GitHub
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제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
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.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://app.omnara.com/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http omnara https://app.omnara.com/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"omnara": {
"url": "https://app.omnara.com/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"omnara": {
"type": "http",
"url": "https://app.omnara.com/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://app.omnara.com/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 omnara.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
The open-source managed agent platform
The open-source, self-hostable alternative to Claude Managed Agents and OpenAI's Agents API.
Website · Quickstart · Docs · API · Changelog · Discord
Omnara is an open-source managed agent platform. Use the API to run AI agents on any model and any machine, with tools, secrets, permissions, and streaming built in. Self-host it for free under Apache 2.0, or use Omnara Cloud.
Sign in at app.omnara.com. Your first project comes with a model provider (omnara-openrouter) and a pool of managed sandboxes (default-pool), so this config runs as is. Save it as agent.yaml:
version: v1
instruction: | You are an engineering assistant. Use your machine to run commands. model: provider_config: omnara-openrouter name: anthropic/claude-fable-5.1 machine_sources:
Launch it with the CLI (Node.js 22 or newer). If you're not logged in, the first command opens your browser to sign in.
npx omnara agents launch --file agent.yaml \
--name "Machine assistant" \ --message "Report this machine's operating system and free disk space."
Chat with the agent in your terminal with npx omnara agents chat , or open it in the dashboard to watch its tool calls and reply.
Launch it from your code with the TypeScript SDK
Create an API key in the dashboard and export it as OMNARA_TOKEN, install the SDK with npm install @omnara/sdk, and use the org and project IDs that npx omnara config prints:
import { readFile } from 'node:fs/promises'
import { bearerToken, createOmnaraClient, openAgentEventStream, sdk } from '@omnara/sdk'
const client = createOmnaraClient({ auth: bearerToken(process.env.OMNARA_TOKEN!) }) const path = { orgID: 'org_...', projectID: 'proj_...' }
const config = await sdk.createAgentConfig({ client, path, body: { source: await readFile('agent.yaml', 'utf8'), source_format: 'yaml' }, }) const launched = await sdk.createAgent({ client, path, body: { config: config.data.id, message: "Report this machine's free disk space." }, })
const agentID = launched.data.agent.id for await (const event of openAgentEventStream({ client, path: { ...path, agentID } })) { console.log(event) }
The quickstart shows the same flow with the REST API.
To have your coding agent do the setup, give it this prompt:
Help me set up Omnara by following https://www.omnara.com/SKILL.md
Requires Docker with Compose.
git clone https://github.com/omnara-ai/omnara.git
cd omnara docker compose -f compose.yaml --profile app up -d
Open http://localhost:8000 and sign up. Local development prints the verification link in docker compose logs api, so no email provider is needed. To build from source instead of using published images, run docker compose --profile app up -d --build.
A new instance has no models or machines yet. In the console, add a model provider and a model, connect this computer under Machines, and share both with your project. Sandboxes also work once your instance has a public URL.
Point the CLI at your instance and log in:
npx omnara config --api-url http://localhost:8000/api/v1 --issuer-url http://localhost:8000
npx omnara login
In agent.yaml, use your provider and model names, and replace the machine_pool_name entry with machine_name: . Then launch it with the same command as above.
This Compose setup uses local development defaults, such as built-in encryption keys and email links printed to the logs. For production, set your own keys and follow the self-hosting guide and the configuration reference.
Your product talks to Omnara, and Omnara runs each agent with the model, tools, and machines in its config.
flowchart TB
subgraph yours["Your side"] users(["Your users"]) --> app["Your app REST API · TypeScript SDK"] team["Your team CLI · dashboard Slack · Discord · GitHub"] end subgraph omnara["Omnara"] api["API launch · input event stream · approvals"] <--> pg[("Postgres each agent's event log")] <--> worker["Workers run the agent loop"] end subgraph plug[" "] models["Models OpenAI · Anthropic OpenRouter · self-hosted"] tools["Tools built-in · skills MCP · custom"] machines["Machines sandboxes or your own laptop, VM, container"] end app --> api team --> api worker --> models worker --> tools worker --> machines
classDef side fill:none,stroke:#8b949e,stroke-width:1px classDef core fill:#506FCF,stroke:#3D5BB5,stroke-width:1px,color:#ffffff classDef store fill:#3D5BB5,stroke:#2E4794,stroke-width:1px,color:#ffffff classDef plugin fill:none,stroke:#85A0E6,stroke-width:1.5px class users,app,team side class api,worker core class pg store class models,tools,machines plugin style yours fill:none,stroke:#8b949e,stroke-dasharray:4 3 style omnara fill:#506FCF14,stroke:#506FCF,stroke-width:1.5px style plug fill:none,stroke:#85A0E6,stroke-dasharray:4 3 linkStyle default stroke:#8b949e,stroke-width:1.5px
omnarad daemon, which connects out to Omnara, so agents can run commands there without any inbound ports.Omnara also uses Redis, blob storage for attachments and tool outputs, and a memory filesystem. The architecture docs cover the details.
api/openapi/openapi.yaml, a TypeScript SDK (@omnara/sdk), a CLI (omnara), and an MCP server.앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요