Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Device intelligence for AI agents: Fingerprint events, smart signals, and API key management.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://mcp.fpjs.io/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http fingerprint https://mcp.fpjs.io/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fingerprint": {
"url": "https://mcp.fpjs.io/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"fingerprint": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.fpjs.io/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:
https://mcp.fpjs.io/mcp메뉴 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.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 fingerprintjs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.35)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
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.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, NexusWindows
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Windows computer use in the background: desktop apps driven without your mouse or keyboard.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
go install github.com/fingerprintjs/fingerprint-mcp-server@latest
git clone https://github.com/fingerprintjs/fingerprint-mcp-server.git
cd fingerprint-mcp-server make build
make build runs go generate (to download the OpenAPI spec and generate schema files under internal/schema/) and then builds the binary.
The server can be configured via CLI flags or environment variables:
| CLI Flag | Environment Variable | Default | Description |
|---|---|---|---|
--serverapikey | FINGERPRINT_SERVER_API_KEY | Fingerprint Server API key (private mode) | |
--serverapiurl | FINGERPRINT_SERVER_API_URL | api.fpjs.io | Custom Server API URL (omit to use default) |
--managementapikey | FINGERPRINT_MANAGEMENT_API_KEY | Fingerprint Management API key (private mode) | |
--managementapiurl | FINGERPRINT_MANAGEMENT_API_URL | management-api.fpjs.io | Custom Management API URL (omit to use default) |
--region | FINGERPRINT_REGION | us | API region: us, eu, or ap (private mode) |
--transport | MCP_TRANSPORT | stdio | Transport: stdio or streamable-http |
--port | MCP_PORT | 8080 | Port for HTTP/HTTPS server |
--tlscert | MCP_TLS_CERT | Path to TLS certificate file | |
--tlskey | MCP_TLS_KEY | Path to TLS private key file | |
--readonly | MCP_READ_ONLY | false | Only expose read tools (shorthand for --tools with read-only tools) |
--tools | MCP_TOOLS | Comma-separated list of tool names to register (overrides --readonly) | |
--publicmode | MCP_PUBLIC | false | Public mode: extract API keys from JWT bearer tokens |
--authtoken | MCP_AUTH_TOKEN | (auto-generated in private mode) | Bearer token required to access the server (private mode) |
--jwtpublickey | FINGERPRINT_PUBLIC_KEY | PEM-encoded ES256 public key for verifying Fingerprint-issued JWT tokens | |
--oauthresource | OAUTH_RESOURCE | URL of this server (for OAuth metadata) | |
--oauthauthorizationserver | OAUTH_AUTH_SERVER | URL of the OAuth authorization server | |
--jwksurl | JWKS_URL | JWKS URL for JWT token verification in public mode | |
--openaiappschallengetoken | OPENAI_APPS_CHALLENGE_TOKEN | Domain verification token served at /.well-known/openai-apps-challenge |
This binary ships with telemetry disabled. There is no built-in analytics backend and the default emitter is a no-op, so running the OSS binary sends nothing to anyone.
The server exposes a hook (analytics.Emitter in the analytics package) that fires on each MCP method. Embedders who want product analytics register their own emitter by importing this package as a library and calling WithAnalytics(emitter) when constructing the server. Fingerprint's hosted build (mcp.fpjs.io) does this with an Amplitude emitter, but that implementation lives in the private managed repo, not here.
If you build your own emitter, the event shape is in analytics/analytics.go. The middleware fires one mcp_method_called event per MCP method, gated on a non-empty subscription_id (so pre-auth methods and the private-mode auth path stay silent regardless). Calls that go through call_tool or call_write_tool report the proxy as tool_name and the tool it was asked to run as target_tool, also when the proxy rejects the call (then is_error is true).
Embedders can register a second hook (requestinspect.Inspector in the requestinspect package) that receives HTTP request metadata — method, URL, original headers, and TCP peer address — for every request to the /mcp endpoint, useful for audit logging and traffic analysis. Register it with WithRequestInspector(inspector) when constructing the server. The OSS binary configures no inspector, so nothing is collected.
The full contract (timing, fail-open behavior, read-only fields, stdio) is documented in requestinspect/requestinspect.go, the source of truth for this hook. See requestinspect/example_test.go for a complete embedder-side implementation skeleton (bounded queue, background delivery, header redaction, graceful drain).
Private mode means the server runs with its API keys pre-configured (FINGERPRINT_SERVER_API_KEY and FINGERPRINT_MANAGEMENT_API_KEY). This mode is useful when you are running a local instance intended to be used within your organization: server automatically uses those specified in the config. In this mode, auth token (MCP_AUTH_TOKEN) is enforced to protect your instance of the MCP server from unauthenticated use.
Public mode is how https://mcp.fpjs.io/mcp is run. It is meant to be used in situations when a single instance can be used by different users from different organizations, each with their own API keys. In this mode, API keys are extracted from JWT access tokens that are issued by https://dashboard.fingerprint.com or by user following the OAuth2 flow.
export FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key
./fingerprint-mcp-server
export FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key
./fingerprint-mcp-server --transport=streamable-http --port=8080
The MCP endpoint will be available at http://localhost:8080/mcp.
Provide TLS certificate and key files to enable HTTPS:
./fingerprint-mcp-server --transport=streamable-http \
--tlscert=cert.pem --tlskey=key.pem
By default, all tools are registered based on which API keys are configured. You can restrict which tools are exposed:
# Only expose read-only tools
./fingerprint-mcp-server --readonly
./fingerprint-mcp-server --tools=get_event,search_events,list_environments
When --tools is set, it overrides --readonly.
docker build -t fingerprint-mcp-server .
docker run -i --rm \
-e FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key \ fingerprint-mcp-server
docker run -d --rm \
-e FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key \ -e MCP_TRANSPORT=streamable-http \ -p 8080:8080 \ fingerprint-mcp-server
The managed instance at https://mcp.fpjs.io/mcp runs in public mode and authenticates each user via OAuth2. Nothing to run or configure.
In Claude, add it from the connectors directory rather than as a custom connector: open Customize > Connectors, choose Browse connectors, and search for Fingerprint. The same catalog serves claude.ai, Desktop, mobile and Claude Code, so this only has to be done once per account.
Adding it as a custom connector still works, but you have to name it yourself, and some characters in that name break tool discovery while the connector still reports as connected.
In other clients, point them at the URL directly:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "type": "http", "url": "https://mcp.fpjs.io/mcp" } } }
Add to your Cursor/Claude Desktop/etc configuration file (e.g. claude_desktop_config.json):
Stdio Transport:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "command": "/path/to/fingerprint-mcp-server", "env": { "FINGERPRINT_SERVER_API_KEY": "your-secret-api-key" } } } }
Streamable HTTP Transport:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "url": "https://url/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer " } } } }
Docker with Stdio:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key", "fingerprint-mcp-server"] } } }
Event tools require a Server API key. Management tools require a Management API key. get_current_time and the skills tools need no key. get_skill and get_skill_file are not in the MCP tool list: run them through call_tool. With --tools, allow-list list_skills, get_skill, get_skill_file and call_tool for the skills to work. Write tools (create/update/delete/verify/connect) are hidden when --readonly is set or excluded via --tools.
| Tool | Description |
|---|
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요