Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Structure-preserving Word DOCX editing MCP server and Office.js bridge for AI agents.
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.
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 flyfish-dev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.8.6)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
| Language | Preview |
|---|---|
| English | Structure-preserving Word DOCX editing MCP server with a .NET Open XML backend and Office.js live sessions. |
| 中文 | 面向 AI Agent 的 Word DOCX 结构稳定编辑;支持 .NET 后端、Office.js 会话和安全 PatchSet。 |
Structure-preserving Word (DOCX) editing for AI agents.
Word AI is an open-source MCP server and Office.js bridge for safe, auditable, incremental editing of Microsoft Word documents. It is designed for Codex, OpenAI Agents, and other MCP clients that need to edit .docx files without rebuilding the document or damaging styles, numbering, tables, images, fields, headers, footers, and relationships.
AI systems are good at generating text, but Word documents are structured packages. A naive DOCX-to-Markdown-to-DOCX workflow can break numbering, styles, tables, images, fields, references, and layout. Word AI keeps the original DOCX structure as the source of truth:
PatchSet operations.operation, target_tag, new_text, text_sha256, and camelCase operation names, while preserving the canonical safety gates.WORD-AI:SRS:1.0:overview.source_sha256, expected_old_sha256, and expected_old_text.word_session_*) so Codex can read, preview, apply, and roll back edits in the currently open Word document through Office.js.Codex / Agent / MCP Client
| v Word AI MCP Server | +--> Python MCP facade / read indexes / Office bridge +--> .NET Open XML SDK backend for offline PatchSet transactions +--> Office bridge HTTP API +--> File-backed Word session command queue | v Original DOCX -> PatchSet -> Candidate DOCX -> Validation -> Output DOCX + Audit JSON + Diff
The Office.js taskpane is the Word session layer. It creates and lists content controls, connects to the local bridge, registers the current Word document as a live session, polls commands queued by Codex, executes supported PatchSet operations through Office.js, and returns audit/rollback data.
Use the most native distribution path your agent host supports:
io.github.flyfish-dev/word-ai.word-ai Skill so Codex, Claude Code, and compatible agents know when to choose offline docx_* versus live word_session_*.MCP Registry details:
io.github.flyfish-dev/word-aihttps://github.com/flyfish-dev/word-ai/releases/download/v0.8.6/word-ai-0.8.6.mcpbhttps://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers/io.github.flyfish-dev%2Fword-ai/versions/latestFast local setup with the standalone quickstart bundle:
tar -xzf word-ai-quickstart-0.8.6-osx-arm64.tar.gz
cd word-ai-quickstart-0.8.6-osx-arm64
./word-ai install-skill ./word-ai codex-config --output .wordai/codex-config.toml ./word-ai mcp --root "$PWD" --allow-root "$HOME/Downloads" --allow-root "$HOME/Documents"
Choose the artifact matching your platform: linux-x64, linux-arm64, osx-arm64, osx-x64, win-x64, or win-arm64. See Distribution for the complete release asset policy.
Install the Skill and full local runtime:
git clone https://github.com/flyfish-dev/word-ai.git
cd word-ai
bash scripts/install.sh bash scripts/start.sh
This installs the Python MCP facade, builds the Office.js taskpane, builds the .NET Open XML backend when .NET SDK 8 is available, writes .wordai/codex-config.toml, and installs the word-ai skill into Codex, Claude Code, and detected compatible agent clients.
Install or refresh only the Agent Skill:
python3 scripts/install_agent_skills.py
For browser-only taskpane debugging:
bash scripts/start.sh --http
On Windows PowerShell:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start.ps1
For a readiness check:
.venv/bin/word-ai --root "$PWD" doctor
Developer checks:
PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/run_smoke_test.py
PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/run_structure_regression.py PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/run_outline_regression.py PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/run_engine_selection_regression.py
Build the .NET engine:
dotnet --version # requires .NET SDK 8
dotnet build dotnet/WordAi.OpenXml/WordAi.OpenXml.csproj -c Release scripts/publish_dotnet.sh # current host RID in dist/native/ scripts/publish_dotnet.sh --all # all supported release RIDs PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/run_dotnet_regression.py
Offline file transactions use the .NET Open XML backend by default when it is available. Selection order is:
WORD_AI_DOTNET_EXE or a packaged native executable under native/ / or dist/native/ /.WORD_AI_DOTNET_DLL or the local Release DLL at dotnet/WordAi.OpenXml/bin/Release/net8.0/WordAi.OpenXml.dll.dotnet run --project dotnet/WordAi.OpenXml/WordAi.OpenXml.csproj.WORD_AI_ENGINE=auto.MCPB includes self-contained native backends for osx-arm64, osx-x64, linux-x64, linux-arm64, linux-musl-x64, linux-musl-arm64, win-x64, and win-arm64. Standalone quickstart bundles are built for standard hosted platforms: linux-x64, linux-arm64, osx-arm64, osx-x64, win-x64, and win-arm64, with the matching Open XML backend linked into the single-file executable. Word AI detects the current RID, including Linux glibc vs musl for native backend loading, and loads the matching binary automatically. The npm launcher keeps the package small: on first run it downloads the current-platform quickstart bundle from GitHub Releases and executes the bundled word-ai. Advanced deployments can override detection with WORD_AI_DOTNET_RID, WORD_AI_DOTNET_EXE, or WORD_AI_DOTNET_NATIVE_DIR; set WORD_AI_NPM_USE_SOURCE_BOOTSTRAP=1 only when you want the legacy Python venv npm path.
Control it with WORD_AI_ENGINE=auto|dotnet|python, or pass engine to docx_assess_patchset, docx_dry_run_patchset, docx_apply_patchset, and docx_validate. Use WORD_AI_ENGINE=dotnet in production to fail fast instead of silently falling back.
Build the Office add-in:
cd office-addin
npm install npm run build
Word AI ships a formal word-ai Agent Skill. This is the preferred way to teach agents the safe workflow, even when the MCP server is installed through the MCP Registry. The installer copies the Skill into the locations that current agent clients scan automatically:
~/.agents/skills/word-ai~/.codex/skills/word-ai~/.claude/skills/word-aiInstall or refresh only the skills:
python3 scripts/install_agent_skills.py
Advanced targets:
python3 scripts/install_agent_skills.py --agents all
python3 scripts/install_agent_skills.py --project python3 scripts/install_agent_skills.py --dry-run
After installation, start a new agent session or restart the client if the skill does not appear immediately. The skill can then be invoked directly as word-ai / $word-ai, or selected implicitly when a DOCX editing task mentions Word, Office.js, content controls, PatchSet, validation, rollback, or audit.
Word AI is published for discovery through the official MCP Registry and MCPB distribution. Prefer this channel for MCP host installation because it carries standardized server metadata, versioning, transport details, and provenance:
io.github.flyfish-dev/word-aihttps://github.com/flyfish-dev/word-ai/releases/download/v0.8.6/word-ai-0.8.6.mcpbLocal container smoke test:
docker build -t word-ai:local .
docker run --rm -i \ -v "$PWD:/workspace" \ -v "$HOME/Downloads:/documents/Downloads" \ word-ai:local
The MCP Registry release uses a public MCPB artifact for one-click-friendly local server installation. The standalone quickstart bundle is the lowest-friction local command path because it embeds the Python facade, dependencies, current-platform .NET Open XML backend, schemas, and Skill template in one executable. The MCPB package requires Python 3.10+ and bootstraps a local virtual environment on first run. The Dockerfile remains available for local or self-hosted builds. For full Office.js live-session editing, use the local source install path because the Word taskpane and localhost bridge must run on the user's machine.
npm is a convenience fallback for clients that do not yet consume MCP Registry/MCPB packages, for CI smoke tests, and for quick no-clone stdio server startup. It is not the primary discovery channel.
Recommended scoped package:
npm exec --yes --package @flyfish-dev/word-ai -- word-ai-mcp --root "$PWD" --allow-root "$HOME/Downloads"
npm exec --yes --package @flyfish-dev/word-ai -- word-ai --root "$PWD" doct
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요