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

Enterprise Architect

제작자: mm6502버전 3.0.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.mm6502/enterprise-architect-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Read-only search and navigation of Sparx Enterprise Architect .qea model exports

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: 검색 및 AI 기억

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.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "enterprise-architect": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "enterprise-architect-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add enterprise-architect -- npx -y enterprise-architect-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "enterprise-architect": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "enterprise-architect-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": {
    "enterprise-architect": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "enterprise-architect-mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

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 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 mm6502 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5672개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5672개 중 41%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5672개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Enterprise Architect, 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(3.0.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT어제 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT2개월 전 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.

Enterprise Architect MCP Server

A read-only Model Context Protocol (MCP) server for Sparx Enterprise Architect .qea exports. Gives AI agents access to EA analysis models — search elements, navigate packages, read use case scenarios, and traverse connectors — without a running EA instance.

Works with any MCP client (VS Code / GitHub Copilot, Claude Desktop, Cursor, Windsurf). Reads the .qea SQLite export directly, never writes to it, and every response carries completeness metadata so an agent can tell a truncated answer from a complete one.

Keywords: MCP server · Sparx Enterprise Architect · .qea · UML · use case scenarios · package tree · connectors · diagrams · model search · AI agent tooling

Prerequisites

  • Node.js 22+ (uses the built-in node:sqlite module)
  • A .qea file exported from Sparx Enterprise Architect

Installation

VS Code / GitHub Copilot

The quickest route is the Install in VS Code badge at the top of this page. There is nothing to fill in: the server asks for your .qea path the first time an agent queries the model, and remembers the answer for next time.

To register it from a terminal instead, which is handier for scripting or a shared setup, use one CLI call:

code --add-mcp '{\"name\":\"enterprise-architect\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"enterprise-architect-mcp\"]}'

The \" sequences are for the code shim, which re-parses the argument after PowerShell has already handed it over — escaping with PowerShell's own backtick, or using --%, still arrives with the quotes stripped. The single quotes stop PowerShell from touching the string. On bash or zsh the plain form works instead:

code --add-mcp '{"name":"enterprise-architect","command":"npx","args":["-y","enterprise-architect-mcp"]}'

To configure it by hand instead, add to your project's .vscode/mcp.json:

{

"servers": { "enterprise-architect": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "enterprise-architect-mcp"] } } }

Nothing personal is in that file, so it can be committed as-is and each developer answers the prompt once on their own machine. If you would rather not be asked at all, name the path up front — as a trailing argument, in an env block, or in a gitignored .env in your workspace root:

EA_QEA_PATH=C:\EA\exports\model.qea
Claude Desktop

The same path-less configuration goes in claude_desktop_config.json (%APPDATA%\Claude\ on Windows, ~/Library/Application Support/Claude/ on macOS):

{

"mcpServers": { "enterprise-architect": { "command": "npx", "args": ["-y", "enterprise-architect-mcp"] } } }

Claude Desktop does not run the server from a workspace folder, so a .env there is not reliable. If the client cannot show the path prompt at all, the server says so instead of failing silently, and you can name the path in an env block:

"env": { "EA_QEA_PATH": "C:\\EA\\exports\\model.qea" }

To run straight from source instead of npm, use "args": ["-y", "github:mm6502/enterprise-architect-mcp"].

Example Prompts

Once connected, try prompts like:

  • "Search for elements related to 'legal entity'"
  • "Show me the package structure under the root"
  • "What are the use case scenarios for UC_SUBMIT_APPLICATION?"
  • "What elements and connectors are on diagram 0103 Application Processing?"
  • "Resolve the reference {3F2A7C10-5B4D-4e8a-9C1F-27D6E8B0A4F3}"
  • "What columns does t_connector have?"
  • "Which diagrams does element a7680 appear on?"

Configuration

The server does not need a path to start. It looks for one when an agent first queries the model, and takes the first source that actually opens:

  1. CLI argument — mcp-server-ea C:\path\to\model.qea
  2. Environment variable — EA_QEA_PATH (set in an env block or system env)
  3. `.env` file — EA_QEA_PATH=... in a .env file in the working directory
  4. A remembered answer — whatever you last told the prompt
  5. The prompt — the client asks, and a working answer is remembered for next time

If you would rather never see the prompt — a CI job, a shared image, or simply a preference — put the path in a gitignored .env in the working directory. Copy the template:

Copy-Item .env.example .env

Then set your local path in .env:

EA_QEA_PATH=C:\EA\exports\model.qea

If the path points to a directory instead of a file, the server automatically picks the newest .qea file in it by modification time — point it at your export folder and new exports are picked up without reconfiguring anything:

EA_QEA_PATH=C:\EA\exports\

The .env file is gitignored — each developer sets their own path without affecting the shared config. It is also never committed, which is why it is the one route every new user has to set up by hand; answering the prompt once is what makes that unnecessary.

A source naming a path that cannot be opened is skipped rather than fatal, so the next source gets its turn. The reason goes to the server log, and once some later source opens, ea_get_model_info lists it under skipped. That is deliberate — a sample value left in an env block would otherwise outrank every answer you could give, and answering the prompt would never help. The cost is that a genuine typo is demoted quietly, so check ea_get_model_info if the server opens a different model than you expected.

Skipping is only worth it when an answer can take the skipped source's place, so two cases stay fatal: a path you passed on the command line (that is this run's explicit instruction, not a stale default), and any broken source in a client that cannot show a prompt — falling through there would quietly open some other model instead of telling you.

Answers are remembered per machine, in %APPDATA%\enterprise-architect-mcp\ on Windows, ~/Library/Application Support/enterprise-architect-mcp/ on macOS, and $XDG_CONFIG_HOME (or ~/.config) elsewhere; set EA_MCP_CONFIG_DIR to keep that file somewhere else. A path that does not open is never remembered, so asking again is enough to correct a mistyped answer.

Available Tools

ToolDescription
ea_searchFull-text search across elements, attributes, operations, and constraints. Takes requiredTerms, a list of terms every one of which must occur somewhere in an element's searchable text (conjunction) — terms need not share a field, but sharing one ranks higher. boostAnyOf is an optional list of further terms that promote a result's rank without ever excluding on that basis. Case- and diacritic-insensitive across European Latin alphabets, decodes entity-encoded text. Each result carries the evidence for its match — the field, the attribute or operation it came from, and a snippet of the author's own text. Accepts a packageScope (package id or name) to restrict results to a package and its descendants, and reports a package breakdown axis when unscoped.
ea_search_and_any_ofSame matching as ea_search, plus andAnyOf: an optional list of terms where a result must satisfy requiredTerms and at least one andAnyOf term — narrowing rather than reordering. Use this instead of ea_search when an alternative term should exclude, not just promote.
ea_get_elementFull element detail — attributes, operations, diagrams it appears on, constraints (pre/post/invariant/process). Flags whether attribute multiplicity is contrastive.
ea_list_elementsList elements in a package, optionally filtered by type. Windowed: reports the total and pages with offset.
ea_get_connectorsRelationships for an element — includes feature-link resolution (which attribute/operation each end attaches to). Generalization connectors carry a role (child/parent) on each end; filter connectorType: "Generalization" with direction: "incoming"/"outgoing" to list an element's direct children/parent(s) without a diagram.
ea_get_diagram_elementsElements and connectors on a diagram, including implied connectors and feature links. elements includes free-text Note diagram objects, which often carry a legend or abbreviation definitions.
ea_get_scenariosUse case scenario steps with all attributes (trigger, uses, result, link, state) and scenario notes. A step's uses may name a business rule or constraint by code — that code isn't independently searchable, it's retrieved via ea_get_element on the same element.
ea_get_package_treeNavigate the package hierarchy with recursive depth.
ea_list_diagramsSearch diagrams by name, type and package. Windowed like the tools above.
ea_resolveResolve analyst references (braced GUID or plain name) to model candidates with full package path. Falls back to name-prefix matching for analyst codes; every candidate carries a match of guid, exact, or prefix.
ea_get_schemaIntrospect the model's database schema — tables, columns, indexes, rowid alias.
ea_get_model_infoIdentity of the open export — file name, size, modification date, server version, and which configuration source the path came from.
Response contract

Every tool returns structured JSON with:

  • _meta.sourceTables — which database tables were consulted
  • totalMatched / returned / truncated — completeness metadata on every collection
  • continuation — exact call to retrieve the full set when truncated
  • isError: true + { error: "not_found" } for non-existent subjects (distinct from empty results)

Two fields exist to stop an inexact answer from being read as a confirmed one:

  • ea_resolve — match is always present; only prefix is an inexact match
  • ea_get_element — _meta.attributes.multiplicityIsUniform: true means the element's attributes show no multiplicity contrast, so 1..1 is not evidence of requiredness

How Results Are Ordered, Paged, and Narrowed

Name ordering

Matching is locale-independent — search folds case and diacritics across European Latin alphabets, so Straße, Łódź and Győr are found however they are typed or entity-encoded.

The enumeration tools — ea_search, ea_list_elements, ea_list_diagrams — do not order by name at all. They order by the model's internal identity: stable and repeatable, but artificial, so nothing should be read into which row follows which. That is a deliberate trade. Alphabetical ordering under SQLite's binary collation sorts every accented initial after Z, and since these tools return a window rather than the whole set, it does not merely reorder the list — it pushes acc

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기