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

gutsy

제작자: kouhxp버전 0.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.kouhxp/gutsy

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local gut check before risky agent actions: calibrated safe/intended probabilities, no API calls.

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: 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.
  • 직접 입력할 값: GUTSY_URL, GUTSY_INFERENCE_DIR, GUTSY_PROCEED_MIN, GUTSY_BLOCK_MIN

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "gutsy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gutsy-mcp"
      ],
      "env": {
        "GUTSY_URL": "your-value",
        "GUTSY_INFERENCE_DIR": "your-value",
        "GUTSY_PROCEED_MIN": "your-value",
        "GUTSY_BLOCK_MIN": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add gutsy --env GUTSY_URL=your-value --env GUTSY_INFERENCE_DIR=your-value --env GUTSY_PROCEED_MIN=your-value --env GUTSY_BLOCK_MIN=your-value -- uvx gutsy-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "gutsy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gutsy-mcp"
      ],
      "env": {
        "GUTSY_URL": "your-value",
        "GUTSY_INFERENCE_DIR": "your-value",
        "GUTSY_PROCEED_MIN": "your-value",
        "GUTSY_BLOCK_MIN": "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": {
    "gutsy": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gutsy-mcp"
      ],
      "env": {
        "GUTSY_URL": "your-value",
        "GUTSY_INFERENCE_DIR": "your-value",
        "GUTSY_PROCEED_MIN": "your-value",
        "GUTSY_BLOCK_MIN": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

  • GUTSY_URL env
    URL of the local gutsy-inference server
  • GUTSY_INFERENCE_DIR env
    Directory with models.json; if set, gutsy-mcp starts gutsy-inference itself
  • GUTSY_PROCEED_MIN env
    Minimum P(proceed) and P(intended) to recommend proceeding
  • GUTSY_BLOCK_MIN env
    Minimum P(block) to recommend blocking

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 kouhxp 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 32708개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32708개 중 57%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32708개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

gutsy, 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(0.1.2)은 31일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, OpenTakeoff

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

OpenTakeoff

제작자: Kentucky-ai

Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.

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.

gutsy-mcp

A local gut check for coding agents. Before Claude Code, Codex, Cursor or Copilot runs rm -rf, force-pushes, deploys or sends something, it calls gut_check and gets back calibrated probabilities that the action is intended and safe, plus a recommendation: proceed, confirm (ask the user first) or block.

Runs on your CPU with gutsy (0.8B, 775 MB GGUF). No API calls, no per-call cost, deterministic, and your code never leaves the machine.

What it is and isn't

It's a fast second opinion that adds friction where it's warranted. It is not a security boundary: the agent decides whether to call it and writes the context it sees, and a 0.8B model is weak at ambiguity and multi-step rules (see the model card). Keep your normal permission settings on. Default thresholds aren't tuned for your workflow; log the probabilities and adjust them.

1. Start the gutsy runtime

git clone https://github.com/kouhxp/gutsy

pip install -e gutsy/gutsy-inference hf download kouhxp/gutsy --include "gutsy-0.8b-v04*" --local-dir gutsy/gutsy-inference/models cd gutsy/gutsy-inference && cp models.example.json models.json gutsy-inference check && gutsy-inference serve # http://127.0.0.1:8765

Or set GUTSY_INFERENCE_DIR=/path/to/gutsy/gutsy-inference and gutsy-mcp starts it on first use.

2. Add the MCP server

Claude Code:

claude mcp add gutsy -- uvx gutsy-mcp

Cursor (.cursor/mcp.json) / Claude Desktop:

{ "mcpServers": { "gutsy": { "command": "uvx", "args": ["gutsy-mcp"] } } }

VS Code (.vscode/mcp.json):

{ "servers": { "gutsy": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["gutsy-mcp"] } } }

Codex (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.gutsy]

command = "uvx" args = ["gutsy-mcp"]

Then tell the agent when to use it (CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursor/rules):

Before deleting files, rewriting git history, force-pushing, touching databases,

deploying, publishing or sending anything, call gut_check. If it doesn't return

proceed, stop and ask me.

3. Optional: enforce it with a Claude Code hook

An MCP tool only runs if the agent remembers to call it. The hook runs on every risky-looking Bash command regardless. It can only ask or deny, never auto-approve.

uv tool install gutsy-mcp      # puts gutsy-hook on PATH

.claude/settings.json:

{

"hooks": { "PreToolUse": [ { "matcher": "Bash", "hooks": [{ "type": "command", "command": "gutsy-hook", "timeout": 60 }] } ] } }

block becomes a confirmation prompt by default; set GUTSY_HOOK_ALLOW_DENY=1 to deny outright.

Tool

gut_check(action, context="", user_request="") returns:

{

"recommendation": "confirm", "reason": "Not confident enough to proceed without the user.", "p_intended": 0.41, "p_reversible": 0.08, "verdict_probabilities": {"proceed": 0.22, "confirm": 0.61, "block": 0.17}, "reject": 0.04, "confidence": 0.42 }

env vardefault
GUTSY_URLhttp://127.0.0.1:8765runtime URL
GUTSY_INFERENCE_DIRlets gutsy-mcp start the runtime
GUTSY_MODELruntime defaultmodel name from models.json
GUTSY_PROCEED_MIN0.85
GUTSY_BLOCK_MIN0.50
GUTSY_API_KEYif you run serve --api-key-env

License: Apache 2.0.

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