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

Lotus Wisdom

제작자: linxule버전 0.9.1i★ –i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름io.github.linxule/lotus-wisdom

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개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Contemplative reasoning with Lotus Sutra wisdom framework and ext-apps visualization.

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: 컴퓨터 또는 클라우드
  • 전송 방식: stdio, Streamable HTTP
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

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://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lotus-wisdom-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http lotus-wisdom https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

claude mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "url": "https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lotus-wisdom-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": {
    "lotus-wisdom": {
      "type": "http",
      "url": "https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "lotus-wisdom": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lotus-wisdom-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://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.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

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 6일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

  • lotuswisdom

    Contemplative reasoning tool. Use for complex problems needing multi-perspective understanding, contradictions requiring integration, or questions holding their own wisdom. **Workflow:** Always start with tag='begin' (returns framework). Then continue with contemplation tags. Do

  • lotuswisdom_summary

    Get a summary of the current contemplative journey

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 linxule 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

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    218ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • ✓ 통과

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    도구 설명 2개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32678개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32678개 중 87%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32678개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Lotus Wisdom, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.9.1)은 4일 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, Starreel

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
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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
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Starreel

제작자: starreel

Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트
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제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

🪷 Lotus Wisdom MCP Server

An MCP server implementation that provides a tool for problem-solving using the Lotus Sutra's wisdom framework, combining analytical thinking with intuitive wisdom.

Available at: https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

Features

  • Multi-faceted problem-solving approach inspired by the Lotus Sutra
  • Step-by-step thought process with different thinking techniques
  • Meditation pauses to allow insights to emerge naturally
  • Interactive visualization via MCP ext-apps (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT) — a pixel halo that lights one segment per step, in night and day variants that follow the host theme; keyboard-accessible and respects reduced motion
  • MCP Prompts (contemplate, deep-inquiry) for one-step guided contemplative sessions
  • Structured tool output (structuredContent + outputSchema) alongside the text response
  • Tracks both tag journey and wisdom domain movements
  • Available as a local stdio package (npx) or a hosted remote Connector
  • Final integration of insights into a clear response

Background

This MCP server was developed from the Lotus OS prompt, which was designed to implement a cognitive framework based on the Lotus Sutra. The MCP server format makes this framework more accessible and easier to use with Claude and other AI assistants.

The MCP server exposes the framework through tools and prompts. How well a model follows that framework depends on the model and host.

Implementation Details

The server implements a structured thinking process using wisdom domains inspired by the Lotus Sutra:

Wisdom Domains and Tags

The server organizes thoughts using wisdom domains (all valid values for the tag input parameter):

  • Entry (🚪): begin
  • Begin your journey here - receives the full framework before contemplation starts
  • Skillful Means (🔆): upaya, expedient, direct, gradual, sudden
  • Different approaches to truth - sometimes direct pointing, sometimes gradual unfolding
  • Non-Dual Recognition (☯️): recognize, transform, integrate, transcend, embody
  • Aspects of awakening to what's already present - recognition IS transformation
  • Meta-Cognitive (🧠): examine, reflect, verify, refine, complete
  • The mind watching its own understanding unfold
  • Process Flow (🌊): open, engage, express
  • A natural arc that can contain any of the above approaches
  • Meditation (🧘): meditate
  • Pausing to let insights emerge from stillness
Thought Visualization

In clients that support MCP ext-apps, each step renders inline as an interactive halo (see Interactive Visualization below). For every client, each step also returns:

  • Journey tracking showing both the tag path and the wisdom-domain movements
  • Domain-specific labels and the current contemplation text
  • Structured output (structuredContent + outputSchema) for programmatic consumers

Note: The local stdio server can emit per-step trace lines to its console (stderr) when run with LOTUS_DEBUG=true, helping developers follow the thinking process.

Process Flow
  1. The user submits a problem to solve
  2. The model begins with tag='begin' to receive the full framework
  3. The model continues with contemplation tags (open, examine, integrate, etc.)
  4. Each thought builds on previous ones and may revise understanding
  5. The tool tracks both the tag journey and wisdom domain movements
  6. Meditation pauses can be included for clarity
  7. When status='WISDOM_READY' is returned, the tool's work is complete
  8. The model then expresses the final wisdom naturally in its own voice

Available Tools

lotuswisdom

A tool for problem-solving using the Lotus Sutra's wisdom framework, with various approaches to understanding.

Begin your journey with `tag='begin'` - this returns the full framework (philosophy, domains, guidance) to ground your contemplation. Then continue with the other tags.

Inputs:

  • tag (string, required): The current processing technique (must be one of the tags listed above)
  • content (non-empty string, required): The content of the current processing step, including begin
  • stepNumber (integer, optional, default 1): Current number in sequence
  • totalSteps (integer, optional, default 5): Estimated total steps needed
  • nextStepNeeded (boolean, optional, default true): Whether another step is needed
  • isMeditation (boolean, optional): Whether this step is a meditative pause
  • meditationDuration (integer, optional): Duration for meditation in seconds (1-10)
  • previousJourney (string, optional): The journey string from a previous response, e.g. "begin → open → examine". Lets the AI carry journey continuity forward in stateless clients (such as the remote Worker), where the server keeps no session state.

Returns: a JSON text block and structuredContent validated against the tool's outputSchema. Every successful response includes journey for continuity, including begin and completion. Completion also retains finalJourney for compatibility. For begin, the full framework is in the text block; structured output contains its status, welcome, contemplation, journey, domain journey, and step counts. Other result variants retain their fields in both representations.

A meditation step with nextStepNeeded: false completes the inquiry with WISDOM_READY; ongoing meditation steps return MEDITATION_COMPLETE.

Response statuses include:

  • Processing status with current step information, wisdom domain, and journey tracking
  • FRAMEWORK_RECEIVED status on a begin step
  • MEDITATION_COMPLETE status for meditation steps
  • WISDOM_READY status when the contemplative process is complete

The tool declares readOnlyHint, idempotentHint, destructiveHint: false, and openWorldHint: false. These are host hints, not a guarantee of zero side effects: local stdio calls update the in-memory journey, and the hosted worker records usage analytics. The tools do not modify user files or external business data.

lotuswisdom_summary

Get a summary of the current contemplative journey.

Inputs:

  • previousJourney (string, optional): The journey string from a previous response, used to reconstruct the summary in stateless clients.

Returns:

  • Journey length
  • Domain journey showing movement between wisdom domains
  • Summary of all steps with their tags, domains, and brief content

MCP Prompts

The server registers two prompts that scaffold a guided contemplative session (surfaced as slash commands or prompt pickers in clients that support MCP Prompts):

  • `contemplate` — argument question: opens a single-question contemplation, instructing the model to start with tag='begin', iterate, and speak the wisdom only once status='WISDOM_READY'.
  • `deep-inquiry` — argument topic: begins a longer inquiry that moves deliberately across the wisdom domains (process → meta-cognitive → non-dual → meditation).

Usage

The Lotus Wisdom tool is designed for:

  • Breaking down complex problems requiring multi-faceted understanding
  • Questions that benefit from both direct and gradual approaches
  • Problems where apparent contradictions need integration
  • Situations requiring both analytical and intuitive understanding
  • Tasks that benefit from meditative pauses to allow insight
  • Questions containing their own inherent wisdom

Example Usage

Here's how a conversation with Claude might flow when using the Lotus Wisdom MCP server:

User: "Help me understand the relationship between freedom and responsibility."

Claude would begin the journey with tag='begin' to receive the framework, then continue:

  1. First, enter the contemplative space:
{

"tag": "begin", "content": "Entering contemplation on freedom and responsibility.", "stepNumber": 1, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

→ Returns `FRAMEWORK_RECEIVED` with full framework
  1. Then, establish an opening thought:
{

"tag": "open", "content": "The question explores the relationship between freedom and responsibility, which contain an apparent tension but also deep connection.", "stepNumber": 2, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

  1. Engage with different perspectives:
{

"tag": "direct", "content": "Freedom and responsibility are two sides of the same coin. True freedom isn't absence of constraints but the capacity to choose our response within constraints.", "stepNumber": 3, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

  1. Perhaps take a meditation pause:
{

"tag": "meditate", "content": "Contemplating how freedom without responsibility becomes chaos, and responsibility without freedom becomes oppression.", "stepNumber": 4, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true, "isMeditation": true }

  1. Integrate the understanding:
{

"tag": "integrate", "content": "Freedom and responsibility mutually enable each other. Our freedom to choose gives rise to our responsibility for what we choose, and our willingness to take responsibility expands our freedom.", "stepNumber": 5, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

  1. Express the final understanding:
{

"tag": "express", "content": "The paradox resolves when we see that authentic freedom includes responsibility as its natural expression.", "stepNumber": 6, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": false }

When the tool returns status: 'WISDOM_READY', Claude then speaks the final wisdom naturally, integrating all the insights from the contemplative journey.

Installation

Install via Smithery for one-click setup, or follow the manual instructions below.

Requires Node.js 18+. The server runs locally via npx.

CLI Install (one-liner)
# Claude Code

claude mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

Codex CLI (OpenAI)

codex mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

Gemini CLI (Google)

gemini mcp add lotus-wisdom npx -y lotus-wisdom-mcp

Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json:

OSConfig path
macOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

VS Code

Add to .vscode/mcp.json (workspace) or open Command Palette > MCP: Open User Configuration (global):

{

"servers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Note: VS Code uses "servers" as the top-level key, not "mcpServers". Other VS Code forks (Trae, Void, PearAI, etc.) typically use this same format.

Cursor

Add to ~/.cursor/mcp.json (global) or .cursor/mcp.json (project):

{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Windsurf

Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json (Windows: %USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json):

{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Cline

Open MCP Servers icon in Cline panel > Configure > Advanced MCP Settings, then add:

{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Cherry Studio

In Settings > MCP Servers > Add Server, set Type to STDIO, Command to npx,

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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