timesfm
TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
Governed ClickHouse analytics for agents: named datasets and metrics as tools, never raw SQL.
이런 작업을 AI에게 가르치는 Skill, 이것과 함께 쓸 수 있습니다
TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 2/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 16일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
이 메시지를 Claude 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Claude에 MCP server hypequery ClickHouse을 설치해 주세요. 순서대로: 1) node -v로 Node.js가 있는지 확인. 없으면 https://nodejs.org/en/download에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "hypequery": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@hypequery/mcp", "--config", "your-value" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 hypequery ClickHouse의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
node -vMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: 공식 다운로드 페이지에서 LTS 버전과 클릭형 설치 파일을 고르세요: Mac은 .pkg · Windows는 .msi. 더블클릭 후 끝까지 진행하면 됩니다. curl 명령은 필요 없습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: node -v
한 번 설치하면 Node.js가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"hypequery": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hypequery/mcp",
"--config",
"your-value"
]
}
}
}hypequery ClickHouse을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 hypequery ClickHouse을 쓰고 있다고 하거나 답에 hypequery ClickHouse 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 hypequery ClickHouse에 연결할 수 없어요
hypequery ClickHouse는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · hypequery ClickHouse에 연결되는 앱 쓰기
B · 데이터베이스 및 데이터셋에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
이 메시지를 Claude Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Claude Code에 MCP server hypequery ClickHouse을 설치해 주세요. 순서대로: 1) node -v로 Node.js가 있는지 확인. 없으면 https://nodejs.org/en/download에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): claude mcp add --scope user hypequery -- npx -y @hypequery/mcp --config your-value 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 hypequery ClickHouse의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
node -vMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: 공식 다운로드 페이지에서 LTS 버전과 클릭형 설치 파일을 고르세요: Mac은 .pkg · Windows는 .msi. 더블클릭 후 끝까지 진행하면 됩니다. curl 명령은 필요 없습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: node -v
한 번 설치하면 Node.js가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
claude mcp add --scope user hypequery -- npx -y @hypequery/mcp --config your-valuehypequery ClickHouse이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
hypequery ClickHouse을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 hypequery ClickHouse을 쓰고 있다고 하거나 답에 hypequery ClickHouse 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 한 번에 설치하는 버튼이 없어요. 설정을 붙여 넣고 값을 직접 채우세요
이 메시지를 Cursor 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 Cursor에 MCP server hypequery ClickHouse을 설치해 주세요. 순서대로: 1) node -v로 Node.js가 있는지 확인. 없으면 https://nodejs.org/en/download에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "hypequery": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@hypequery/mcp", "--config", "your-value" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 hypequery ClickHouse의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
node -vMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: 공식 다운로드 페이지에서 LTS 버전과 클릭형 설치 파일을 고르세요: Mac은 .pkg · Windows는 .msi. 더블클릭 후 끝까지 진행하면 됩니다. curl 명령은 필요 없습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: node -v
한 번 설치하면 Node.js가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
~/.cursor/mcp.json
이 설정을 붙여 넣고 빈 값을 채운 뒤 저장
{
"mcpServers": {
"hypequery": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hypequery/mcp",
"--config",
"your-value"
]
}
}
}hypequery ClickHouse을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 hypequery ClickHouse을 쓰고 있다고 하거나 답에 hypequery ClickHouse 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 한 번에 설치하는 버튼이 없어요. 설정을 붙여 넣고 값을 직접 채우세요
이 메시지를 VS Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.
이 컴퓨터의 VS Code에 MCP server hypequery ClickHouse을 설치해 주세요. 순서대로: 1) node -v로 Node.js가 있는지 확인. 없으면 https://nodejs.org/en/download에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "servers": { "hypequery": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": [ "-y", "@hypequery/mcp", "--config", "your-value" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 hypequery ClickHouse의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
node -vMac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: 공식 다운로드 페이지에서 LTS 버전과 클릭형 설치 파일을 고르세요: Mac은 .pkg · Windows는 .msi. 더블클릭 후 끝까지 진행하면 됩니다. curl 명령은 필요 없습니다
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: node -v
한 번 설치하면 Node.js가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
MCP: Open User Configuration
이 설정을 붙여 넣고 빈 값을 채운 뒤 저장
{
"servers": {
"hypequery": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hypequery/mcp",
"--config",
"your-value"
]
}
}
}hypequery ClickHouse을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 hypequery ClickHouse을 쓰고 있다고 하거나 답에 hypequery ClickHouse 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Claude Code
claude mcp add --scope user hypequery -- npx -y @hypequery/mcp --config your-valueClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"hypequery": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hypequery/mcp",
"--config",
"your-value"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"hypequery": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hypequery/mcp",
"--config",
"your-value"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"hypequery": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hypequery/mcp",
"--config",
"your-value"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
npm: @hypequery/mcp이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
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 16일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 hypequery 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 어제
GitHub가 라이선스 종류를 알아내지 못했어요. 파일을 열어 확인하세요
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
아직 확인하지 않았습니다
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 2개를 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 어제 변경됐고, 최신 버전(0.14.0)은 오늘 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: QueryWeaver, Supabase, Neon, DBCode, Keboola MCP
같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
An MCP server for Text2SQL: transforms natural language into SQL using graph schema understanding.
Official Neon MCP server for managing Neon projects and Lakebase Postgres databases.
Query and explore 100+ databases through your DBCode connections.
Connect your AI assistants to Keboola and expose your data, transformations, SQL queries, ...
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
A ClickHouse MCP server for Claude Code, Cursor, Codex and other AI agents. Agents query the datasets and metrics you define, never raw SQL. Run it in five minutes against the public ClickHouse playground: hypequery.com/clickhouse-mcp.
@hypequery/mcp turns your hypequery datasets and metrics into Model Context Protocol tools for Claude, Cursor, and other MCP clients. Agents can discover and query approved analytics without receiving unrestricted SQL access or database credentials.
npm install @hypequery/mcp @hypequery/datasets @hypequery/clickhouse
// mcp-config.ts
import { publishDatasets } from '@hypequery/datasets';
export const datasets = publishDatasets() .publish(Orders, { metrics: { revenue } }) .build();
export const analytics = createDatasetClient({ queryBuilder: db });
Compile the config, then start the stdio server:
npx hypequery-mcp --config /absolute/path/to/mcp-config.js
Add it to an MCP client:
{
"mcpServers": { "hypequery-clickhouse": { "command": "npx", "args": [ "hypequery-mcp", "--config", "/absolute/path/to/mcp-config.js" ] } } }
Now an agent can ask, “Show revenue by region for the last month,” using the same metric definition as your backend and dashboard.
An existing Python server can own definitions, authorization, tenancy and SQL. Opt its dataset/metric routes into ClientQueryProfile and install add_client_contract_endpoint from hypequery.serve. The MCP bridge consumes that endpoint's authorized view; an offline build export cannot be used as live discovery. No Node dataset registry or Python application import is needed.
import {
createMCPHttpExecutor, createMCPProtocolServer, connectMCPServerStdio, } from '@hypequery/mcp';
const url = process.env.HYPEQUERY_CLIENT_CONTRACT_URL; const token = process.env.HYPEQUERY_API_KEY; if (!url || !token) throw new Error('Configure the backend discovery URL and credential.');
const executor = await createMCPHttpExecutor({ url, headers: { authorization: Bearer ${token} }, }); await connectMCPServerStdio(createMCPProtocolServer({ executor }));
The URL is the full discovery endpoint, including its mount prefix. HTTPS is required except for loopback development. URLs cannot contain credentials, queries or fragments. Keep one executor/session per principal; a headers resolver may rotate credentials for that same principal. Browser code must never contain this server credential. To serve the bridge to remote agents, see "Serve over Streamable HTTP" below.
The four tool names stay the same. HTTP mode preserves each authorized endpoint's own dimensions, filters, defaults, time controls and limits. Metric-only groups have queryable: false; inspecting them does not invent a dataset query route. Introspection returns endpoint profiles rather than merging permissions into a synthetic dataset. Unsupported segments, SQL/debug options and caller-selected tenants, tokens, origins or routes are rejected before backend requests.
HTTP query responses preserve the public backend envelope: data, plus optional meta with request ID, timing, row count, pagination and optional cache.hit. Set includeMeta: true when the endpoint advertises metadata and use pagination.hasMore with offset + limit to page. This differs from the existing local executor's cache-status metadata; each mode advertises its actual output schema. Returned rows must contain exactly the selected fields with their advertised scalar/null types. Private diagnostics or unexpected fields fail closed instead of being forwarded to the agent.
The bridge rechecks its authorized view before discovery, prompts and execution, and pins each POST to the validated endpoint schema. View changes or backend 409s invalidate the session: construct a new executor/reconnect explicitly. No query is automatically replayed with new semantics. Backend authorization is still checked on every request, including after discovery.
Budgets default to 30 seconds, 256 KiB discovery/manifests and 1 MiB query responses. HTTP mode has a hard 1 MiB response ceiling, 1,000 rows/filter-list values, 10,000 JSON nodes, 1,000 members per JSON collection and nesting depth 16. Query ceilings can be lowered through queryLimits; unservable default selections are refused rather than silently changed. executionBudget, catalogBudget and maxContractBytes allow smaller deployment limits. Streamed/decompressed bytes are bounded even without Content-Length, and redirects are refused. Request cancellation aborts the HTTP operation; the backend must carry disconnection into its executor (the Python serve adapter does so). End-to-end ClickHouse cancellation remains part of integrated release qualification.
A TypeScript consumer of the MCP SDK needs its Fetch/DOM type names available (e.g. lib: ["ES2022", "DOM"] alongside Node types); this does not require a browser runtime. The repository's installed-artifact smoke checks this without skipLibCheck and without the optional ClickHouse peer installed.
list_datasets discovers available analytics models;get_dataset_schema explains dimensions, measures, metrics, and relationships;query_metric executes named KPIs;query_dataset explores the fields you chose to publish.Every tool declares an output schema and returns the same result twice: MCP structuredContent for clients that support typed results, and compact JSON in the text content block for compatibility. Query metadata includes row count, timing when available, pagination state, and cache outcome. Tools also advertise human-readable titles and read-only, non-destructive, idempotent annotations.
Tool failures use a stable structured envelope:
{
"error": { "code": "MCP_INVALID_ARGUMENTS", "category": "correctable_input", "message": "Invalid query_dataset arguments: ...", "retryable": false, "correctable": true } }
Unclassified backend failures are redacted to MCP_EXECUTION_FAILED; database error details and physical SQL are not copied into agent-facing errors.
A hosted server can add retryAfterSeconds, relist, reason (its own stable code), hint (the next action), docsUrl and requestId to an error through MCPToolError's options, and refuse a call over a rate limit with MCP_RATE_LIMITED. mcpToolErrorFromSemanticFailure maps a semantic data-plane failure's code to reason and its relist to relist, and takes the host's retryAfterSeconds, hint, docsUrl and requestId as options. createMCPErrorResponse returns the error in the published envelope.
For tenant-scoped datasets, run the server programmatically with the trusted tenant ID:
await createMCPServer({
datasets, analytics, name: 'acme-analytics', version: '1.0.0', tenantId: session.accountId, queryLimits: { defaultResultSize: 100, maxResultSize: 1_000, maxOffset: 10_000, }, executionBudget: { timeoutMs: 30_000, maxResponseBytes: 1_048_576, }, });
Every query receives a server-side limit even when the agent omits one. The effective ceiling is the lowest applicable server or Dataset limit. Dimensions, measures, filters, ordering, and pagination offsets also have hard package ceilings that server configuration may lower but cannot raise.
Query calls also have a hard wall-clock deadline and UTF-8 response-byte ceiling. Client cancellation and local deadlines propagate through the semantic client to the backing ClickHouse request. Budget failures use the stable MCP_REQUEST_CANCELLED, MCP_QUERY_TIMEOUT, and MCP_RESULT_TOO_LARGE classifications.
The semantic executor is independent of stdio and network lifecycle. A hosted gateway can inject its own MCP transport without reimplementing Hypequery's tools, prompts, catalog schemas, or validation:
import {
createMCPExecutor, createMCPProtocolServer, } from '@hypequery/mcp';
const executor = createMCPExecutor({ datasets, analytics, tenantId: trustedPrincipal.tenantId, });
const server = createMCPProtocolServer({ executor, name: 'acme-hosted-analytics', version: '1.0.0', });
await server.connect(hostTransport);
hostTransport can be an MCP SDK in-memory, stdio, or hosted transport. For an explicit local adapter, use startStdioMCPServer(config). The existing createMCPServer(config) and HypequeryMCPServer.start() APIs remain available for compatibility.
createMCPHttpHandler serves the same tools to remote agents. It answers Fetch Requests, so it runs on Node (listenMCPHttpServer, createMCPNodeRequestListener), Bun, Deno or Cloudflare Workers. The package imports Node built-ins (node:crypto, node:http, node:stream), so a Worker needs the nodejs_compat compatibility flag:
import {
createMCPExecutor, createMCPHttpHandler, createMCPServeAuthenticator, listenMCPHttpServer, } from '@hypequery/mcp'; import { createJwtStrategy } from '@hypequery/serve';
const handler = createMCPHttpHandler({ authenticate: createMCPServeAuthenticator({ strategies: createJwtStrategy({ jwksUri, issuer, audience: 'https://mcp.example.com/mcp' }), }), createExecutor: principal => createMCPExecutor({ datasets, analytics, tenantId: principal.tenantId }), allowedHosts: ['mcp.example.com'], oauth: { resource: 'https://mcp.example.com/mcp', authorizationServers: ['https://example.auth0.com/'], requiredScopes: ['analytics:read'], }, }); await listenMCPHttpServer(handler, { host: '0.0.0.0', port: 3333 });
Every request checks Host and Origin (DNS-rebinding protection), then its credential. Each session belongs to the principal that opened it and gets its own executor for that principal's tenant. With oauth, the server publishes RFC 9728 protected-resource metadata and answers with RFC 6750 challenges that point at it; your identity provider remains the authorization server. createMCPStaticKeyAuthenticator({ key, tenantId }) is the shared-key alternative. From the CLI: hypequery mcp --http. See Remote MCP over HTTP.
Apache-2.0.