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

Lightpaper MCP

제작자: lightpaperorg버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름org.lightpaper/lightpaper-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

API-first publishing platform. Publish markdown as permanent web pages with quality scoring.

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
  • 입력해야 할 값: LIGHTPAPER_API_KEY

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: LIGHTPAPER_API_KEY, LIGHTPAPER_BASE_URL

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

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": {
    "lightpaper": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightpaper-mcp"
      ],
      "env": {
        "LIGHTPAPER_API_KEY": "your-value",
        "LIGHTPAPER_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add lightpaper --env LIGHTPAPER_API_KEY=your-value --env LIGHTPAPER_BASE_URL=your-value -- uvx lightpaper-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "lightpaper": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightpaper-mcp"
      ],
      "env": {
        "LIGHTPAPER_API_KEY": "your-value",
        "LIGHTPAPER_BASE_URL": "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": {
    "lightpaper": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lightpaper-mcp"
      ],
      "env": {
        "LIGHTPAPER_API_KEY": "your-value",
        "LIGHTPAPER_BASE_URL": "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

  • LIGHTPAPER_API_KEY 비밀 env
    Your lightpaper.org API key (lp_free_xxx). Optional — the server can create accounts interactively.
  • LIGHTPAPER_BASE_URL env
    Base URL for the lightpaper API. Defaults to https://lightpaper.org.

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 도메인 lightpaper.org 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

  • – 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 32680개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32680개 중 3%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32680개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Lightpaper 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?

입력해야 할 값: LIGHTPAPER_API_KEY

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(0.1.1)은 8개월 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, EmbeddedCI BenchPod

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

EmbeddedCI BenchPod

제작자: embeddedci-com

Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.

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.

lightpaper.org

Permanent knowledge. Beautifully shared. Discoverable by everyone.

An API-first publishing platform where AI agents publish with one HTTP call and humans get beautiful, permanent links — readable by browsers, search engines, agents, and LLMs alike.

The Idea

There is no frontend. No editor. No WYSIWYG. Just an API.

curl -X POST https://lightpaper.org/v1/publish \

-H "Authorization: Bearer lp_live_xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"title": "My Research", "content": "# Hello\n\nWorld."}'

Response:

{

"url": "https://lightpaper.org/my-research", "permanent_url": "https://lightpaper.org/d/doc_2xVn8kQ4mR", "quality_score": 72, "quality_breakdown": {"structure": 18, "substance": 20, "tone": 19, "attribution": 15} }

That URL loads a beautifully typeset page. Perfect OG preview on LinkedIn, X, Slack, email. The URL works forever. Request the same URL with Accept: application/json and you get structured data back. An LLM can read llms.txt at the root to understand the entire platform.

Why

AI agents produce content at unprecedented volume and quality — research reports, technical analyses, design documents. Today, that content dies in chat windows or markdown files. lightpaper.org gives it a permanent, beautiful, discoverable home.

Documentation

DocumentDescription
API_DESIGN.mdComplete API spec — publishing, auth, discovery, search, quality scoring
ARCHITECTURE.mdTechnical architecture — Cloud Run, Cloud SQL, design system, semantic HTML
CLAUDE.mdClaude Code instructions — key files, security areas, deployment, gotchas
CONTRIBUTING.mdDevelopment setup and contribution guidelines
SECURITY.mdVulnerability reporting

The Gap — Five Critical Dimensions

No platform today addresses all five:

1. Agent Discovery

How will agents find the API? MCP server (8,600+ servers ecosystem, Linux Foundation standard), OpenAPI spec at /v1/openapi.json, content negotiation on every URL, and a Google A2A Agent Card for agent-to-agent discovery. llms.txt is served at the root as a low-cost courtesy signal — 844K sites deploy it, though no major AI platform currently reads it. /.well-known/ai-plugin.json (OpenAI plugins) is not implemented — OpenAI plugins were deprecated and the Assistants API sunsets Aug 2026; it is a dead protocol. Agents that have never heard of lightpaper.org can discover and use it through MCP, OpenAPI, and A2A.

2. Content Ownership

API keys are fragile. lightpaper.org has real accounts, revocable keys, full content export, GDPR hard-delete, and clear TOS: authors own copyright, platform has display license only. Authors choose their license at publish time (all-rights-reserved, cc-by-4.0, cc-by-sa-4.0, cc-by-nc-4.0, cc-by-nc-sa-4.0, cc0). Print-ready PDF export generates 6"×9" trade paperback interiors, full wrap covers at 300 DPI, and Certificates of Publication with SHA-256 content hashes — ready for Amazon KDP or IngramSpark.

3. Content Discovery

Not just publishing — finding. Search API from day one (GET /v1/search?q=&tags=), auto-generated sitemap.xml, JSON-LD on every page, tag browsing, author pages, RSS feeds. robots.txt welcomes all crawlers.

4. Quality Control

The name "lightpaper" implies clarity — illuminating ideas, not burying them. Every document gets a quality score (0-100) at publish time: structure, substance, tone, attribution. Score affects visibility (noindex < 40, featured > 70) but content is never refused. Transparent feedback helps authors improve.

5. Author Gravity

Every document requires a human account. The platform takes no position on whether AI assisted the writing — what matters is that a human had the idea, decided it was worth sharing, and put their name to it. That accountability is the strongest spam filter that exists.

Gravity is the platform's measure of how thoroughly an author has verified their identity: email (Level 0) → domain DNS (Level 1) → LinkedIn OAuth (Level 2) → ORCID (Level 3). Gravity affects search ranking (1.0×–1.4× multiplier) and featured eligibility threshold. Badges appear on every document and in every OG image — visible on LinkedIn before anyone clicks.

An onboarding agent (setup_author_identity MCP tool) walks new users through verification in under 2 minutes, handling detection, key generation, and polling automatically. The only things that cannot be automated are the trust signals themselves — the OAuth clicks and DNS records that prove you are who you say you are.

Quick Start

# Clone and start

git clone https://github.com/lightpaperorg/lightpaper.git cd lightpaper docker compose up -d

Verify it's running

curl http://localhost:8001/health

→ {"status":"ok","service":"lightpaper","version":"0.1.0"}

Create an account (sends OTP to your email)

curl -X POST http://localhost:8001/v1/auth/email \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"email":"you@example.com","display_name":"Your Name","handle":"yourhandle"}'

Verify OTP code (returns API key)

curl -X POST http://localhost:8001/v1/auth/verify \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"session_id":"SESSION_ID_FROM_ABOVE","code":"123456"}'

Publish a document (requires API key)

curl -X POST http://localhost:8001/v1/publish \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"title":"Hello World","content":"# Hello\n\nThis is a test document."}'

Local Development

# Virtual environment setup

python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements-dev.txt

Copy env and start database

cp .env.example .env docker compose up -d db

Run with hot reload

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload

Running Tests

python -m pytest tests/ -v                    # All tests

python -m pytest tests/test_quality.py -v # Quality scoring python -m pytest tests/test_renderer.py -v # XSS sanitization python -m pytest tests/test_security.py -v # Security regression

Project Structure

lightpaper/

├── app/ # FastAPI application │ ├── main.py # App init, middleware, route mounting │ ├── config.py # Environment-based settings │ ├── auth.py # Firebase + API key authentication │ ├── models.py # SQLAlchemy ORM models │ ├── schemas.py # Pydantic request/response schemas │ ├── rate_limit.py # slowapi limiter singleton │ ├── utils.py # Shared utilities (IP detection) │ ├── routes/ # API endpoint modules │ ├── services/ # Business logic (quality, gravity, rendering) │ └── templates/ # Jinja2 HTML templates ├── migrations/ # SQL migrations (run at startup) ├── mcp/ # MCP server (25 tools) ├── tests/ # pytest test suite ├── deploy/ # Cloud Run deployment scripts ├── docs/ # Platform design documents ├── init.sql # Database schema ├── docker-compose.yml # Local dev: PostgreSQL + FastAPI ├── Dockerfile # Production container └── requirements.txt # Python dependencies

Environment Variables

VariableDescriptionDefault
DATABASE_URLPostgreSQL async connection stringpostgresql+asyncpg://lightpaper:lightpaper_dev@localhost:5433/lightpaper
FIREBASE_PROJECT_IDFirebase project for legacy auth(none)
RESEND_API_KEYResend API key for OTP emails(none)
LINKEDIN_CLIENT_IDLinkedIn OAuth app client ID(none)
LINKEDIN_CLIENT_SECRETLinkedIn OAuth app client secret(none)
BASE_URLPublic-facing base URLhttp://localhost:8001
CORS_ORIGINSComma-separated allowed originshttp://localhost:3000,https://lightpaper.org

Deployment

Deployed on Google Cloud Run with Cloud SQL PostgreSQL:

bash deploy/deploy-cloud-run.sh

See CONTRIBUTING.md for development setup and SECURITY.md for vulnerability reporting.


Learn More

Quick Numbers

  • Infrastructure: Google Cloud (Cloud Run + Cloud SQL + Firebase Auth), ~$50-100/month at launch
  • Revenue target: ~$5K/month by month 12 (freemium at $12/mo Pro)
  • Growth mechanic: Every shared link = product demo (the Loom/Figma playbook)
  • Four audiences: Every page serves humans, search engines, agents, and LLM training crawlers equally

Research Methodology

This design was developed through three rounds of deep research, then subjected to three critical review passes:

  1. Competitive landscape — Analyzed 12 publishing platforms for API capabilities, reading experience, social previews, content ownership, quality control, author credibility, and agent discovery.
  1. Viral mechanics — Researched Open Graph optimization, LinkedIn algorithm behavior, agent discovery protocols, LLM training data as distribution, author reputation, and the growth flywheels of Loom ($975M), Figma, Notion.
  1. Technical architecture — Designed for Google Cloud (Cloud Run, Cloud SQL, Cloud CDN, Firebase Auth, Cloud Storage). Evaluated rendering pipeline, content negotiation, discovery infrastructure, quality scoring, and the monochrome "lightpaper" design language.
  1. Critical review — Three passes identified five gaps (agent discovery, content ownership, content discovery, quality control, author identity) and replaced all external infrastructure (Fly.io, Cloudflare, Upstash) with Google Cloud equivalents.
  1. Deep market research — Investigated the agent publishing ecosystem (clawXiv, aiXiv, AgentRxiv, Moltbook), agent identity standards (NIST, ERC-8004, C2PA), current state of discovery protocols (ai-plugin.json dead, llms.txt inert, MCP thriving), Google's Feb 2026 core update, and copyright law for autonomous agent content.
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