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

LearnWorlds

제작자: ohneben버전 1.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.ohneben/learnworlds-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

All 94 LearnWorlds LMS API endpoints as safety-categorized MCP tools (read/write/destructive).

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: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

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: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

비밀로 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": {
    "learnworlds": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "your-value",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "your-value",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "your-value",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add learnworlds --env MCP_TRANSPORT=your-value --env LEARNWORLDS_BASE_URL=your-value --env LEARNWORLDS_API_TOKEN=your-value --env LEARNWORLDS_CLIENT_ID=your-value --env MCP_AUTH_TOKEN=your-value -- docker run -i --rm -e MCP_TRANSPORT -e LEARNWORLDS_BASE_URL -e LEARNWORLDS_API_TOKEN -e LEARNWORLDS_CLIENT_ID -e MCP_AUTH_TOKEN ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "learnworlds": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "your-value",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "your-value",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "your-value",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "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": {
    "learnworlds": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "your-value",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "your-value",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "your-value",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "your-value",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "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

  • MCP_TRANSPORT 필수 env
    Server transport. Set to 'stdio' for local MCP clients; the image otherwise starts the Streamable HTTP transport.
  • LEARNWORLDS_BASE_URL 필수 env
    Base URL of your LearnWorlds school's API, e.g. https:// .learnworlds.com/admin/api
  • LEARNWORLDS_API_TOKEN 비밀 필수 env
    Bearer access token (LearnWorlds admin -> Settings -> Integrations -> Developers).
  • LEARNWORLDS_CLIENT_ID 비밀 필수 env
    Your school's Client ID, sent as the Lw-Client header.
  • MCP_AUTH_TOKEN 비밀 env
    Only for MCP_TRANSPORT=http: bearer token required on /mcp. Without it a non-loopback bind refuses to start.

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 ohneben 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 43%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

LearnWorlds, 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: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

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(1.1.2)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 Docker도 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.

ohneben's LearnWorlds MCP


License & checks
MCP registries

Run your LearnWorlds school in plain language from AI assistants like Claude, Cursor, and any other MCP client.

This Model Context Protocol server exposes the LearnWorlds public API — all 94 endpoints, generated straight from the OpenAPI spec into MCP tools. Every tool is safety-categorized (🟢 read-only / 🟡 write / 🔴 destructive) so your assistant knows what an action does *before* it calls it. It runs over stdio (Claude Desktop and other local launchers) or Streamable HTTP (hosted in Docker), and ships with retries, client-side rate limiting, and request timeouts so it holds up against a live school.

Why you'll want this

Some MCP servers just forward an API. This one is built to be safe to hand to an LLM and easy to run for real:

What you getWhy it matters
All 94 endpoints, spec-drivenFull coverage of courses, users, enrollments, payments, subscriptions, coupons, certificates, seats, community and reporting — nothing hand-picked or left behind.
Every tool is safety-categorized 🟢 / 🟡 / 🔴A banner at the top of each tool description tells the model exactly what it does — read, create, update or delete — before it acts.
Descriptions written for agents, not humansEvery tool spells out its side effects, auth and rate-limit behavior, return shape, error codes, when *not* to reach for it, and which sibling tools are the alternatives.
Machine-readable MCP annotations (readOnlyHint, destructiveHint)Hosts that honor annotations (Claude included) can auto-trust reads and demand confirmation before anything destructive.
Automatic retries with backoffTransient 429 / 5xx responses are retried with jittered exponential backoff, honoring the server's Retry-After header.
Built-in rate limitingSelf-throttles under LearnWorlds' 30 requests / 10 s cap so a burst of tool calls never trips a 429.
Per-request timeoutsA hung upstream call is aborted and retried instead of freezing the server.
**Two transports: stdio *and* Streamable HTTP**Use it locally in Claude Desktop, or run one always-on server that any number of MCP clients reach over HTTP.
Docker + docker-compose, health check, auto-restartProduction-style deployment out of the box: docker compose up and it stays up.
Bearer-token auth on the HTTP endpointRequired as soon as the server is bound beyond loopback: without MCP_AUTH_TOKEN it refuses to start rather than exposing the API unprotected.
Your secrets never reach the modelCredentials live in the server's environment and are injected on every request — the assistant only ever sees tool inputs and API responses.
Drop-in spec updatesLearnWorlds ships a newer YAML? Replace one file and rebuild — new endpoints become new tools automatically, no code changes.
How it compares

At the time of writing this appears to be the only dedicated LearnWorlds MCP server. You *could* instead point a generic OpenAPI→MCP wrapper at the spec — here's what that leaves on the table:

CapabilityThis projectGeneric OpenAPI→MCP wrapper\*
All 94 LearnWorlds endpoints as tools✅✅
Per-tool 🟢 / 🟡 / 🔴 safety category + banner✅❌
readOnlyHint / destructiveHint MCP annotations✅➖
$ref dereferencing + recursion-safe schemas✅➖
Automatic retries on 429 / 5xx (honors Retry-After)✅❌
Client-side rate limiting (stays under 30 req / 10 s)✅❌
Per-request timeout with abort✅➖
stdio transport✅✅
Streamable-HTTP transport✅➖
Docker + docker-compose, health check, auto-restart✅❌
Enforced bearer-token auth on the endpoint✅❌
Credentials injected server-side, never sent to the model✅➖
LicenseMITvaries

\*Generic OpenAPI→MCP wrappers turn any Swagger/OpenAPI spec into MCP tools. They can reach the same endpoints, but treat every operation identically — no safety categories, no resilience, no deployment story, and no guardrails tuned for live school data. "➖" = varies by tool / not guaranteed. Snapshot from July 2026.

What you can do

Once it's connected, ask your assistant things like:

  • "List the 10 most recent users who signed up this month."
  • "Create a user for jane@example.com and enroll her in the 'Pro' bundle."
  • "Show me this month's payments and total revenue."
  • "Which users haven't completed the 'Onboarding' course yet?"
  • "Create a 20%-off coupon for the annual subscription plan."
  • "Pull completion analytics for our top 5 courses."

Tools are generated automatically from the API and grouped into 🟢 read-only, 🟡 write, and 🔴 destructive — so a well-behaved host can treat each group differently.

How it works

Claude / Cursor / any MCP client  ──MCP──►  this server  ──HTTPS──►  LearnWorlds API (your school)

The server parses the bundled OpenAPI spec into MCP tools (resolving $refs and guarding against recursive schemas), tags each with its safety category, and injects your bearer token and Lw-Client header on every outgoing request. Your credentials stay in the server's environment — the model never sees or handles them.

Requirements

  • A LearnWorlds school with API access — an access token and a Client ID (admin → Settings → Integrations → Developers), plus your school's API base URL. See Get your API credentials.
  • Docker (Docker Desktop on macOS/Windows) for the quick start below — or Node.js ≥ 18 to run from source.

Quick start (Docker)

1. Add your credentials. Copy the example config and fill it in:

cp .env.example .env

edit .env → set LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID

→ set MCP_AUTH_TOKEN (required once the port is published beyond

127.0.0.1): openssl rand -hex 32

2. Start the server:

docker compose up -d --build

The bundled docker-compose.yml binds to 127.0.0.1:8765 only, so the server is reachable from your machine but not the network.

3. Confirm it's running:

curl -s http://localhost:8765/health

→ {"status":"ok","server":"learnworlds-mcp","tools":94}

4. Connect your MCP client. The MCP endpoint is http://localhost:8765/mcp.

  • Claude Desktop — add a custom connector (Settings → Connectors) pointing at the URL, or bridge it locally with mcp-remote. Add this under mcpServers in your config, then fully quit and reopen the app:
  {

"mcpServers": { "learnworlds": { "command": "npx", "args": [ "mcp-remote", "http://localhost:8765/mcp", "--header", "Authorization: Bearer YOUR_MCP_AUTH_TOKEN" ] } } }

(Drop the --header line if you left MCP_AUTH_TOKEN empty.)

  • Claude Code — one command:
  claude mcp add --transport http learnworlds http://localhost:8765/mcp
  • Claude Cowork — shares Claude Code's MCP config, so the command above makes the tools available there too.
Prefer a prebuilt image?

Every push to main publishes a ready-to-run image to the GitHub Container Registry, so you can skip the local build entirely:

docker run -d --name learnworlds-mcp -p 127.0.0.1:8765:8765 --env-file .env \

ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:latest

Get your API credentials

  1. Log in to your LearnWorlds school admin.
  2. Go to Settings → Integrations → Developers (the API screen).
  3. Copy your Access Token → LEARNWORLDS_API_TOKEN, and your Client ID → LEARNWORLDS_CLIENT_ID.
  4. Set LEARNWORLDS_BASE_URL to your school's API base: https:// .learnworlds.com/admin/api. If your school uses a custom domain, use that host instead (e.g. https://academy.example.com/admin/api).

Put all three in .env. The server injects them on every request, so your assistant never sees them.

Configuration

Everything is set in .env (copied from .env.example):

VariableRequiredDefaultDescription
LEARNWORLDS_BASE_URL✅—Your school's API base URL
LEARNWORLDS_API_TOKEN✅—Bearer access token
LEARNWORLDS_CLIENT_ID✅—Sent as the Lw-Client header
MCP_TRANSPORT—stdiostdio or http (the Docker image defaults to http)
PORT—8765HTTP listen port
HOST—0.0.0.0HTTP bind address
MCP_HTTP_PATH—/mcpHTTP MCP route
MCP_AUTH_TOKEN⚠️_(off)_Require Authorization: Bearer on /mcp. Required when HOST is not a loopback address, otherwise the server refuses to start. Renamed from MCP_SHARED_TOKEN in 1.1.0
MCP_ALLOWED_HOSTS—_(automatic)_Comma-separated hostnames accepted in the Host header (DNS-rebinding protection). Needed behind a reverse proxy
MCP_ALLOW_INSECURE—_(off)_Lifts the startup refusal. Only for an endpoint nobody else can reach
MCP_SESSION_TTL—1800Idle seconds before a session is dropped
MCP_MAX_SESSIONS—256Maximum concurrent sessions
MCP_BODY_LIMIT—25mbLargest accepted request body
LEARNWORLDS_MAX_REQUESTS—25Client-side requests per window (0 disables throttling)
LEARNWORLDS_RATE_WINDOW_MS—10000Rate-limit window in ms
LEARNWORLDS_MAX_RETRIES—3Retries on 429 / 5xx / network errors
LEARNWORLDS_TIMEOUT_MS—30000Per-attempt request timeout
LEARNWORLDS_OPENAPI_PATH—_(bundled)_Load a different OpenAPI YAML

After changing .env, reload with docker compose up -d --force-recreate.

Tool safety categories

Each tool's description starts with one of these banners and carries the matching MCP annotations:

BannerCountreadOnlyHintdestructiveHintMeaning
🟢 READ-ONLY59truefalseFetches data only. Safe.
🟡 WRITE · creates data—falsefalsePOST — creates records (not idempotent; may duplicate).
🟡 WRITE · updates data—falsefalsePUT — modifies existing records in place (idempotent).
🔴 DESTRUCTIVE · deletes8falsetrueDELETE — removes a record. Confirm first.

The 🟡 write tools total 27 (17 create + 10 update). Hosts that respect annotations (Claud

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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