vardoger

Name: vardoger
Author: dstrupl

제작자: dstrupl버전 0.4.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.dstrupl/vardoger

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Personalize AI coding assistants by analyzing local conversation history. Runs on your machine.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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.
직접 입력할 값: VARDOGER_MCP_PLATFORM

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "vardoger": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vardoger",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VARDOGER_MCP_PLATFORM": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add vardoger --env VARDOGER_MCP_PLATFORM=your-value -- uvx vardoger mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "vardoger": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vardoger",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VARDOGER_MCP_PLATFORM": "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": {
    "vardoger": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vardoger",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VARDOGER_MCP_PLATFORM": "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

VARDOGER_MCP_PLATFORM env
Override the host platform identifier (cursor, claude-code, codex, copilot, devin, windsurf, cline, openclaw). When unset, vardoger uses the calling host's defaults.

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 dstrupl 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 32476개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 50%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

vardoger, 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(0.4.0)은 40일 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, zanadir

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

zanadir

제작자: MustacheCase

Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.

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.

vardoger

A cross-platform plugin for AI coding assistants (Cursor, Claude Code, OpenAI Codex, OpenClaw, GitHub Copilot CLI, Devin Local, legacy Windsurf, and Cline) that reads supported local conversation-history formats, extracts behavioral patterns, and generates personalized system prompt additions — making the assistant progressively better suited to how you work. Current format limitations are called out per platform below rather than silently reading undocumented stores.

History discovery, parsing, checkpoints, and generated rules stay on your machine. Analysis is performed by the host assistant you invoke, so selected conversation excerpts follow that assistant and model provider's data policy. Vardoger operates no backend and sends no telemetry.

Prerequisites

Python 3.11+

Platform	Command
macOS	`brew install python@3.13` (install Homebrew) or python.org/downloads/macos
Debian / Ubuntu	`sudo apt install python3`
Fedora	`sudo dnf install python3`
Windows	`winget install Python.Python.3.13` or python.org/downloads/windows

pipx

Recommended for installing vardoger as an isolated CLI tool. Full instructions at pipx.pypa.io/stable/installation.

Platform	Command
macOS	`brew install pipx && pipx ensurepath`
Debian / Ubuntu	`sudo apt install pipx && pipx ensurepath`
Fedora	`sudo dnf install pipx && pipx ensurepath`
Windows	`scoop install pipx` or `pip install --user pipx && pipx ensurepath`

Quick Start

pipx install vardoger

vardoger setup cursor # or claude-code, codex, openclaw, copilot, devin, windsurf, cline

Then tell your assistant: "Personalize my assistant."

Looking for the in-app plugin listings? Track review status for each

marketplace (PyPI, Cursor, Claude Code, Codex, Copilot CLI, Devin Desktop,

Cline,

ClawHub) in MARKETPLACE_STATUS.md.

Vardoger is currently live on PyPI, the Claude Code community catalog,

self-hosted Codex and Copilot marketplaces, McpMux, and the Official MCP

Registry. The former Cursor listing is currently unavailable. ClawHub has

regressed to 0.3.1 and is intentionally frozen because its mandatory MIT-0

terms conflict with this Apache-2.0 project. Current OpenClaw history has a

live-accepted, opt-in full-read Gateway CLI path through the direct install.

Previous pre-releases. pipx install vardoger now resolves to the stable

0.4.0 release. The beta install paths below stay here for anyone still pinning

an earlier release; new installs should not need them.

`bash

# opt into future pre-releases (0.2.0bN, etc.):

pipx install --pip-args="--pre" vardoger

# or pin an older pre-release:

pipx install vardoger==0.1.0b3

# or run without installing:

uvx vardoger --help

`

CLI Commands

Command	Purpose
`vardoger setup`	Register vardoger with a platform (`cursor`, `claude-code`, `codex`, `openclaw`, `copilot`, `devin`, `windsurf`, `cline`).
`vardoger status [--platform X] [--json]`	Report whether each personalization is fresh or stale.
`vardoger prepare --platform X [--batch N] [--synthesize]`	Produce the batched prompts used by the AI-driven skill pipeline.
`vardoger write --platform X`	Read synthesized personalization from stdin and write it to the platform's rules file (supports YAML-frontmatter confidence metadata).
`vardoger feedback accept\	reject --platform X [--reason TEXT]`	Record whether you kept or rejected the last generation. `reject` auto-reverts to the prior generation.
`vardoger compare --platform X \	--all [--window DAYS] [--json]`	Compare heuristic conversation-quality metrics before vs. after the latest personalization.
`vardoger profile sources [--platform X] [--json]`	List saved generations and their stable one-based selection IDs.
`vardoger profile preview --source X:N [--source Y:latest]`	Compile explicitly selected generations into a normalized cross-host profile and show the portable `AGENTS.md` diff without writing.
`vardoger profile write --source X:N --target ./AGENTS.md [--apply]`	Show the same diff; update only Vardoger's fenced block when the user explicitly adds `--apply`.

How It Works

Read — Parses supported conversation files already stored on disk, including opted-in Devin ATIF exports
Analyze — The host AI model identifies patterns in your communication style, tech stack, workflow, and preferences
Generate — Produces a system prompt addition tailored to you
Deliver — Writes the addition to the platform's native config (.cursor/rules/, .claude/rules/, AGENTS.md, etc.)

First run vs. incremental runs. By default vardoger does not apply a

time window — the first run reads your full local history (that is when the

signal is richest and a windowed default would silently drop older sessions

you never get a second chance to feed in). After that, a per-conversation

checkpoint store at ~/.vardoger/state.json ensures every subsequent run

only reprocesses new or changed conversations, so refreshes stay fast.

If you have very large local history and want to cap the first-run cost,

pass --since DAYS (e.g. vardoger prepare --platform cursor --since 90);

use --full to force a full re-crawl that bypasses the checkpoint.

Cross-host profile compiler

The profile compiler combines only existing Vardoger generations that you select; it does not silently reopen raw transcripts. Generation indexes are one-based, while latest resolves to the newest saved generation for that platform:

# Discover the reviewed generations available for selection.

vardoger profile sources

Read-only: render the profile, audit summary, and exact AGENTS.md diff.

vardoger profile preview \ --source claude-code:latest \ --source codex:2 \ --target ./AGENTS.md

Optional controls are applied before rendering and included in the audit.

vardoger profile preview \ --source codex:latest \ --min-confidence medium \ --max-age 180 \ --redact '@example\.com' \ --target ./AGENTS.md

Still preview-only without --apply. This is the explicit write step.

vardoger profile write \ --source claude-code:latest \ --source codex:2 \ --target ./AGENTS.md \ --apply

The normalized JSON audit is available with profile preview --json. It records source platform, generation, output hash/path, observation time, recency, confidence, conflicts, supersession, and exclusions. Opposing rules such as “Prefer tabs” and “Avoid tabs” are withheld from active instructions until reviewed. Writes preserve everything outside and .

Supported Platforms

Platform	History Source	Prompt Delivery	Integration
Cursor	Agent transcript JSONL	`.cursor/rules/vardoger.mdc`	Marketplace plugin + MCP
Claude Code	Session JSONL	`.claude/rules/vardoger.md`	Community/custom plugin
OpenAI Codex	Session rollout JSONL	`~/.codex/AGENTS.md`	Repository marketplace plugin
OpenClaw	Legacy JSONL or opt-in full read through official Gateway CLI; private SQLite is never queried	`~/.openclaw/skills/vardoger-personalization/SKILL.md`	Analyzer + Gateway compatibility status
GitHub Copilot CLI	`~/.copilot/session-state/ /events.jsonl` plus legacy flat JSONL	`~/.copilot/copilot-instructions.md` (global) or `/.github/copilot-instructions.md` (project) — managed inside a fenced section	Custom plugin + published skill
Devin Local	User-enabled Devin CLI `--export` ATIF JSON under `~/.vardoger/imports/devin/`	`~/.config/devin/AGENTS.md` (global, fenced section) or `/.devin/rules/vardoger.md`	ATIF + skill + rules integration
Legacy Windsurf / Cascade	`~/.codeium/windsurf/*/.jsonl`	`~/.codeium/windsurf/memories/global_rules.md` (global, fenced section) or `/.windsurf/rules/vardoger.md` (project, dedicated file)	Legacy Cascade skill + CLI + MCP
Cline	VS Code `globalStorage/.../tasks/*/api_conversation_history.json`	`~/Documents/Cline/Rules/vardoger.md` (global) or the existing `.clinerules` project layouts	CLI + MCP

Development

Requires uv (Python package manager):

git clone https://github.com/dstrupl/vardoger.git

cd vardoger uv sync .venv/bin/vardoger --help

Project Layout

src/vardoger/          # shared core — history reading, analysis, prompt generation

.agents/plugins/ # repository-level Codex marketplace catalog plugins/_shared/ # shared analysis/personalization skill authored once plugins/cursor/ # Cursor MCP server config, install script plugins/claude-code/ # Claude Code plugin manifest, skills plugins/codex/ # Codex plugin manifest, skills plugins/openclaw/ # OpenClaw skill plugins/copilot/ # GitHub Copilot CLI plugin manifest, skills plugins/devin/ # Devin Local ATIF export, skill, and rules integration plugins/windsurf/ # Legacy Cascade install snippet and rules delivery plugins/cline/ # Cline integration and marketplace install guidance tests/ # all tests, mirroring src/ structure

Platform-agnostic logic lives under src/vardoger/.
Platform-specific integration (manifests, skills, install scripts) lives under plugins/ /.
Tests live in tests/, mirroring the source tree.

See AGENTS.md for full coding standards and quality checks.

Quality gates

CI enforces a combined quality bar on every push and pull request:

ruff check / ruff format --check — lint (incl. complexity, pylint, return, pathlib, tryceratops rules) and formatting.
mypy src/ — strict type checking.
pytest --cov=vardoger --cov-fail-under=80 — tests across Python 3.11–3.13 with a combined 80% coverage floor.
A parallel security job runs bandit -r src/ and pip-audit --skip-editable to catch common code smells and dependency CVEs.

Run the full bundle locally before pushing:

uv run ruff check . && uv run ruff format --check . && uv run mypy src/ && uv run pytest --cov=vardoger --cov-fail-under=80

Contributing

Contributions are welcome. Short version:

Fork dstrupl/vardoger on GitHub and clone your fork.
uv sync and create a topic branch.
Make your changes with tests and run the quality-gate one-liner above.
Push to your fork and open a PR against main.

CI (test on Python 3.11/3.12/3.13 plus a security job) will run automatically on the PR. First-time contributors may need a maintainer to click Approve and run before the first workflow execution.

See CONTRIBUTING.md for the full walkthrough and AGENTS.md for coding standards and commit-message conventions.

Releasing to PyPI

CI runs automatically on every push and PR (lint, type check, tests across Python 3.11–3.13). To publish a new version:

Bump the package, generated setup manifests, platform manifests, and registry metadata together; close the matching section in CHANGELOG.md.
Run the complete quality, security, plugin-validation, and build checks.
Commit and push to main, then wait for all required checks.
Create an annotated vX.Y.Z tag and publish the matching [GitHub release](https://github.com/dstru

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

vardoger

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

zanadir

제작자의 README

vardoger

Prerequisites

Python 3.11+

pipx

Quick Start

CLI Commands

How It Works

Cross-host profile compiler

Read-only: render the profile, audit summary, and exact AGENTS.md diff.

Optional controls are applied before rendering and included in the audit.

Still preview-only without --apply. This is the explicit write step.

Supported Platforms

Development

Project Layout

Quality gates

Contributing

Releasing to PyPI