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

Edworking MCP

제작자: Edworking버전 0.3.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.Edworking/edworking-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Edworking tasks, Docs, workspace search, conversations and files with scoped OAuth access.

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: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 3개 중 3개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

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://mcp.edworking.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http edworking https://mcp.edworking.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "edworking": {
      "url": "https://mcp.edworking.com/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": {
    "edworking": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.edworking.com/mcp"
    }
  }
}

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://mcp.edworking.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

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

할 수 있는 일

서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.

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 Edworking 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

    214ms 만에 응답(HTTP 401)

  • ✓ 통과

    OAuth로 로그인

    OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7230개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7230개 중 95%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7230개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Edworking MCP, 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?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.0)은 그저께 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 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.

Edworking MCP

The official, open-source Edworking MCP server. Connect your assistant to projects, tasks, Docs, conversations and files your account can access.

Hosted endpoint: https://mcp.edworking.com/mcp

Public identity: Edworking MCP. The Railway infrastructure retains the codename Bellsprout. Use the custom domain above for all new connections. Connections created against the earlier Railway URL must reconnect because their OAuth resource audience has changed.

Release: 0.3.0 adds a Figma plugin transport, design-aware task and Doc creation, and two frame-link tools (24 tools total). Deploy the matching scoped API backend before the MCP server. Docs require new docs:read / docs:write token permissions and OAuth consent. Existing grants are not expanded automatically.

Distribution: npm, the hosted server and Official MCP Registry are at 0.3.0. OpenAI version 0.3.0 was submitted on 5 November 2026 and is In review, not yet published. The metadata upload had no findings and its authenticated scan discovers all 24 tools. See the publication checklist for individual directory statuses.

Connect

Add the endpoint to an MCP client supporting Streamable HTTP and OAuth. Follow the browser authorization window, choose Continue in Edworking, and review the client, destination, workspace and permissions before approving. The fallback accepts a dedicated scoped token created in Edworking → Profile → API tokens and entered directly on the browser consent page. Never paste a token into an assistant conversation.

Connections request read permissions by default. Writes require the matching OAuth scope and upstream token permission. Reconnect with explicit scopes if your client cannot request additional permissions. Revoke the dedicated token in Edworking to disconnect every grant using it. Grants expire within 30 days or when the Edworking token expires, whichever is sooner. Access tokens last up to ten minutes and refresh tokens rotate.

codex mcp add edworking-mcp --url https://mcp.edworking.com/mcp

codex mcp login edworking-mcp

For ChatGPT testing, use Plugins → Add custom MCP server, select OAuth and enter the endpoint. Availability depends on your plan and workspace policy. A portable OpenAI plugin package is in plugin/. The 0.3.0 package declares six read and five write OAuth scopes, including Docs. The OpenAI 0.3.0 package is in review; publication awaits approval. Verify the actual consent screen and get_connection result. On 13 October, the submission portal metadata grant used five read scopes, while a separate ChatGPT demo connection received all nine scopes and successfully created a task and sent a message. Existing read-only grants remain read-only until reauthorized; a token with write permissions does not automatically upgrade an OAuth grant.

Other clients should configure a remote HTTP server named edworking-mcp and use their built-in OAuth flow. Public clients with PKCE, dynamic registration and HTTPS Client ID Metadata Documents are supported. /mcp accepts only Edworking MCP access tokens.

Client setup instructions: Edworking MCP guide. See the competitor review and delivery roadmap for remaining capabilities and launch gates.

After Allow access or Cancel, the browser returns to your assistant automatically. If it remains on Returning to your assistant, use the return button. Each consent request can be used once and expires after ten minutes. If you see invalid_grant or an expired/used request, start a new connection from your assistant instead of reopening the old consent link. Do not refresh or resubmit the approval form.

Tools

ToolScopePurpose
get_connectionAny connectionConnection name, permissions and expiry
list_projects, list_project_statuses, list_project_membersprojects:readProjects, valid statuses and existing assignee IDs
list_tasks, get_tasktasks:readFilter tasks by project, status, assignee, priority, title and due dates; read task content
list_figma_taskstasks:readFind accessible tasks linked to a Figma file or frame
link_figma_frametasks:writeLink a Figma frame to an accessible task
search, fetchPer-source read scopeIndexed tasks, Docs, files and project messages; typed result retrieval
list_docs, get_docdocs:readFind Docs and read their Markdown content
create_doc, update_doc, edit_doc_contentdocs:write; body edits also need docs:readCreate, rename and edit Docs
list_conversationschats:readExisting private conversations
read_messagesmessages:readAccessible conversation messages
list_filesfiles:readFile metadata
create_task, update_task, edit_task_contenttasks:write; body edits also need tasks:readCreate tasks; edit name, status, priority, assignees, dates and description
send_messagemessages:writeSend the user's specified message
create_projectprojects:writeCreate a project
upload_filefiles:writeImport a public HTTPS file

Attaching files to tasks also requires files:write. Lists use cursors and at most 100 items per page; keep ordering and filters unchanged while paging. Search uses the workspace index and returns up to 20 ranked results per permitted source. It rechecks live access, deletion state and message-history limits before exposing snippets. Indexing may lag; unavailable sources are reported, and private chats and projectless items are excluded. Use filtered lists for exhaustive task discovery. File fetches return metadata, not file contents.

Read a task or Doc before editing its body. Content reads are capped at 20,000 characters and expose block handles; targeted edits reuse the collaboration service and version history. Large removals require explicit allowRemoval. A task assignee list replaces the current list: omit it to preserve, or use [] to unassign. Assignees must already belong to the project and workspace. Deletion, invitations, task moves and sharing changes are not exposed.

Writes require a UUID requestId; reuse it with unchanged arguments on retries. Completed results are encrypted and cached for 24 hours. An uncertain result is never repeated automatically: inspect Edworking before deciding what to do. This is not an upstream exactly-once transaction. Deduplication expires after 24 hours.

Development

Use Node 24 LTS (minimum 22.19). No OpenAI API key is needed.

npm ci

cp .env.example .env

Generate a key and save it as TOKEN_ENCRYPTION_KEY in .env:

node -e "console.log(require('crypto').randomBytes(32).toString('hex'))" npm run build node --env-file=.env dist/index.js

Run npm run check for type checking, security/integration tests and build. npm run dev starts a watcher when variables are already loaded by your shell.

For local stdio, configure your client to run npx -y @edworking/mcp@0.3.0 with EDWORKING_API_TOKEN supplied securely in its process environment, or build from source and run node /absolute/path/to/edworking-mcp/dist/stdio.js. The npm package is public. Stdio uses that token directly with Edworking and has in-memory deduplication that resets on restart.

Railway deployment

Use the included Dockerfile, attach a volume at /data, and set:

VariableValue
NODE_ENVproduction
PORT3000
PUBLIC_BASE_URLStable public HTTPS origin, without /mcp
DATABASE_PATH/data/bellsprout.sqlite
TOKEN_ENCRYPTION_KEYRandom 32-byte key encoded as 64 hex characters
EDWORKING_API_URLhttps://gateway.edworking.com/
EDWORKING_APP_URLhttps://app.edworking.com

Keep one replica, sleeping off and deployment overlap zero. /healthz checks the process and /readyz checks SQLite. Preserve the key across deployments. Optional ALLOWED_ORIGINS adds exact browser origins, OPENAI_DOMAIN_CHALLENGE serves the OpenAI verification value, and EDWORKING_CONNECT_URL enables a native Edworking connection page only after that page has shipped.

See operations, security and publication. Contributions follow CONTRIBUTING.md. Licensed under MIT.

Figma plugin and native Edworking consent

Deploy the matching Venusaur and Charizard changes before enabling this integration, and set EDWORKING_CONNECT_URL=https://app.edworking.com/settings/integrations?connection=mcp. Native consent issues a scoped 30-day credential directly to this server using the existing ApiToken model and issuance service, with no new table, column or migration. Users manage it in Profile → API tokens, using the existing revocation and rotation operations and their step-up checks. Rotating the token invalidates the previous connection and requires reconnecting. Manual personal-token creation keeps its existing step-up checks.

The fixed Figma client goes directly to Charizard’s /connect page for sign-in, workspace selection and explicit authorization. Its existing browser/nonce-bound handoff then finishes consent and returns through /connect/result, without another MCP approval screen. General MCP clients retain their consent flow and configured integration destination. Existing connections must reconnect to grant the seven plugin scopes (projects:read, tasks:read/write, docs:read/write, files:read/write); grants are not expanded silently.

The Edworking Figma plugin, maintained in the figma/ package of Charizard, uses /plugin/start, /plugin/poll, /plugin/refresh, /plugin/revoke, and /plugin/tool. This isolated transport permits opaque plugin origins without cookies. It accepts only its fixed OAuth client and a closed subset of the same tools. PKCE binds the browser callback and polling; client credentials never enter a Figma design. General OAuth and MCP origin restrictions are unchanged.

list_figma_tasks queries accessible tasks linked to a file or frame. link_figma_frame attaches the canonical frame URL to a permitted task. The latter can retry an uncertain response because the upstream serializable transaction is idempotent; task creation retains strict uncertain-write protection. Adding the reciprocal Dev Resource is done in Figma with addDevResourceAsync, without Figma REST OAuth.

Plugin-only helpers read account/workspace context, task lists and document folders, append native Figma blocks through the existing collaborative content service, and upload bounded attachment bytes through the existing File storage path. They are excluded from public MCP discovery; its catalog remains 24 tools. /plugin accepts up to 12 MB of JSON for an 8 MiB file; the public MCP request limit remains 256 KB. All calls retain upstream identity, workspace and permission checks. Task creation accepts optional Markdown content, priority, assignees, start date and list; document creation accepts an existing authorized folder. Legacy task description input remains supported but cannot be combined with content.

Creating from a Figma AI connector

The landing page includes a Figma / Figma Make setup guide alongside the other clients. Connect it to https://mcp.edworking.com/mcp after deploying the matching API and MCP changes.

The AI connector and the UI plugin are independent clients of this server. The AI uses the existing create_task and create_doc tools; it does not need the plugin running. Enable writing in the client and aut

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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