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

opendrs

제작자: error-path버전 0.5.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.error-path/opendrs

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

PR blast radius and 0-1 risk score from git history, so low-risk PRs can be auto-approved.

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: 개발자 도구

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

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "opendrs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add opendrs -- npx -y @error-path/opendrs mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "opendrs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "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": {
    "opendrs": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 error-path 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

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1383개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1383개 중 76%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1383개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

opendrs, 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(0.5.0)은 14일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

제작자: github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT3일 전 업데이트
설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT15일 전 업데이트
설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 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.

opendrs: PR blast radius analyzer and risk score for safe auto-approval

A calibrated 0-1 risk score for every pull request, so AI-reviewed, low-blast-radius PRs can be auto-approved into the merge queue while risky ones still wait for a human.

AI agents now write and review code faster than people can read it, so human review has become the bottleneck. Most pull requests are low risk, and a few cause most incidents. opendrs measures each PR's blast radius and risk: what the change touches, how many files depend on it, the history of the files it changes, author experience, missing tests and critical paths. It turns that into a 0-1 score using signals from your own git history. A team then sets a policy. For example, a PR that scores below 0.3 and has passed an AI review (Claude, CodeRabbit, Copilot or any check run) is approved and sent to the merge queue or auto-merge. Riskier PRs still wait for a human. The approach follows Meta's Diff Risk Score (DRS); opendrs is an independent, open-source implementation that runs in any git repository, with no service to host.

Contents: Install · Quick start · How it works · Features · Results · CLI and MCP · Documentation · Limitations · Compared with other tools · Prior art

Install

Use it asCommandDetails
GitHub Actionuses: error-path/opendrs@v0 (Marketplace)Comments, labels and, optionally, approves and merges. GitHub Action reference
CLInpx @error-path/opendrs scoreCLI, MCP server, Claude Code plugin and agent skill
MCP server (any agent)npx -y @error-path/opendrs mcpTools: score_diff, explain_file_risk, list_hotspots, suggest_reviewers
Claude Code plugin (skill plus MCP server)/plugin marketplace add error-path/opendrs, then /plugin install opendrs@opendrs
Agent skill (Claude Code, Cursor, Codex and others)npx skills add error-path/opendrsskills/opendrs/SKILL.md
Docker (MCP server over stdio)docker build -t opendrs . && docker run -i --rm -v "$PWD:/repo" opendrsMount the repository to score at /repo

Website and guides: error-path.github.io/opendrs.

Quick start

Score your current branch against the default branch. No configuration or API key is needed:

npx @error-path/opendrs score

You get a score, a tier (green, yellow or red), the signals that drove it with their evidence, and the policy decision. --json prints the full result, and --fail-above 0.6 makes the command exit 1 above a threshold.

To score every pull request, add .github/workflows/opendrs.yml (or run npx @error-path/opendrs init):

name: opendrs

on: pull_request: types: [opened, synchronize, reopened, ready_for_review, labeled, unlabeled] permissions: contents: read pull-requests: write checks: read jobs: opendrs: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v5 with: fetch-depth: 0 # required: the score reads past commits and authors
  • uses: error-path/opendrs@v0

This only comments and labels. Approval is off until you turn it on in .opendrs.yml on your default branch; see how to auto-approve low-risk PRs and the GitHub Action reference.

How it works

flowchart LR

diff["git diff merge-base...head"] --> signals hist["git history"] --> signals imports["import graph"] --> signals llm["LLM judge (optional)"] --> signals signals["Signals each with evidence and provenance"] --> model["Logistic model score = sigmoid(b + Σ w·x)"] model --> tier["Tier green / yellow / red"] tier --> policy["Policy blocks, size cap, unknowns, AI review, sampling"] policy --> decision["auto-approve deferred-review waiting-ai-review human-review"]

  1. Signals. Each signal provider reads the diff, the history and the import graph and emits features: size, how spread out the change is, past fixes and reverts in the touched files, the author's experience with them, complexity, blast radius (transitive dependents), critical paths and missing tests. Every signal records how it was obtained (observed, derived, inferred or unknown) and the evidence behind it. All signals
  2. Model. A logistic regression turns the features into a probability. Each signal's contribution w·x is reported, so you can see why a PR scored what it did. Out of the box the weights are hand-set priors; opendrs calibrate fits them to your repository. Calibration and backtesting
  3. Tiers. The score maps to green, yellow or red, mirroring Meta's gates. Thresholds can be absolute scores or percentiles of your own history.
  4. Policy. Ordered rules turn the score into a decision. Policy and safety rails

Where opendrs sits in your PR flow

A PR now often gets two rounds of AI review before a human looks at it. Those rounds catch local defects: typos, missing null checks, an obvious off-by-one. By the time a human opens the PR, that work is done, and what is left is a design and architecture judgment call made with less context than before. opendrs is built for that moment: it tells the final human how much attention the PR needs and names up to five architecture and history facts — a new import between modules, a broken public contract, a file that usually changes with one the PR didn't touch — that neither the editor nor the AI review comments showed. See the captain brief.

Features

FeatureWhat it doesDefaultDocs
Risk signalsSize, spread, file history, author experience, complexity, blast radius, critical paths, tests, languageonSignals
Calibration and backtestFit the weights to your history and measure capture at 5 / 10 / 50 % gatedrun on demandCalibration
Hard blocks and safety railsBlocked paths, binaries, submodules, self-modification guard, sampling, stale-approval checksonPolicy
Auto-approvalApprove green PRs after your AI review passes, then auto-merge or the merge queueoffAuto-approve guide
LLM judgeClassifies every hunk into safe or risk categories; can only raise the scoreoffLLM judge
requireSafe gateAuto-approve only when the judge calls every hunk safe with enough confidenceoffLLM judge
Per-source policyHuman, bot or AI-agent PRs get their own stricter green, daily cap and track recordoffPolicy
Deferred reviewA PR just above green lands now and gets a post-merge reviewoffPolicy
Landing delayAn eligible PR waits before approval, so a human can vetooffPolicy
Freeze windowsSuspend or tighten auto-approval on weekends or peak datesoffPolicy
Content blocklistRegexes on added lines send a PR to a humanoffConfiguration
Reviewer assignmentOne of the top three experts is asked to review risky PRson in the ActionPolicy
HotspotsRank files by risk at restrun on demandCLI and MCP
Review briefRanks hunks to read first, fixed check questions, safe-to-skim list, hard-rule reasons — recipes for claude-code-action, Bugbot, CodeRabbit (limited), Copilot and Codex (paste)onLLM reviewers, CLI and MCP
Pre-PR self-checkLists the ids an author agent should fix or explain before opening the PR; opendrs reads the verdicts back from the head commit and adds one advisory line, never part of the gateoffSelf-check recipe
Verification passOne batched LLM call re-checks every captain fact, review-first hunk and check with fresh context and keeps, drops or downgrades each one; never changes the score, tier or policyoffVerification pass
Incident feedbackopendrs feedback records incidents for calibrationrun on demandCalibration

Every setting lives in .opendrs.yml, read from the base branch so a PR cannot loosen its own gate: configuration reference.

Results

BenchmarkResultDetails
ApacheJIT (15 Apache Java projects, official 2017–2019 test years, apache/hadoop left out because it has no positive labels)Calibrated opendrs: AUC 0.823; catches 67 % of buggy commits in its riskiest 30 %, on par with a regression on the classic JIT metrics (0.821, 66 %)Results on ApacheJIT
ApacheJIT with the LLM judge (Claude Sonnet 5, 800 sampled test commits)At confidence 8, the commits the judge calls all-safe are buggy at 5.3 %, against a 25.5 % base rateWith the structured LLM judge
27 public repositories (calibrate, then backtest)Calibration beat the default priors on held-out commits in all nine repositories of the first runBenchmark results

CLI and MCP

CommandWhat it does
opendrs scoreScore merge-base(base, head)..head
opendrs explain A file's history, fixes, authors, dependents and path policy
opendrs hotspotsRank files by risk at rest
opendrs calibrate / opendrs backtestFit the model to your history; compare default and calibrated models
opendrs feedbackRecord an incident in .opendrs/incidents.jsonl
opendrs initWrite a commented .opendrs.yml and a comment-only workflow
opendrs mcpRun the MCP server

Flags, exit codes, MCP tools and the agent skill: CLI, MCP server, Claude Code plugin and agent skill.

Documentation

PageRead it when you want to
Auto-approve low-risk PRsset up a risk-based approval gate step by step
GitHub Action referencelook up inputs, outputs, permissions, branch rules and the scheduled sweep
Policy and safety railsknow exactly why a PR was or was not approved
Configuration referencechange .opendrs.yml
Risk signalssee what opendrs measures and how
What is the blast radius of a PR?understand blast radius
LLM judgeturn on the optional LLM judge or the requireSafe gate
Feeding the review brief to an LLM reviewerget opendrs's findings in front of Claude Code, claude-code-action, Bugbot, CodeRabbit, Copilot or Codex
The captain briefknow what the final human reviewer sees: priority, reviewer, and the architecture and history facts
Verification passturn on an LLM re-check of the brief's facts before a human reads them

| [

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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