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

agenthold

제작자: edobusy버전 0.10.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.edobusy/agenthold

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Shared versioned state for multi-agent AI workflows

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

  • 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": {
    "agenthold": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agenthold",
        "--tools",
        "standard",
        "--db",
        "./agenthold.db",
        "--transport",
        "stdio",
        "--host",
        "127.0.0.1",
        "--port",
        "8417"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agenthold -- uvx agenthold --tools standard --db ./agenthold.db --transport stdio --host 127.0.0.1 --port 8417

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "agenthold": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agenthold",
        "--tools",
        "standard",
        "--db",
        "./agenthold.db",
        "--transport",
        "stdio",
        "--host",
        "127.0.0.1",
        "--port",
        "8417"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "agenthold": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agenthold",
        "--tools",
        "standard",
        "--db",
        "./agenthold.db",
        "--transport",
        "stdio",
        "--host",
        "127.0.0.1",
        "--port",
        "8417"
      ]
    }
  }
}

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 edobusy 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 32484개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 16%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

agenthold, 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(0.10.0)은 4개월 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, Recta

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

Recta

제작자: RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 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.

agenthold

Stop your AI agents from silently overwriting each other.

When two agents update the same value, the second write quietly destroys the first. No error, no exception, just wrong data and a system that keeps running. agenthold is an MCP server that gives agents shared, versioned state with conflict detection built in. Think of it as git for your agents' working memory.


The problem

When two agents update the same value at the same time, the second write silently overwrites the first. No exception is raised. The value is wrong. The system keeps running.

Two agents read a $10,000 budget and allocate from it independently. Total committed: $15,000. The budget object never complains. This is a read-modify-write conflict: each agent's write assumes nothing changed since its read.


How it works

agenthold solves this with optimistic concurrency control (OCC), the same mechanism Postgres uses in UPDATE ... WHERE version = N and DynamoDB uses in conditional writes.

Every value stored in agenthold has a version number. When an agent writes, it passes the version it read. If the stored version has changed since the read, the write is rejected with a ConflictError that includes the current value. The agent re-reads, recalculates, and retries.

The losing agent detects the conflict, re-reads the real remaining budget ($2,000), and adjusts its allocation. The total committed is always exactly $10,000. Every write is tracked.

OCC is the right fit for agent workflows because:

  • Agents do work between reads and writes (network calls, LLM inference). You cannot hold a database lock across that work.
  • Conflicts are rare. Retrying once is cheaper than acquiring a lock on every read.
  • The retry logic is simple, explicit, and fully in the agent's control.

Works with any agent framework

agenthold connects via MCP (Model Context Protocol), the open standard for tool integration. Any framework that speaks MCP can use agenthold with zero glue code.

FrameworkHow to connect
Claude Desktop / Claude CodeBuilt-in: add to mcpServers config
Cursor / Continue / WindsurfBuilt-in: add to MCP config
LangChain / LangGraphlangchain-mcp-adapters
CrewAINative mcps field on Agent
OpenAI Agents SDKBuilt-in mcp_servers param
Google ADKBuilt-in MCP Toolbox
AutoGenautogen_ext.tools.mcp
PydanticAINative MCP integration

agenthold is not a framework. It is shared infrastructure that sits underneath your orchestration layer, the same way a database sits underneath your application. Your agents keep their existing tools and logic; agenthold adds the coordination primitive they are missing.

Not using MCP yet? agenthold also works as a Python library you can call directly from any framework. Import StateStore, call .get() and .set() with version checks, and you have conflict-safe shared state.


Architecture

graph LR

A1["Agent 1 LangChain, CrewAI, etc."] -->|MCP| S["agenthold MCP Server"] A2["Agent 2 Claude, OpenAI, etc."] -->|MCP| S A3["Agent 3 AutoGen, ADK, etc."] -->|MCP| S S --> DB[("SQLite WAL mode")] DB -->|version 3| S S -->|"conflict! retry"| A2

Every write carries a version number. If the stored version has changed since an agent's read, the write is rejected and the agent retries with current data. This is the same mechanism used by Postgres conditional updates and DynamoDB conditional writes.


Quick start

1. Install
pip install agenthold

or

uv pip install agenthold

2. Add to your MCP client config
{

"mcpServers": { "agenthold": { "command": "agenthold", "args": ["--db", "/path/to/state.db"] } } }

3. Done

Agents automatically coordinate. No CLAUDE.md, no system prompt changes, no namespace design.

When an agent connects, it sees five self-documenting tools: agenthold_register, agenthold_claim, agenthold_release, agenthold_status, and agenthold_wait. The tool descriptions tell the agent when and how to use each one. Server instructions reinforce the protocol when the MCP client includes them.


Resources

agenthold identifies resources by canonical URIs. Tools accept either form:

  • Bare path (e.g. "src/main.py") — resolves against the workspace named default, or the only configured workspace if exactly one exists.
  • Explicit URI — "file:// / " for files, "custom:// " for opaque resources.

Equivalent inputs (./src/main.py, src\main.py, src//main.py, an absolute path inside the workspace) all canonicalize to the same internal URI, so two agents using different shorthands never fragment the keyspace. Path traversal (..) and dot segments (.) are rejected at the boundary.

On case-insensitive filesystems (Windows and macOS by default), file resources are matched case-insensitively, so src/Main.py and src/main.py resolve to the same resource — two agents can't both claim the same physical file. This follows the running platform; custom:// names are always case-sensitive.

Configure workspaces with --workspace name=path (repeatable). With no flag, agenthold creates a single default workspace at the current working directory. Multi-workspace setups let one agenthold process coordinate across separate codebases.


Tools

agenthold exposes five coordination tools by default.

agenthold_register

Register yourself and receive a unique agent ID. Must be called once before using agenthold_claim or agenthold_release.

{ "name": "editor-agent", "model": "claude-sonnet-4-6" }
{

"status": "registered", "agent_id": "agent-a1b2c3d4", "name": "editor-agent", "registered_at": "2026-03-18T10:00:00+00:00" }


agenthold_claim

Claim exclusive access to a resource before modifying it. Requires a registered agent_id.

{ "resource": "intro.md", "agent_id": "agent-a1b2c3d4" }

Claimed (you hold exclusive access):

{ "status": "claimed", "resource": "file://default/intro.md", "version": 1 }

If the resource has a non-trivial prior history (deleted, moved, abandoned, or expired), the response also carries previous_outcome, previous_holder, previous_outcome_at, and a hint describing what the previous holder did. For previous_outcome: "moved", moved_to is the new resource URI.

Busy (another agent is working on this resource):

{

"status": "busy", "resource": "file://default/intro.md", "held_by": "agent-e5f6g7h8", "claimed_at": "2026-03-18T10:00:00+00:00", "hint": "Another agent holds this resource. Work on a different resource, or call agenthold_wait to be notified when it becomes available." }

Already claimed (you already hold this claim, idempotent):

{ "status": "already_claimed", "resource": "file://default/intro.md", "version": 1 }

agenthold_release

Release your claim with an explicit outcome describing what you did. The outcome is preserved in the free-state record and shown to the next claimant so they don't act on stale assumptions. Requires a registered agent_id.

{

"resource": "intro.md", "agent_id": "agent-a1b2c3d4", "outcome": "modified" }

{ "status": "released", "resource": "file://default/intro.md", "version": 2, "outcome": "modified" }

Outcomes: released (default — no lifecycle claim), modified (changed in place), created (didn't exist before), deleted (no longer exists at this resource), moved (relocated — also pass moved_to with the new resource).

For renames (mv old new): claim BOTH paths, do the rename on disk, then release the source with outcome: "moved", moved_to: "new" and the destination with outcome: "created".


agenthold_status

Check whether a resource is available or currently claimed. Does not require registration.

{ "resource": "intro.md" }

Available:

{ "status": "available", "resource": "file://default/intro.md" }

If a previous holder declared a non-trivial outcome (deleted, moved, abandoned, expired), the response also includes previous_outcome, previous_holder, previous_outcome_at, and a hint. For moved, moved_to is the new resource URI.

Claimed:

{

"status": "claimed", "resource": "file://default/intro.md", "held_by": "agent-e5f6g7h8", "agent_name": "editor-agent", "agent_model": "claude-sonnet-4-6", "claimed_at": "2026-03-18T10:00:00+00:00", "version": 3 }


agenthold_wait

Wait for a claimed resource to become available. Blocks the agent turn until the holder releases, or the timeout expires.

{ "resource": "intro.md", "timeout_seconds": 30 }

Available (resource was released):

{ "status": "available", "resource": "file://default/intro.md", "elapsed_seconds": 2.4 }

When the wait fires on a release with a non-trivial outcome, the response also carries previous_outcome, previous_holder, previous_outcome_at, optional moved_to, and a hint. An agent that was waiting to edit a moved or deleted resource learns *why* the path became available.

Timeout:

{

"status": "timeout", "resource": "file://default/intro.md", "held_by": "writer-2", "elapsed_seconds": 30.2, "hint": "The resource was not released within the timeout. Try working on a different resource, or call agenthold_wait again with a longer timeout." }


Advanced tools

For custom coordination protocols, agenthold exposes eight low-level primitives via --tools advanced:

agenthold_get · agenthold_set · agenthold_list · agenthold_history · agenthold_delete · agenthold_watch · agenthold_clear_namespace · agenthold_export

These give agents direct read/write/watch access to the versioned state store with full OCC conflict detection. No server instructions are sent in this mode.

[See the full advanced tools reference →](docs/advanced-tools.md)


Conflict detection

The read-modify-write pattern with expected_version is the core of agenthold. Here is the canonical retry loop:

from agenthold.store import StateStore

from agenthold.exceptions import ConflictError

store = StateStore("./state.db")

record = store.get("campaign", "budget") # read once before doing work do_expensive_work() # LLM call,

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기