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

Keypup Engineering Analytics

제작자: keypup-io버전 1.0.1i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.keypup/engineering-analytics

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Generate answers & visualizations from your engineering data to track software development health.

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: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어
  • 입력해야 할 값: Authorization

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http engineering-analytics https://hq.keypup.io/mcp --header 'Authorization: your-value'

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "engineering-analytics": {
      "url": "https://hq.keypup.io/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "engineering-analytics": {
      "type": "http",
      "url": "https://hq.keypup.io/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • Authorization 비밀 필수 HTTP header
    The Bearer API token for authentication. See: https://docs.keypup.io/en/articles/15360547-using-the-mcp-server

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

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 도메인 keypup.io 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2956개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2956개 중 12%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2956개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Keypup Engineering Analytics, 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?

입력해야 할 값: Authorization

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.1)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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.

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★ 495MIT9일 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★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

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

클라우드에서 실행★ 137MIT9일 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.

Keypup MCP Server

Ask your Keypup engineering data in plain language to track delivery, quality and team workload.

The Keypup MCP (Model Context Protocol) server plugs your Keypup engineering analytics directly into any MCP-compatible AI assistant — Claude, Cursor, Kiro, ChatGPT Desktop, Gemini CLI, VS Code, and others.

Once connected, you ask questions about your engineering activity in plain language and the AI builds and runs the underlying reporting queries for you. No query language to learn, no code to write.

Unlike the GraphQL API, which is designed for developers writing application code, the MCP server is designed to be driven conversationally by an AI on your behalf.

Beta: The Keypup MCP server is currently in beta. The exposed capabilities

are continuously expanded during this phase. Feedback and use cases are

welcome via the in-app chat.

What it can do

The server exposes a focused set of read-only tools that let an AI explore and query your Keypup data:

  • Discover your companies — list the companies (teams) you belong to.
  • Explore datasets — browse the available datasets and the fields each one exposes.
  • Discover formula operators — list the functions and operators available when building metrics, dimensions, and filters.
  • Run reporting queries — execute aggregated queries against any dataset, with metrics, dimensions (group-by), filters, sorting, and pagination.
  • Generate a query from natural language — turn a plain-language request into a ready-to-run structured query that the AI can then execute.

The AI orchestrates these tools automatically. A typical flow:

  1. List your companies
  2. Pick the relevant dataset
  3. Look up the fields it needs
  4. Build the query
  5. Run it
  6. Summarize the results

You only ask the question.

Tools

ToolDescription
list_companiesList the companies (teams) the authenticated user belongs to. Returns each company's id, name, created_at and updated_at. The id is required by most other tools.
list_datasetsList the datasets (facts) available for querying, each with its id, label and description.
list_dataset_fieldsList the fields available on a given dataset for a company. Supports filtering by source (NATIVE/CUSTOM) and a regex pattern matched against the field id, plus pagination.
list_formula_operatorsList the operators and functions usable in custom formulas. Supports filtering by scope (DIMENSION/METRIC) and a regex pattern, plus pagination. Set verbose: true for full per-operator documentation.
query_datasetRun an aggregated report against a dataset. Metrics, dimensions and filters are expressed as text-based formulas, with optional sorting, limit and offset.
generate_dataset_queryTurn a natural-language prompt into a structured query compatible with query_dataset.
Datasets

The reporting engine runs over the following datasets (facts):

  • `ISSUES_PULL_REQUESTS` — issues and pull requests.
  • `ACTIVITY_EVENTS` — transitions on issues/PRs (status changes, assignments, work logged, open/close/reopen).
  • `COMMENTS` — comments on issues, PRs and reviews.
  • `COMMITS` — commits attached to pull requests.
  • `REVIEWS` — pull request reviews.

Example questions

Delivery & throughput

  • "How many pull requests did we merge each month over the last 6 months?"
  • "What's our weekly issue closing rate this quarter?"
  • "How many commits were made per author last month?"

Cycle time & performance

  • "What's the average time between PR creation and merge over the last 12 weeks?"
  • "Show me the review turnaround time trend for the last 3 months."
  • "Which repositories have the slowest cycle time?"

Quality & process

  • "How many bugs were raised vs. closed each week this quarter?"
  • "What proportion of our pull requests resolve at least one issue?"
  • "How many PRs were merged without a review?"

Workload & collaboration

  • "Who are our most active reviewers this month?"
  • "How is work distributed across the team right now?"
  • "How many comments do our pull requests receive on average?"

Open-ended exploration

  • "Summarize our engineering activity over the last month."
  • "Compare open vs. closed issues over time."
  • "What labels are most common on our issues?"

You can refine iteratively: "now break that down by repository", "restrict it to the backend team", and so on.

Setup

Endpoint
https://hq.keypup.io/mcp

The server uses the streamable HTTP transport and supports two authentication methods:

  1. OAuth 2.1 (recommended) — the client registers itself dynamically and you authorize access through your browser. No token to copy or store.
  2. API token — a Keypup API token passed in the Authorization header. Use this when your client does not support OAuth dynamic client registration.
Option 1 — OAuth (recommended)

If your client supports OAuth 2.1 with dynamic client registration (e.g. via a Client ID Metadata Document), point it at the endpoint with no credentials:

{

"mcpServers": { "keypup": { "type": "http", "url": "https://hq.keypup.io/mcp" } } }

On first connection the client opens a browser window to sign in to Keypup and authorize access. There is no token to generate, copy, or rotate — this is the configuration shipped in this repo's .mcp.json.

If your client does not open an authorization prompt (or fails to register),

it likely does not support dynamic client registration yet. Use the API token

method below instead.

Option 2 — API token

For clients without OAuth dynamic client registration support, add a keypup server entry pointing at the endpoint, with your API token in the Authorization header:

{

"mcpServers": { "keypup": { "url": "https://hq.keypup.io/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer my_keypup_api_token" } } } }

Notes:

  • Replace my_keypup_api_token with the token you generate (see below). Keep the Bearer prefix.
  • The server name (keypup) is arbitrary — name it however you like.

Once saved, restart or reconnect the MCP server in your client. The Keypup tools should appear in the client's tool list, and you can start asking questions.

Generating an API token

Only needed for Option 2 (API token). If you authenticate via OAuth, skip

this section.

The MCP server authenticates with the same API tokens used by the GraphQL API.

  1. Go to Settings → Account and open the API Token tab.
  2. Click Create token.
  3. Set a descriptive name (e.g., "MCP - Claude Desktop") and an expiration. Setting an expiration is strongly recommended.
  4. Select the token scopes. The minimal recommended scopes for the MCP server are:
  • Reports read (viz:reports:read) — required to explore datasets/fields and run reporting queries.
  • Companies read (hq:companies:read) — required to list the companies you belong to and resolve the company ID used in queries.
  1. Click Create. The token is shown only once and can be copied for one minute — copy it into your MCP client configuration right away.

Following the principle of least privilege, grant only the scopes you need. The two scopes above are enough to use the full analytics capabilities of the MCP server.

The token grants the same level of data access you already have in the Keypup user interface — queries are automatically scoped to the companies you are a member of.

Security

  • All Keypup MCP tools are read-only — they never modify your data.
  • Queries are automatically scoped to the companies you belong to (data isolation).
  • Treat your API token like a password. Anyone holding it can query your Keypup data within the granted scopes.
  • Prefer short-lived tokens with an expiration, and rotate them periodically.
  • Keep tokens out of shared or version-controlled files. Store them in your MCP client's local configuration only.

Resources

PopNx에게 묻기