Martin Loop

Name: Martin Loop
Author: Keesan12

제작자: Keesan12버전 0.9.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.Keesan12/martin-loop

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

One system around coding agents to run, verify, recover, and hand off software work.

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": {
    "martin-loop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@martinloop/mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add martin-loop -- npx -y @martinloop/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "martin-loop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@martinloop/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": {
    "martin-loop": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@martinloop/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 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Keesan12 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 32433개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 92%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Martin Loop, 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(0.9.0)은 그저께 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, Symantec Cloud DLP AIops

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★ 211어제 업데이트

설치

Symantec Cloud DLP AIops

제작자: AIops-tools

Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.

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.

MartinLoop

Give coding agents more work. Watch them less. Ship more.

MartinLoop lets you give coding agents real software jobs without babysitting every step.

Your coding agent still writes the code. MartinLoop keeps the job focused, bounded, and accountable — with limits, stop conditions, verification, recovery, and a clear outcome when the run ends.

Trust your coding agents with real work.

Built from thousands of agent runs where the problem was not just intelligence — it was whether you could give the agent a real job and confidently walk away.

Measure your loop tax: npx -y martin-loop@latest audit Get started: npx -y martin-loop@latest start Try the demo: npx -y martin-loop@latest demo

MartinLoop is part of the NVIDIA Inception program.

Start Here

Audit first — run npx -y martin-loop@latest audit to see how much API-equivalent Claude Code spend went into fix-and-retry loops. Add --offline for zero network access or --share for a shareable summary.

Install / onboard — run npx -y martin-loop@latest start, or install it globally with npm install -g martin-loop@latest.

Governed run — define an objective, verifier, budget, and iteration cap with martin run.

Verifier — completion requires fresh verifier evidence bound to the active run and workspace. A configured verifier proves only the checks it runs; VERIFIED is not a claim that the code is bug-free or automatically safe to merge.

Budget — set a hard spend ceiling with --budget-usd and an attempt ceiling with --max-iterations.

Receipts — inspect the latest result with martin dossier --latest and validate stored integrity with martin runs verify --latest.

Hosted sync (optional) — governed work is local-first. Configure MARTIN_API_TOKEN and MARTIN_TELEMETRY_ENDPOINT, then use martin sync status and martin sync flush to send preserved evidence to a dashboard later. See the quickstart.

MCP — install @martinloop/mcp@latest in a supported host or generate host configuration with martin mcp print-config.

Documentation — continue with the quickstart, CLI reference, or MCP setup.

When --model is provided, MartinLoop passes it through unchanged. Without --model, the authenticated host runtime chooses its own default. MartinLoop does not inject a hidden fallback model.

For AI Agents

MartinLoop is the system around the coding job.

The coding agent still writes the code. MartinLoop keeps the job, limits, verification, recovery, outcome, and history consistent around the work.

Use MartinLoop when a coding task needs:

clear job and success criteria
preflight readiness before agent spend
hard budget and iteration limits
allowed or denied edit scope
controlled retries and stop conditions
independent verifier commands
recovery and rollback evidence
a finite completion decision
run receipts, dossiers, history, failure classification, and post-run analysis
one consistent workflow across supported coding-agent runtimes

Canonical lifecycle:

DEFINE

-> PREFLIGHT -> CONTROL -> VERIFY -> RECOVER -> PROVE -> ANALYZE

The product-level flow is Definition of Done -> Controlled Run -> Verified Handoff.

For machine-readable context start with llms.txt, llms-full.txt, and MartinLoop for AI Agents.

One System Around the Run

Teams should not need to stitch together a separate script or point tool for every part of coding-agent execution. MartinLoop connects the control path around the agent from preflight through post-run evidence.

Stage	MartinLoop role
Define	Capture the objective, verifier, budget, scope, and finish line.
Preflight	Check readiness and required workflow evidence before agent spend.
Control	Enforce budgets, attempts, path boundaries, policy, and stop conditions while the coding agent works.
Verify	Run configured checks and bind the evidence to the active run and workspace.
Recover	Preserve recovery and rollback state when another attempt or human review is required.
Prove	Produce the authoritative `VERIFIED`, `STOPPED`, or `NEEDS REVIEW` handoff plus receipts.
Analyze	Inspect run history, cost provenance, failure classes, dossiers, and shareable evidence after execution.

MartinLoop does not replace Git, GitHub, CI, dedicated security scanners, observability platforms, code review, or the coding agent itself. It gives those workflows one governed execution record to inspect.

Change the worker. Keep the job.

MartinLoop is model-agnostic by design. The job, limits, verification, recovery, and outcome are separate from the worker underneath.

Native coding-agent CLIs and OpenAI-compatible model runtimes use different execution paths, so MartinLoop only describes a worker as fully supported when that execution path has been publicly released and validated.

Why MartinLoop

AI coding agents can create more software than ever. The problem is trusting them with bigger jobs without turning yourself into their full-time manager.

Agents drift. They retry. They break unrelated things. They say "done" too early. And a run that was supposed to save time can create even more work to review.

MartinLoop keeps the job accountable outside the agent itself: clear boundaries, hard limits, configured checks, recovery information, and an explicit outcome.

The goal is simple:

Give the agent more responsibility without giving it unlimited freedom.

Why Teams Adopt MartinLoop

Less babysitting — give agents larger jobs without watching every step.
Clear boundaries — keep scope, attempts, and spend inside the limits you set.
Checks before "done" — configured verification decides whether the evidence passed.
Understand failures — know why the run stopped instead of digging through logs.
Recover cleanly — preserve enough evidence to retry, repair, roll back, or hand off.
One workflow across agents — keep the job consistent as the worker underneath changes.

More software. Less supervision.

See Your Loop Tax

Before changing your workflow, measure it:

npx -y martin-loop@0.9.0 audit

MartinLoop reads Claude Code session history locally and reports how much API-equivalent agent spend happened inside fix-and-retry loops, how often verifier commands failed, the longest retry chain, and sessions that ended red. Session contents stay local. Use --offline to disable even the public pricing lookup, and --share to create a screenshot-ready SVG plus Markdown summary.

Then put limits around the next run:

npx -y martin-loop@0.9.0 enable --engine codex

npx -y martin-loop@0.9.0 run " " --verify "npm test" --budget-usd 2 --max-iterations 3

2-Minute Install Path

If MartinLoop detects more than one supported coding-agent runtime, save the one you want to use before the first governed run. For example:

npx -y martin-loop@latest enable --engine codex

Replace codex with claude or gemini when that is your intended runtime.

npx -y martin-loop@latest start

npx -y martin-loop@latest demo cd martin-loop-demo npm install npx -y martin-loop@latest run "Summarize the demo workspace and prove tests still pass" --verify "npm test" --budget-usd 2 --max-iterations 1

Quick Start

Try MartinLoop in a disposable demo workspace:

npx -y martin-loop@latest enable --engine codex

npx -y martin-loop@latest start npx -y martin-loop@latest demo npx -y martin-loop@latest --version cd martin-loop-demo npm install npx -y martin-loop@latest run "Summarize the demo workspace and prove tests still pass" --verify "npm test" --budget-usd 2 --max-iterations 1 npx -y martin-loop@latest dossier --latest npx -y martin-loop@latest share --latest

Optional global install:

npm install -g martin-loop

martin-loop --version

If this flow is useful, open an issue with feedback so we can keep improving the public experience.

start prints the first-run guided path. run auto-checks doctor, session-start, and preflight, then executes when the environment is ready. Use --proof only when you intentionally want an explicit no-spend lane.

Inspect-first flow:

npx -y martin-loop@latest enable --engine codex

npx -y martin-loop@latest doctor npx -y martin-loop@latest session-start npx -y martin-loop@latest preflight "Summarize the demo workspace and prove tests still pass" --verify "npm test"

share --latest writes three files into the selected run directory under share/: run-receipt.json, run-receipt.md, and proof-card.svg.

Release notes for MartinLoop 0.6.5: MartinLoop 0.6.5.

Release notes for MartinLoop 0.6.6: MartinLoop 0.6.6.

Release notes for MartinLoop 0.6.7: MartinLoop 0.6.7.

Release notes for MartinLoop 0.6.8: MartinLoop 0.6.8.

Release notes for MartinLoop 0.7.0: MartinLoop 0.7.0.

Release notes for MartinLoop 0.7.1: MartinLoop 0.7.1.

Release notes for MartinLoop 0.8.0: MartinLoop 0.8.0.

Release notes for MartinLoop 0.8.1: MartinLoop 0.8.1.

Release notes for MartinLoop 0.8.2: MartinLoop 0.8.2.

Release notes for MartinLoop 0.8.3: MartinLoop 0.8.3.

Release notes for MartinLoop 0.8.4: MartinLoop 0.8.4.

Release notes for MartinLoop 0.8.5: MartinLoop 0.8.5.

Release notes for MartinLoop 0.8.6: MartinLoop 0.8.6.

Release notes for MartinLoop 0.8.7: MartinLoop 0.8.7.

Release notes for MartinLoop 0.8.8: MartinLoop 0.8.8.

Release notes for MartinLoop 0.8.9: MartinLoop 0.8.9.

Release notes for MartinLoop 0.9.0: MartinLoop 0.9.0.

Swarm Mode Demo

Run the deterministic 15-agent launch-board demo without provider calls or spend:

npx -y martin-loop@0.9.0 demo --swarm

That default result is local simulation evidence only: it is non-governed, is not persisted to the Swarm run store, and does not evaluate signed receipt integrity. Inspect simulation output through the `demo

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Martin Loop

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

Symantec Cloud DLP AIops

제작자의 README

MartinLoop

Start Here

For AI Agents

One System Around the Run

Change the worker. Keep the job.

Why MartinLoop

Why Teams Adopt MartinLoop

See Your Loop Tax

2-Minute Install Path

Quick Start

Swarm Mode Demo