Watsonx

Name: Watsonx
Author: ExpertVagabond

제작자: ExpertVagabond버전 1.0.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.ExpertVagabond/watsonx

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

IBM watsonx.ai MCP server for Claude integration

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.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 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": {
    "watsonx": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "watsonx-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add watsonx -- npx -y watsonx-mcp-server

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "watsonx": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "watsonx-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "watsonx": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "watsonx-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 ExpertVagabond 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 32725개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32725개 중 2%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32725개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Watsonx, 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(1.0.1)은 9개월 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Signoff

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★ 211그저께 업데이트

설치

Signoff

제작자: ayuanxx-max

Five gates that make an agent's 'done' provable: run them, read the verdict, audit the record.

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.

watsonx MCP Server

MCP server for IBM watsonx.ai integration with Claude Code. Enables Claude to delegate tasks to IBM's foundation models (Granite, Llama, Mistral, etc.).

Features

Text Generation - Generate text using watsonx.ai foundation models
Chat - Have conversations with watsonx.ai chat models
Embeddings - Generate text embeddings
Model Listing - List all available foundation models

Available Tools

Tool	Description
`watsonx_generate`	Generate text using watsonx.ai models
`watsonx_chat`	Chat with watsonx.ai models
`watsonx_embeddings`	Generate text embeddings
`watsonx_list_models`	List available models

Setup

1. Install Dependencies

cd ~/watsonx-mcp-server

npm install

2. Configure Environment

Set these environment variables:

WATSONX_API_KEY=your-ibm-cloud-api-key

WATSONX_URL=https://us-south.ml.cloud.ibm.com WATSONX_SPACE_ID=your-deployment-space-id # Recommended: deployment space WATSONX_PROJECT_ID=your-project-id # Alternative: project ID

Note: Either WATSONX_SPACE_ID or WATSONX_PROJECT_ID is required for text generation, embeddings, and chat. Deployment spaces are recommended as they have Watson Machine Learning (WML) pre-configured.

3. Add to Claude Code

The MCP server is already configured in ~/.claude.json:

"mcpServers": { "watsonx": { "type": "stdio", "command": "node", "args": ["/Users/matthewkarsten/watsonx-mcp-server/index.js"], "env": { "WATSONX_API_KEY": "your-api-key", "WATSONX_URL": "https://us-south.ml.cloud.ibm.com", "WATSONX_SPACE_ID": "your-deployment-space-id" } } } }

Usage

Once configured, Claude can use watsonx.ai tools:

User: Use watsonx to generate a haiku about coding

Claude: [Uses watsonx_generate tool] Result: Code flows like water Bugs arise, then disappear Programs come alive

Available Models

Some notable models available:

ibm/granite-3-3-8b-instruct - IBM Granite 3.3 8B (recommended)
ibm/granite-13b-chat-v2 - IBM Granite chat model
ibm/granite-3-8b-instruct - Granite 3 instruct model
meta-llama/llama-3-70b-instruct - Meta's Llama 3 70B
mistralai/mistral-large - Mistral AI large model
ibm/slate-125m-english-rtrvr-v2 - Embedding model

Use watsonx_list_models to see all available models.

Architecture

Claude Code (Opus 4.5)

│ └──▶ watsonx MCP Server │ └──▶ IBM watsonx.ai API │ ├── Granite Models ├── Llama Models ├── Mistral Models └── Embedding Models

Two-Agent System

This enables a two-agent architecture where:

Claude (Opus 4.5) - Primary reasoning agent, handles complex tasks
watsonx.ai - Secondary agent for specific workloads

Claude can delegate tasks to watsonx.ai when:

IBM-specific model capabilities are needed
Running batch inference on enterprise data
Using specialized Granite models
Generating embeddings for RAG pipelines

IBM Cloud Resources

This MCP server uses:

Service: watsonx.ai Studio (data-science-experience)
Plan: Lite (free tier)
Region: us-south

Create your own watsonx.ai project and deployment space in IBM Cloud.

Integration with IBM Z MCP Server

This watsonx MCP server works alongside the IBM Z MCP server:

Claude Code (Opus 4.5)

│ ├──▶ watsonx MCP Server │ └── Text generation, embeddings, chat │ └──▶ ibmz MCP Server └── Key Protect HSM, z/OS Connect

Demo scripts in the ibmz-mcp-server:

demo-full-stack.js - Full 5-service pipeline
demo-rag.js - RAG with watsonx embeddings + Granite

Document Analyzer

The document analyzer (document-analyzer.js) provides powerful tools for analyzing your external drive data using watsonx.ai:

Commands

# View document catalog (9,168 documents)

node document-analyzer.js catalog

Summarize a document

node document-analyzer.js summarize 1002519.txt

Analyze document type, topics, entities

node document-analyzer.js analyze 1002519.txt

Ask questions about a document

node document-analyzer.js question 1002519.txt 'What AWS credentials are needed?'

Generate embeddings for documents

node document-analyzer.js embed

Semantic search across documents

node document-analyzer.js search 'IBM Cloud infrastructure'

Features

Summarization: Generate concise summaries of any document
Analysis: Extract document type, topics, entities, and sentiment
Q&A: Ask natural language questions about document content
Embeddings: Generate 768-dimensional vectors for semantic search
Semantic Search: Find similar documents using vector similarity

Demo

Run the full demo:

./demo-external-drive.sh

Embedding Index & RAG

The embedding-index.js tool provides semantic search and RAG (Retrieval Augmented Generation):

# Build an embedding index (50 documents)

node embedding-index.js build 50

Semantic search

node embedding-index.js search 'cloud infrastructure'

RAG query - retrieves relevant docs and generates answer

node embedding-index.js rag 'How do I set up AWS for Satellite?'

Show index statistics

node embedding-index.js stats

Batch Processor

The batch-processor.js tool processes multiple documents at once:

# Classify documents into categories

node batch-processor.js classify 20

Extract topics from documents

node batch-processor.js topics 15

Generate one-line summaries

node batch-processor.js summarize 10

Full analysis (classify + topics + summary)

node batch-processor.js full 10

Categories: technical, business, creative, personal, code, legal, marketing, educational, other

Files

index.js - MCP server implementation
document-analyzer.js - Document analysis CLI tool
embedding-index.js - Embedding index and RAG tool
batch-processor.js - Batch document processor
demo-external-drive.sh - Demo script
package.json - Dependencies
README.md - This file

Author

Matthew Karsten

License

MIT

Watsonx

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

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

Signoff

제작자의 README

watsonx MCP Server

Features

Available Tools

Setup

1. Install Dependencies

2. Configure Environment

3. Add to Claude Code

Usage

Available Models

Architecture

Two-Agent System

IBM Cloud Resources

Integration with IBM Z MCP Server

Document Analyzer

Commands

Summarize a document

Analyze document type, topics, entities

Ask questions about a document

Generate embeddings for documents

Semantic search across documents

Features

Demo

Embedding Index & RAG

Semantic search

RAG query - retrieves relevant docs and generates answer

Show index statistics

Batch Processor

Extract topics from documents

Generate one-line summaries

Full analysis (classify + topics + summary)

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