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

Fabric MCP

제작자: mpzarde버전 1.0.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.mpzarde/fabric-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP server for Fabric AI patterns

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: FABRIC_PATH, YTDLP_PATH

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": {
    "fabric": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@angrydad67/fabric-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FABRIC_PATH": "your-value",
        "YTDLP_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add fabric --env FABRIC_PATH=your-value --env YTDLP_PATH=your-value -- npx -y @angrydad67/fabric-mcp-server

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "fabric": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@angrydad67/fabric-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FABRIC_PATH": "your-value",
        "YTDLP_PATH": "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": {
    "fabric": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@angrydad67/fabric-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FABRIC_PATH": "your-value",
        "YTDLP_PATH": "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

  • FABRIC_PATH env
    Custom path to Fabric CLI (optional, uses PATH by default)
  • YTDLP_PATH env
    Custom path to yt-dlp CLI (optional, uses PATH by default)

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 mpzarde 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 32691개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32691개 중 2%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32691개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Fabric 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?

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(1.0.0)은 9개월 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dialyne

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

Dialyne

제작자: dialyne

Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.

클라우드에서 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.

Fabric MCP Server

Model Context Protocol (MCP) server for Fabric - Daniel Miessler's AI-powered content processing framework.

This MCP server allows Claude (via Claude Desktop or Warp CLI) to use Fabric's extensive collection of AI patterns for content analysis, summarization, learning, coding, security analysis, and more.

Quick Start

  1. Install Fabric (if not already installed):

See the official Fabric installation guide for detailed instructions.

  1. Install yt-dlp (optional, for YouTube transcripts):
   # macOS

brew install yt-dlp

Linux/Windows

pip install yt-dlp

  1. Download and Install:
  • Download fabric-mcp.mcpb from Releases
  • Double-click the file
  • Click "Install" in Claude Desktop
  • Restart Claude Desktop
  1. Try it: Ask Claude: "List all fabric patterns"

Features

  • 🚀 Direct CLI Integration: Uses Fabric CLI directly (no REST API server needed)
  • 🔧 19 Pre-configured Tools: Direct access to commonly-used Fabric patterns plus combined analysis tools
  • 🎯 Generic Pattern Runner: Run any Fabric pattern with run_fabric_pattern
  • 📺 YouTube Support: Fetch video transcripts directly (requires yt-dlp)
  • 🔍 Pattern Discovery: List all available patterns dynamically
  • 📁 File & URL Analysis: Process files and web content with Fabric patterns
  • 🏥 Health Check: Verify dependencies and configuration

Prerequisites

1. Install Fabric

If you don't have Fabric installed, follow the official Fabric installation guide.

2. Install yt-dlp (Optional)

Required only if you want to fetch YouTube transcripts:

# macOS

brew install yt-dlp

Linux

pip install yt-dlp

Or: sudo apt install yt-dlp (on Ubuntu/Debian)

Windows

pip install yt-dlp

3. Verify Installation
# Test Fabric

fabric --version fabric --listpatterns

Test yt-dlp (optional)

yt-dlp --version

Installation

Option 1: Download and Install (Recommended) 🎉

The easiest way to install:

  1. Download the latest fabric-mcp.mcpb from Releases
  2. Double-click the downloaded file
  3. Claude Desktop will open and prompt you to install
  4. Click Install
  5. Restart Claude Desktop
  6. Done!

The .mcpb file is a self-contained bundle that includes everything needed.

Option 2: Build from Source

If you want to build from source:

git clone https://github.com/mpzarde/fabric-mcp.git

cd fabric-mcp npm install npm run build

Then either:

  • Build the `.mcpb` bundle: ./build-mcpb.sh (creates fabric-mcp.mcpb you can install)
  • Configure manually: See Configuration section below for manual setup

Configuration

For Claude Desktop

Note: If you installed using the .mcpb bundle (Option 1), Claude Desktop configures this automatically. This section is only needed for manual builds.

Add to your Claude Desktop configuration file:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{

"mcpServers": { "fabric": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"] } } }

Replace `/absolute/path/to/fabric-mcp/` with your actual project path.

Optional environment variables (if needed):

"env": {

"FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric", "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp" }

For Warp CLI

Note: Manual configuration is required for Warp. Build from source or extract the .mcpb bundle first.

Add to your Warp MCP configuration file:

macOS/Linux: ~/.warp/mcp_config.json

{

"mcpServers": { "fabric": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"] } } }

Replace `/absolute/path/to/fabric-mcp/` with your actual project path.

Optional environment variables (if needed):

"env": {

"FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric", "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp" }

Restart Claude/Warp

After configuration:

  • Claude Desktop: Restart the application
  • Warp: Restart the terminal or run warp mcp reload

Available Tools

Core Tools
  1. `health_check` - Check if Fabric, yt-dlp, and other dependencies are installed and configured
  2. `list_fabric_patterns` - List all available Fabric patterns
  3. `run_fabric_pattern` - Run any Fabric pattern with custom input
  4. `get_youtube_transcript` - Fetch transcript from YouTube video
Combined Analysis Tools

These tools streamline common workflows by fetching content and applying patterns in one step. Benefits:

  • ✅ No truncation: Complete content is passed directly to Fabric
  • ✅ More efficient: Single tool call instead of multiple
  • ✅ Better results: Fabric processes the full content without context window limits
  1. `analyze_youtube_video` - Fetch YouTube transcript and apply a pattern in one step
  2. `analyze_file` - Read a file and apply a pattern in one step
  3. `analyze_url` - Fetch URL content and apply a pattern in one step
Pre-configured Pattern Tools

These patterns are exposed as dedicated tools with the fabric_ prefix:

Content Analysis
  • fabric_extract_wisdom - Extract key insights and quotes from content
  • fabric_summarize - Create concise summaries
  • fabric_analyze_claims - Analyze and fact-check claims
  • fabric_analyze_paper - Analyze academic papers
Learning
  • fabric_create_quiz - Generate quiz questions
  • fabric_to_flashcards - Convert content to flashcards
Development
  • fabric_summarize_git_diff - Summarize git diffs for reviews
  • fabric_create_coding_project - Generate project structure from ideas
  • fabric_explain_code - Explain code in simple terms
Security & Operations
  • fabric_analyze_logs - Analyze log files
  • fabric_analyze_incident - Analyze security incidents
Writing
  • fabric_improve_writing - Improve writing quality

Usage Examples

With Claude Desktop

Extract wisdom from a YouTube video:

User: Can you extract the key insights from this video? 

https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ

Claude: [Uses get_youtube_transcript + fabric_extract_wisdom]

Summarize an article:

User: Summarize this article: [paste article text]

Claude: [Uses fabric_summarize]

Create flashcards from lecture notes:

User: Convert these lecture notes into flashcards: [paste notes]

Claude: [Uses fabric_to_flashcards]

Analyze a git diff:

User: Review this git diff and summarize the changes:

[paste git diff output]

Claude: [Uses fabric_summarize_git_diff]

Combined Analysis Tools

For efficiency, use the combined tools that fetch and analyze in one step:

User: Extract wisdom from this YouTube video:

https://www.youtube.com/watch?v=example

Claude: [Uses analyze_youtube_video with pattern='extract_wisdom']

User: Summarize this article: https://example.com/article

Claude: [Uses analyze_url with pattern='summarize']

User: Explain the code in /path/to/script.py

Claude: [Uses analyze_file with pattern='explain_code']

Chaining Patterns

Claude can chain multiple patterns together:

User: Get the transcript from this video, extract the wisdom, 

then create flashcards from it. https://www.youtube.com/watch?v=example

Claude: [1. Uses get_youtube_transcript] [2. Uses fabric_extract_wisdom on transcript] [3. Uses fabric_to_flashcards on extracted wisdom]

Use Cases

Based on Daniel Miessler's Fabric patterns:

Content Processing
  • YouTube video → extract wisdom / summarize
  • Article / blog post → summarize, analyze claims
  • Podcast transcript → extract wisdom, pull quotes
Writing & Development
  • Idea → essay (via create_coding_project or similar patterns)
  • Code diff → PR description (via summarize_git_diff)
  • Meeting notes → user stories (via run_fabric_pattern with agility_story)
Learning
  • Any content → flashcards (via to_flashcards)
  • Dense docs → glossary with analogies
  • Video/article → quiz (via create_quiz)
Security Analysis
  • Malware samples → analysis (via analyze_malware)
  • Log files → threat interpretation (via analyze_logs)
  • Security scans → rules (via run_fabric_pattern)

Troubleshooting

Check server health

Ask Claude: "Run a health check" - this will verify:

  • Fabric installation and version
  • Fabric configuration (API keys, patterns)
  • yt-dlp installation (for YouTube support)
  • Provide installation instructions if anything is missing
Common Issues
Fabric not found

Error: Failed to spawn fabric: ENOENT

Solutions:

  1. Install Fabric following the official installation guide
  2. Verify installation: which fabric and fabric --version
  3. If using a custom Fabric location, set FABRIC_PATH in your MCP config
Pattern not found

Error: Pattern not found: pattern_name

Solutions:

  1. Ask Claude to list all patterns: "List all fabric patterns"
  2. Update patterns: fabric --updatepatterns
  3. Check spelling - use underscores (e.g., extract_wisdom not extractWisdom)
YouTube transcripts not working

Error: Failed to fetch YouTube transcript

Solutions:

  1. Install yt-dlp: brew install yt-dlp (macOS) or pip install yt-dlp
  2. Verify: yt-dlp --version
  3. If using custom location, set YTDLP_PATH in your MCP config
MCP server not appearing in Claude

Solutions:

  1. Verify config file location:
  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  1. Check JSON syntax with a validator
  2. Ensure path to dist/index.js is absolute
  3. Restart Claude Desktop completely
  4. Check logs: ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-fabric.log
Pattern execution timeout

Error: Fabric command timed out

Solutions:

  • Large patterns may take time (default: 5 minutes)
  • Check your Fabric API keys and quota
  • Try with a smaller input first

Development

Build
# Build TypeScript only

npm run build

Build complete .mcpb bundle

./build-mcpb.sh

Watch mode
npm run watch
Testing locally
# Build the project

npm run build

Test the MCP server

node dist/index.js

Server will run on stdio and wait for MCP protocol messages

Or use the health check to verify dependencies

echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"health_check","arguments":{}}}' | node dist/index.js

Architecture

┌─────────────────┐

│ Claude/Warp │ └────────┬────────┘ │ MCP Protocol (stdio) ▼ ┌─────────────────┐ │ MCP Server │ ← This project │ (Node.js) │ └────────┬────────┘ │ Direct CLI calls ▼ ┌─────────────────┐ │ Fabric CLI │ │ (fabric cmd) │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ AI Patterns │ │ OpenAI/etc. │ └─────────────────┘

The MCP server:

  1. Exposes Fabric patterns as MCP tools
  2. Calls Fabric CLI directly with pattern names and input
  3. Returns results back to Claude/Warp
  4. No REST API server needed - uses CLI interface

Resources

  • Fabric: https://github.com/danielmiessler/Fabric
  • yt-dlp: https://github.com/yt-dlp/yt-dlp
  • MCP Documentation: https://modelcontextprotocol.io
  • MCP SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk

License

MIT

Contributing

Contributions welcome! Please open an issue or PR.

Credits

  • Fabric by [Daniel Miessler](https://gith

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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