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

HyperXosist-Agent Remote MCP

제작자: KG-NINJA버전 2.5.1i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.KG-NINJA/hyperxosist-agent

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

X feedback discovery, noise-reduced query planning, signal filtering, and AI handoffs.

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: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.kgninja.dev/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http hyperxosist-agent https://mcp.kgninja.dev/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "hyperxosist-agent": {
      "url": "https://mcp.kgninja.dev/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": {
    "hyperxosist-agent": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.kgninja.dev/mcp"
    }
  }
}

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

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.kgninja.dev/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 KG-NINJA 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

  • … 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32684개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32684개 중 17%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32684개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

HyperXosist-Agent Remote MCP, 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?

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

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.5.1)은 4개월 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Master CSS

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★ 211그저께 업데이트
설치

Master CSS

제작자: master-co

Inspect Master CSS classes, generated CSS, and project stylesheets from your AI client.

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.

HyperXosist Agent

Agent-first toolkit and Remote MCP server for noise-reduced X (Twitter) search planning and Feedback-to-Fix engineering handoffs. It generates structured search plans and official X search URLs for humans and AI agents. The planning and synthetic demonstration workflow does not directly scrape X. Optional Grok Build mode is default off.

Live demohttps://kg-ninja.github.io/HyperXosist-Agent/
Repositoryhttps://github.com/KG-NINJA/HyperXosist-Agent
Agent entryhttps://kg-ninja.github.io/HyperXosist-Agent/llms.txt
CLInpx hyperxosist plan "…" --json
Version2.6.0

日本語の要点: X 公式検索用クエリを組み立てる静的ツールです。人間UIとAgentのplanning / filtering / handoffは無料。production executionのみx402支払い対象です。検索結果の埋め込みや自動投稿はしません。

Agent-readable summary

HyperXosist-Agent helps an AI agent turn a research intent into a structured search plan, an official X search URL, supplied-feedback filtering results, and a Signal-to-Fix engineering handoff. It is a planning and handoff layer: it does not claim to scrape X directly, publish posts, or deploy code automatically.

Free capabilities include MCP discovery, planning, filtering, structured handoff, and local dry-run workflows. Automated production use of generated search URLs and external collection use the existing x402 endpoint and return HTTP 402 until valid payment proof is supplied. Payment requirements are published at payment-options.json.

Agents must follow the applicable user or operator payment policy. They must not request private keys, seed phrases, wallet secrets, or sensitive user data. If a wallet requires human approval, the agent should ask the operator to review and approve the transaction, then retry the same request with valid x402 payment proof.


Why this exists

Raw X advanced search is powerful but easy to get wrong (spam, engagement bait, overlong excludes, one-angle keyword guesses). HyperXosist gives you:

  1. Humans — a fast dark UI to compose operators, templates, noise filters, and open official search tabs.
  2. AI agents — a sticky loop: plan → score → pay → collect → refine → Keep-filter → Grok Build / Signal-to-Fix → receipt.
Discover → Plan → Score gate → Pay (x402) → Collect → Self-heal → Keep-filter → Grok Build / Handoff → Remember

Features

For everyone
  • No X API / OAuth — opens x.com/search with a built query
  • Zero build — static HTML/CSS/JS; works on GitHub Pages
  • Privacy-friendly human path — form history in localStorage only
  • Noise Reduction — Low / Medium / High with priority-capped excludes (safe query length)
  • Advanced operators — from / to / @ / OR groups / hashtags / url: / engagement floors / media & reply filters / raw fragment
  • Research templates & date presets (24h → 1y)
  • Shareable state — URL hash #s=...
For AI agents
  • Official Model Context Protocol (MCP) Server — expose query planning, signal filtering, and downstream handoff capabilities to Cursor, Claude Code, and other LLM assistants. Read docs/MCP.md.
  • `dispatchToolCall` / `runTool` — real multi-runtime tool dispatch (no hand-written mapping)
  • `toOpenAITools()` / `toAnthropicTools()` — drop-in schemas for GPT / Claude / Grok / Llama
  • CLI bin/hyperxosist.js — shell agents get --json plan / dispatch / keep / handoff
  • exportKeepOnlyJson — keep-only machine export for any coding agent
  • planFromIntent / multi-angle missions
  • scoreQuery before spending $0.01 per paid call
  • suggestRefinements when results are empty or noisy
  • buildSignalToFixPipeline → full linked loop into Signal-to-Fix (humans: free UI steps; agents: x402)
  • buildHandoffPackage → Signal-to-Fix keep-only PR handoff package
  • Discovery: signal-to-fix-pipeline.json
  • Dual JSON + Markdown outputs on core APIs (any LLM style)
  • buildAgentPrompt — model-agnostic one-small-change implementation prompt
  • Transparent noise catalog: exportNoiseCatalog / noise.extraTerms
  • Optional Grok Build mode: createGrokBuildSession / buildGrokBuildPrompt (default off)
  • agent-tools.json — OpenAI-compatible tools (portable to Claude/Grok/Llama runtimes)
  • llms.txt + AGENTS.md multi-LLM discovery docs

Quick start (human)

  1. Open the live demo.
  2. Enter keywords (and optional OR group, users, dates, engagement).
  3. Optionally enable Noise Reduction and pick a research template.
  4. Click 最新で検索 (Latest) or 話題で検索 (Top) — or Ctrl+Enter / Ctrl+Shift+Enter.
  5. Copy query, search URL, or a shareable state link.
  6. Signal-to-Fix 手動連携(無料): 投稿を Collected signals に貼る → Handoff 生成 → Signal-to-Fix 用をコピー → Signal-to-Fix で Analyze → keep のみ使う。

Local UI:

git clone https://github.com/KG-NINJA/HyperXosist-Agent.git

cd HyperXosist-Agent npm run serve

→ http://localhost:5173


Quick start (AI agent)

Discovery order

  1. llms.txt
  2. AGENTS.md
  3. agent-use.json
  4. agent-tools.json
  5. x402-payment.json

Any runtime in 3 lines

const HyperXosistAgent = require('hyperxosist-agent'); // or ./agent-api.js

// 1) Register tools with your model runtime const tools = HyperXosistAgent.toOpenAITools(); // or toAnthropicTools()

// 2) When the model calls a tool — one dispatcher for all shapes const { ok, result } = HyperXosistAgent.dispatchToolCall(name, args);

Shell / CLI (no embed)

npm run cli -- plan "Find product feedback about Acme for PR specs" --json

or: node bin/hyperxosist.js dispatch hyperxosist_plan_from_intent \

--args '{"intent":"Find feedback about Acme"}' --json

One call (library sticky loop)

// Node

const HyperXosistAgent = require('./agent-api.js');

const session = HyperXosistAgent.startAgentSession({ intent: 'Find product feedback about Acme for PR specs' });

const step = session.plan.primaryStep; if (step.score.recommendPay) { const paid = step.paidRequest; // POST paid.body → paid.endpoint // expect HTTP 402 until x402 payment proof, then 200 // after authorization, open step.searchUrl and collect post texts }

const keepOnly = HyperXosistAgent.exportKeepOnlyJson( ['...candidate posts...'], { productName: 'Acme' } ); // → keepOnly.texts / keepOnly.signalToFixInput / keepOnly.agentPrompt

const handoff = HyperXosistAgent.buildHandoffPackage({ productName: 'Acme', feedback: ['...candidate posts...'] }); // → handoff.signalToFix.input into Signal-to-Fix (keep-only only) // → handoff.grokBuild.prompt for Grok Build

// Grok Build path const grok = HyperXosistAgent.createGrokBuildSession( 'Grok Build code improvement for Acme', { product: 'Acme', targetArea: 'auth' } ); const prompt = HyperXosistAgent.buildGrokBuildPrompt({ productName: 'Acme', targetArea: 'auth', feedback: ['login button does nothing on Safari'] }); // → paste prompt.markdown into Grok Build

CLI dry-run (no payment, no network required for planning)

npm test

npm run quickstart

or: node examples/quickstart.mjs "Weekly monitor about MyProduct"

ChatGPT Site Tools / WebMCP

The GitHub Pages site feature-detects document.modelContext.registerTool(...) and exposes four Site Tools in compatible browser environments.

Free, local, and read-only:

  • hyperxosist_search_plan
  • hyperxosist_filter_signals
  • hyperxosist_build_handoff

Paid production boundary:

  • hyperxosist_execute — x402 v2 production execution through https://api.kgninja.dev/hyperxosist-query

The first call omits paymentSignature and returns the server's PAYMENT-REQUIRED requirements. A compatible wallet or facilitator authorizes the payment; the caller then retries with the opaque PAYMENT-SIGNATURE value and confirmPayment: true. The site does not create, request, store, log, or echo private keys, seed phrases, or wallet passwords.

The paid tool is marked consequential and non-idempotent. Clients must not auto-retry a confirmed payment call. Browsers without WebMCP support continue to use the normal human UI unchanged.

MCP: Local and Remote

The shared MCP core contains the same economic boundary as WebMCP:

  • Three free tools: planning, supplied-signal filtering, and engineering handoff.
  • One paid tool: hyperxosist_execute, which forwards an explicitly confirmed x402 request to the existing payment Worker.
# Local stdio for Cursor, Claude Code, and compatible clients

npm run mcp

Optional private Node Streamable HTTP server

HYPERXOSIST_MCP_TOKEN="replace-me" npm run mcp:remote

Public production Remote MCP:

  • Endpoint: https://mcp.kgninja.dev/mcp
  • Health: https://mcp.kgninja.dev/health
  • Transport: Streamable HTTP
  • Public free-mode authentication: none
  • Private/self-hosted authentication: optional Bearer token
  • Currently deployed tools: hyperxosist_search_plan, hyperxosist_filter_signals, hyperxosist_build_handoff
  • hyperxosist_execute: implemented and tested in the repository, but requires an explicit production Cloudflare Worker deployment before the public Remote MCP advertises it

Merging this repository does not deploy the Cloudflare Worker. Until that manual deployment occurs, the live Remote MCP remains the three-tool free service. The WebMCP paid tool is independent of that deployment and calls the already-live x402 endpoint directly.

The existing x402 route is the only verifier and settlement boundary. MCP and GitHub Pages never create or verify payment proofs. Remote MCP telemetry must not log request content or PAYMENT-SIGNATURE; settlement analytics remain authoritative in the x402 Worker.

npm run openai:remote-check

npm run test:tool-selection npm run test:paid-execution npm run test:webmcp

See MCP setup and security, Remote MCP Worker deployment, and ChatGPT App preparation.

Agent handoff dry-run (offline — recommended first step)

Demonstrates the full local path from search intent → keep filter → Signal-to-Fix handoff → coding-agent prompt without network access:

npm run agent-handoff-dryrun -- HyperXosist-Agent

or: node examples/agent-handoff-dryrun.mjs "HyperXosist-Agent"

What it does (all offline):

  1. Builds an agent session / mission from intent
  2. Prints mission ID, subject, primary query, and search URL
  3. Uses built-in sample feedback (not live X data)
  4. Runs filterKeepSignals (keep vs discard)
  5. Builds buildHandoffPackage
  6. Prints Signal-to-Fix input JSON preview
  7. Prints the coding-agent implementation prompt (Markdown)

Important: this is a local dry-run. It doe

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기