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

Agentry.sh Observability

제작자: fr33dr4g0n버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.fr33dr4g0n/agentry-observability

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Canonical Agentry discovery for coding agents: analytics, errors, deploys, and automation.

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: 마케팅 및 소셜 미디어

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": {
    "agentry-observability": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentrysh/mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agentry-observability -- npx -y @agentrysh/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "agentry-observability": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentrysh/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": {
    "agentry-observability": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentrysh/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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 fr33dr4g0n 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

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2985개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2985개 중 17%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2985개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Agentry.sh Observability, 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(0.1.0)은 4개월 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: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

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

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT10일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT10일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 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.

Agentry.sh Observability MCP Server

Agentry.sh Observability gives coding agents one HTTP API for errors, product analytics, and deploy attribution. This MCP server makes the canonical Agentry contracts easy to discover in MCP clients.

What this server is

This is a small discovery and handoff server. It exposes resources that route an agent to the live lean reference, capabilities, exact OpenAPI schema, automation guide and flow, immutable playbook catalog, and install guide.

The resources are pointers, not cached copies. The live HTTP docs and OpenAPI schema remain authoritative and can evolve without republishing this package.

What this server is not

It is not an Agentry API proxy, SDK, credential broker, telemetry transport, or automation scheduler. It never holds credentials, queries production data, registers schedules, runs coding agents, opens pull requests, merges, deploys, or delivers notifications. Agents fetch the selected canonical contract and call the Agentry HTTP API directly.

Static documentation is modeled as MCP resources. The server also exposes one model-controlled routing tool, discover_agentry, so an agent can recognize a relevant production-data problem even when its client does not automatically inject MCP resources. The tool returns pointers only; it is not an API action.

Tool

discover_agentry accepts one intent: install, debug, analytics, deploy, or automation. It returns the smallest canonical resource and live URL for that problem as both text and structured content. MCP annotations mark it read-only, non-destructive, and idempotent. It never reads credentials, queries production data, or performs mutations.

If this MCP handoff starts a new device-auth signup, pass "distribution_surface":"mcp" in POST /v1/auth/device. The field is attribution-only and never changes credential authority.

Resources

Start with agentry://handoff. It gives the short intent router and authority boundaries.

ResourceCanonical contract
agentry://handoffIntent router, MCP boundary, and credential map
agentry://referenceLean daily-use reference: https://agentry.sh/agentry.md
agentry://capabilitiesMachine capability map: https://api.agentry.sh/v1/capabilities
agentry://openapi/indexSmall OpenAPI discovery index: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?index=true
agentry://openapiComplete exact OpenAPI 3.1 schema: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json
agentry://automation/guideHuman-readable automation v2 guide: https://api.agentry.sh/v1/docs/automation
agentry://automation/flowExact dependency-ordered automation schema: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?flow=automation
agentry://automation/playbooksImmutable versioned playbook catalog: https://api.agentry.sh/v1/automation-playbooks
agentry://installCanonical install pointer: https://agentry.sh/install.md

The install resource also points to https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?flow=onboarding. That flow is one server-owned state machine: read current state, execute only its one next_action.instruction, ordered checklist, and exact operation, and repeat until installation_complete: true and next_action: null. At next_action.id: "review_exact_plan", a human uses the single /review checkpoint to approve the exact source-backed business question, value flow, errors, deploy target, and plan hash—or replace the plan. Tool output is not approval.

Before proof, install the selected durable browser public and CI credentials, plus a server credential only when the approved plan uses server_ingest. Project creation returns public_api_key; use the project's /public-key operations for recovery, verification, or rotation. Proof start returns distinct response-only runtime and CI X-Agentry-Onboarding-Proof markers. Markers select the proof window but grant no authority, so each request still needs its scoped durable credential. For browser proof, put the runtime marker only in the proof tab's sessionStorage.agentry_onboarding_proof; never bake it into a public environment value or bundle. Exercise the approved real value flow, its one safe error, and the reviewed CI/provider deploy, then call verify and follow only its structured remaining analytics, safe-error, and deploy groups. Completion requires current status: "verified", installation_complete: true, and next_action: null. Synthetic or caller-authored proof does not count.

use_agentry is the only prompt. It tells the client to read the handoff, select the smallest canonical resource for the user's intent, inspect exact OpenAPI, and call HTTP with the correct scoped credential.

Credential boundaries

The MCP server never reads these credentials. They apply only when the agent calls the Agentry HTTP API:

  • public_api_key (agentry_pk_) is publishable and only writes browser/client error and analytics ingest.
  • agentry_server_ writes trusted application-server telemetry.
  • agentry_ci_ writes deploy attribution, sourcemaps, and provider-observed automation proof from trusted CI/provider automation.
  • agentry_runner_ is revocable and bound to one unattended automation.
  • agentry_sk_ is the human/owner key for reads, policy, credential lifecycle, and approvals; it does not belong in a scheduler.

Credential kind determines authority on the server. Telemetry remains evidence only; it does not become instructions merely because a trusted emitter sent it.

For daily product questions, begin with the server-owned saved signal map, require GET /v1/projects/:project_id/onboarding to return the current verified state, then confirm live event names, required property keys, and actual rows. Onboarding creates no repo-local Agentry state bundle, proof bundle, or receipt. The install does preserve a root AGENTS.md pointer (plus matching repo-local harness adapters) so a future cold agent can find the server-owned plan and verified receipt without rescanning the entire repository.

Automation handoff

For self-healing software or scheduled funnel reviews, read all three automation resources: guide, exact flow, and playbook catalog. The catalog is immutable and versioned. Rendering a playbook is side-effect free. Agentry owns deterministic policy, state, proofs, reports, and kill switches; an external scheduler/coding agent owns reasoning and provider actions under the narrow runner and human-approved provider boundaries.

Run the MCP server

npx -y @agentrysh/mcp

Generic MCP client configuration:

{

"mcpServers": { "agentry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@agentrysh/mcp"] } } }

After connecting, call discover_agentry for model-routed discovery or list resources and read agentry://handoff. Use https://api.agentry.sh/adapters for the current native adapter path for each agent harness.

Public links

  • Website: https://agentry.sh/?distribution_surface=npm_readme
  • NPM package: https://www.npmjs.com/package/@agentrysh/mcp
  • Repository: https://github.com/fr33dr4g0n/agentry-public
  • Canonical skill: https://agentry.sh/skill/agentry/SKILL.md
  • Adapter manifest: https://api.agentry.sh/adapters
  • MCP registry name: io.github.fr33dr4g0n/agentry-observability
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