Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Invoke a Watson Orchestrate agent via MCP. Configure with WO_AGENT_ID.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
WO_API_KEY, WO_INSTANCE_URL, WO_AGENT_ID비밀로 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.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"wxo-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wxo-agent-mcp"
],
"env": {
"WO_API_KEY": "your-value",
"WO_INSTANCE_URL": "your-value",
"WO_AGENT_ID": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add wxo-agent --env WO_API_KEY=your-value --env WO_INSTANCE_URL=your-value --env WO_AGENT_ID=your-value -- npx -y wxo-agent-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"wxo-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wxo-agent-mcp"
],
"env": {
"WO_API_KEY": "your-value",
"WO_INSTANCE_URL": "your-value",
"WO_AGENT_ID": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"wxo-agent": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wxo-agent-mcp"
],
"env": {
"WO_API_KEY": "your-value",
"WO_INSTANCE_URL": "your-value",
"WO_AGENT_ID": "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.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 markusvankempen 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: WO_API_KEY, WO_INSTANCE_URL, WO_AGENT_ID
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.8)은 9개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust
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 Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Simple MCP (Model Context Protocol) server that invokes a single Watson Orchestrate agent remotely. The agent is defined once via environment variables or MCP config.
Use this when you want a lightweight MCP that only chats with one agent—no tool management, no agent listing, no flows. Just invoke_agent(message) and get_agent().
Full documentation: DOCUMENTATION.md (includes screenshots for VS Code and Langflow). Publishing: PUBLISHING.md – npm and MCP Registry procedure.
┌───────────────────────────────────────┐
│ Cursor • VS Code • Langflow • etc. │ │ (MCP clients) │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ stdio / JSON-RPC ▼ ┌───────────────────────────────────────┐ │ wxo-agent-mcp │ │ invoke_agent • get_agent │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ HTTP / REST ▼ ┌───────────────────────────────────────┐ │ Watson Orchestrate │ │ agent + tools + LLM │ └───────────────────────────────────────┘
| Tool | Description |
|---|---|
| invoke_agent | Send a message to the configured Watson Orchestrate agent. The agent responds using its tools and LLM. |
| get_agent | Get details of the configured agent (name, description, tools, instructions). |
Set these in .env or your MCP client config (e.g. Cursor mcp.json):
WO_API_KEY=your-ibm-cloud-api-key
WO_INSTANCE_URL=https://your-instance-id.orchestrate.ibm.com WO_AGENT_ID=your-agent-id
npm install
npm run build cp .env.example .env
WO_API_KEY=... WO_INSTANCE_URL=... WO_AGENT_ID=... node dist/index.js
# Default question ("Hello, who are you?")
WO_API_KEY=... WO_INSTANCE_URL=... WO_AGENT_IDs=... npm run test:verify
npm run test:verify -- -ask "What is the weather in Amsterdam?"
Runs get_agent and invoke_agent to confirm connectivity.
wxo-agent-mcp folder in VS Code.npm run build..vscode/mcp.json registers the MCP server as wxo-agent and loads .env.get_agent first.npm run test:verify from the terminal (Ctrl+`).See DOCUMENTATION.md for more prompts and setup.
Question examples: Full list →
| invoke_agent | get_agent |
|---|---|
| What is the weather in Amsterdam? | Use get_agent to show agent details |
| Tell me a dad joke | What tools does my agent have? |
| What time is it in Tokyo? | |
| What can you help me with? |
Langflow: Add an MCP Tools component, choose STDIO, set Command=node, Args=["/path/to/dist/index.js"], and env vars. See DOCUMENTATION.md.
[Add to Cursor](https://cursor.directory/mcp/wxo-agent-mcp) — Opens the Cursor Directory page. After adding, set WO_API_KEY, WO_INSTANCE_URL, and WO_AGENT_ID in Cursor MCP settings.
For [cursor.directory/mcp/new](https://cursor.directory/mcp/new) submission:
| Field | Value |
|---|---|
| Cursor Deep Link | cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=WxO%20Agent%20MCP&config=eyJjb21tYW5kIjoibnB4IiwiYXJncyI6WyIteSIsInd4by1hZ2VudC1tY3AiXSwiZW52Ijp7IldPX0FQSV9LRVkiOiJ5b3VyLWFwaS1rZXkiLCJXT19JTlNUQU5DRV9VUkwiOiJodHRwczovL3lvdXItaW5zdGFuY2Uub3JjaGVzdHJhdGUuaWJtLmNvbSIsIldPX0FHRU5UX0lEIjoieW91ci1hZ2VudC1pZCJ9fQ== |
| Install instructions | https://github.com/markusvankempen/wxo-agent-mcp#mcp-client-configuration |
.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "wxo-agent": { "command": "npx", "args": ["-y", "wxo-agent-mcp"], "env": { "WO_API_KEY": "your-api-key", "WO_INSTANCE_URL": "https://xxx.orchestrate.ibm.com", "WO_AGENT_ID": "your-agent-id" } } } }
.vscode/mcp.json)The server is named wxo-agent. Use envFile to load .env:
{
"servers": { "wxo-agent": { "type": "stdio", "command": "node", "args": ["${workspaceFolder}/dist/index.js"], "envFile": "${workspaceFolder}/.env" } } }
For npx (after publishing), use "command": "npx", "args": ["-y", "wxo-agent-mcp"], and add env with your credentials.
Same config as Cursor. Copy examples/antigravity-mcp.json or add to your MCP config:
{
"mcpServers": { "wxo-agent": { "command": "npx", "args": ["-y", "wxo-agent-mcp"], "env": { "WO_API_KEY": "your-api-key", "WO_INSTANCE_URL": "https://xxx.orchestrate.ibm.com", "WO_AGENT_ID": "your-agent-id" } } } }
| wxo-agent-mcp | wxo-builder-mcp-server | |
|---|---|---|
| Purpose | Invoke one agent | Full dev toolkit (tools, agents, connections, flows) |
| Agent | Single WO_AGENT_ID | Multiple agents, WO_AGENT_IDs |
| Tools | invoke_agent, get_agent | 30+ tools (list_skills, deploy_tool, etc.) |
| Use case | Chat with a specific agent | Build and manage Watson Orchestrate resources |
Apache-2.0