 수 있어요

uv 설치 (아직 없다면)

설정 1개 입력

터미널 열기

이 명령을 붙여 넣고 Enter

Claude Code에서 /mcp 입력

해 보기

uv 설치 (아직 없다면)

설정 1개 입력

이 버튼으로 Cursor 열기

키 입력

Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

해 보기

uv 설치 (아직 없다면)

설정 1개 입력

이 버튼으로 VS Code 열기

키 입력

VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

해 보기

컴퓨터에 설치

직접 입력할 값

한눈에 보기

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

공개된 취약점 (OSV.dev)

토론

사용자 리뷰

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

비슷하게 동작하는 다른 것

OpenSEO

Exa

Mockserver

Microsoft Learn MCP

Docs

제작자의 README

doc-search MCP server

Tools

Draft-first writes

Three rungs of document search

Setup

Run the tests

Register it

Install the distribution