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

Harbor Registry MCP

제작자: mshegolev버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.mshegolev/harbor-registry-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Harbor Registry MCP — projects, repos, artifacts, storage reports, cleanup (with dry-run).

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: HARBOR_URL, HARBOR_USERNAME, HARBOR_PASSWORD

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: HARBOR_URL, HARBOR_USERNAME, HARBOR_PASSWORD, HARBOR_SSL_VERIFY

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": {
    "harbor-registry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "harbor-registry-mcp"
      ],
      "env": {
        "HARBOR_URL": "your-value",
        "HARBOR_USERNAME": "your-value",
        "HARBOR_PASSWORD": "your-value",
        "HARBOR_SSL_VERIFY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add harbor-registry --env HARBOR_URL=your-value --env HARBOR_USERNAME=your-value --env HARBOR_PASSWORD=your-value --env HARBOR_SSL_VERIFY=your-value -- uvx harbor-registry-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "harbor-registry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "harbor-registry-mcp"
      ],
      "env": {
        "HARBOR_URL": "your-value",
        "HARBOR_USERNAME": "your-value",
        "HARBOR_PASSWORD": "your-value",
        "HARBOR_SSL_VERIFY": "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": {
    "harbor-registry": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "harbor-registry-mcp"
      ],
      "env": {
        "HARBOR_URL": "your-value",
        "HARBOR_USERNAME": "your-value",
        "HARBOR_PASSWORD": "your-value",
        "HARBOR_SSL_VERIFY": "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

  • HARBOR_URL 필수 env
    Harbor URL (e.g. https://harbor.example.com)
  • HARBOR_USERNAME 필수 env
    Harbor username (robot account recommended for automation)
  • HARBOR_PASSWORD 비밀 필수 env
    Harbor password or robot account token
  • HARBOR_SSL_VERIFY env
    Verify SSL certificates (true/false). Set to 'false' for self-signed certs.

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 mshegolev 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 18444개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 18444개 중 6%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18444개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Harbor Registry 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: HARBOR_URL, HARBOR_USERNAME, HARBOR_PASSWORD

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(0.1.0)은 7개월 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, Egovframe Scaffold MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

제작자: formulahendry초기↓ 66/주★ 44014개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

제작자: desktop-commander성장 중★ 2113일 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ desktopcommander.app

Egovframe Scaffold MCP

eGovFrame (전자정부 표준프레임워크) projects: templates, components, CRUD, build, 5.x migration, dependencies

제작자: EricSeokgon초기↓ 1.4천/주오늘 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

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

harbor-registry-mcp

MCP server for Harbor Registry. Lets an LLM agent (Claude Code, Cursor, OpenCode, etc.) list projects, repositories and artifacts, run storage reports, find cleanup candidates, and delete untagged or old artifacts — all with safety rails (dry-run by default for bulk delete).

Python, FastMCP, stdio transport.

Works with any Harbor 2.x instance — SaaS or self-hosted / on-prem.

Why another Harbor MCP?

A couple of community Harbor MCPs exist (nomagicln/mcp-harbor, bupd/harbor-mcp-server) but they expose only the basic list/get endpoints. This one adds storage reports, cleanup candidates, delete untagged, and delete old artifacts with dry-run — the operations DevOps engineers actually need to reclaim disk space.

Design highlights

  • Tool annotations — read-only tools get readOnlyHint: True; destructive ones (harbor_delete_*) carry destructiveHint: True so MCP clients ask for confirmation.
  • Dry-run by default on both bulk cleanups (harbor_delete_untagged, harbor_delete_old_artifacts) — the agent must pass dry_run=False to execute.
  • Structured output — every tool returns a typed payload (TypedDict) + a markdown summary.
  • Structured errors — 401 / 403 / 404 / 429 / 5xx mapped to actionable hints.
  • Pydantic input validation for every argument.
  • Vulnerability snapshot — harbor_list_artifacts surfaces scan status and counts if with_scan_overview is enabled.

Features (8 tools)

Discovery & inspection

  • harbor_list_projects — projects with repo counts and visibility
  • harbor_list_repos — repositories in a project
  • harbor_list_artifacts — artifacts in a repository with tags/size/scan status
  • harbor_storage_report — full project storage breakdown (all repos × all artifacts)

Cleanup planning

  • harbor_cleanup_candidates — suggest what to delete (untagged, never-pulled, old versions)

Cleanup execution (destructive)

  • harbor_delete_artifact — delete a single artifact by tag or digest
  • harbor_delete_untagged — delete all untagged artifacts in a project/repo (dry-run default)
  • harbor_delete_old_artifacts — keep N latest per repo, delete the rest (dry-run default)

Installation

Requires Python 3.10+.

# via uvx (recommended)

uvx --from harbor-registry-mcp harbor-registry-mcp

or via pipx

pipx install harbor-registry-mcp

Configuration

claude mcp add harbor -s project \

--env HARBOR_URL=https://harbor.example.com \ --env HARBOR_USERNAME='robot$your-robot' \ --env HARBOR_PASSWORD=your-robot-token \ --env HARBOR_SSL_VERIFY=true \ -- uvx --from harbor-registry-mcp harbor-registry-mcp

Or in .mcp.json:

{

"mcpServers": { "harbor": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "harbor-registry-mcp", "harbor-registry-mcp"], "env": { "HARBOR_URL": "https://harbor.example.com", "HARBOR_USERNAME": "robot$your-robot", "HARBOR_PASSWORD": "${HARBOR_PASSWORD}", "HARBOR_SSL_VERIFY": "true" } } } }

Check:

claude mcp list

harbor: uvx --from harbor-registry-mcp harbor-registry-mcp - ✓ Connected

Environment variables

VariableRequiredDescription
HARBOR_URLyesHarbor URL (no trailing slash)
HARBOR_USERNAMEyesHarbor username — robot account recommended
HARBOR_PASSWORDyesPassword or robot token
HARBOR_SSL_VERIFYnotrue/false. Default: true.

Example usage

  • "Storage report for project einvy-pub"
  • "Find cleanup candidates in qa-assistant — keep latest 3"
  • "Delete all untagged artifacts in qa-assistant"
  • "Dry-run delete of old artifacts in qa-assistant/pgvector-rag, keep 1 latest"
  • "What's in einvy-pub/my-image?"

Safety

  • Read tools use readOnlyHint: True — no confirmation needed.
  • Delete tools use destructiveHint: True — clients should confirm.
  • harbor_delete_untagged and harbor_delete_old_artifacts both default to dry_run=True; the agent must explicitly set dry_run=False to actually delete.
  • harbor_cleanup_candidates is read-only — it only suggests candidates, never deletes.

Development

git clone https://github.com/mshegolev/harbor-registry-mcp.git

cd harbor-registry-mcp pip install -e '.[dev]' pytest

License

MIT © Mikhail Shchegolev

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