Omnigami AI MCP

Name: Omnigami AI MCP
Author: omnigami-ai

제작자: omnigami-ai버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.omnigami-ai/mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Find omnigami skills: public catalogue search, install instructions and free-first recommendations.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "omnigami-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@omnigami-ai/mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add omnigami-ai -- npx -y @omnigami-ai/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "omnigami-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@omnigami-ai/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": {
    "omnigami-ai": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@omnigami-ai/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 omnigami-ai 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 5666개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5666개 중 100%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5666개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Omnigami AI 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(0.1.0)은 오늘 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.

omnigami MCP

Find an omnigami skill from your agent: search the public catalogue, get its install prompt, or describe the job for a free-first recommendation. Runs locally over stdio. It never buys, installs or generates a deliverable.

Release candidate 0.1.0, not yet on npm. The install lines below work once @omnigami-ai/mcp is published. MIT licensed (LICENSE).

Install — once published

Requires Node 20+ and npm. The package starts with:

npx -y @omnigami-ai/mcp

Claude Desktop: merge this into claude_desktop_config.json through Settings → Developer → Edit Config, then restart Desktop:

"mcpServers": { "omnigami": { "command": "npx", "args": ["-y", "@omnigami-ai/mcp"] } } }

Claude Code: add it to the current project's .mcp.json:

claude mcp add --scope project --transport stdio omnigami -- npx -y @omnigami-ai/mcp

claude mcp list

Cursor: merge the same mcpServers JSON into .cursor/mcp.json in the project, then enable the server in Cursor's MCP settings. For a global setup use ~/.cursor/mcp.json.

If a GUI cannot find npx, use its absolute path. On Windows use "command": "cmd" and "args": ["/c", "npx", "-y", "@omnigami-ai/mcp"]. Add --offline after the package name to disable catalogue requests.

The prototype was exercised in Claude Code and Inspector CLI. Desktop and Cursor configuration follows their official documentation; their GUIs have not been exercised. A skill's own agent support is separate: catalogue results distinguish Claude Code's tested status from other listed agents. Desktop guide, Claude Code configuration, Cursor configuration.

Tools

Tool	Inputs	Result
`search_skills`	`query`, optional `kind` (`film`, `shot`, `images`, `deck`) and boolean `free`	Up to eight matching skills, outputs, USD prices and pages
`get_skill`	`slug`	Inputs, requirements, install prompt, install command and agent platforms
`recommend`	`job`, optional `product_url`	One pick with reasons and a conditional alternative, a free tool, no match, or a clarification

For example, ask your agent: “Find a free launch-video skill for my working web app, wide for our website.” Describe the destination, shapes, input access, budget, theme and owned skills. A general launch defaults to free Product film. Paid picks explain the price and purchase/GitHub access requirements. No bundles are promoted. Two deliverables ask which comes first and name both choices.

Version one uses deterministic English routing. The host should inspect the user's authorized product material and pass a self-contained brief. The server does not inspect product URLs, verify screens or infer business facts. Complex implications and negations still need host judgment. A supplied recording has no verified match while the published catalogue lists no recording input.

Public data and privacy

The server reads fixed public paths on https://omnigami.ai: /llms.txt, each /skills/ /install.md, and the corresponding skill page. It uses the live list for prices and availability and refreshes details on demand. The cache lasts 15 minutes in memory. Requests have a four-second timeout and 1.5 MB limit, reject redirects and send no cookies. Failures fall back to the dated bundled snapshot with an explicit warning; detail failures are labelled separately.

Free-page prompts come from the site's Copy install prompt. Paid pages omit that button, so their public install.md Ask line is wrapped in the site's same prompt format; prompt_source identifies this fallback.

The bundle contains 36 public skills, checked on 2026-11-07. No keys, accounts, analytics or runtime disk cache. Jobs and product URLs are never sent to the site. product_url only fills the returned request. The runtime reads its own installed modules/data, never the user's product repo or credentials. Your host client controls its own model usage and conversation storage.

Develop locally — available now

From this source folder:

npm ci

npm run build npm test npm run check:snapshot npm run check:registry node dist/src/server.mjs --offline

The server waits for MCP messages on stdin. For an unpublished client setup, replace the npx entry with absolute Node and dist/src/server.mjs paths.

check:snapshot compares every bundled skill's price, availability, install command, prompt, inputs and outputs against live public pages. Inside the site workspace it also compiles the real site/src/data/skills.ts, finder helpers and availability helper. Use -- --site /path/to/site explicitly or -- --live for the independent public repository. Network/parse failure fails the check. npm run snapshot refreshes public data; review the diff and rebuild afterward.

CI tests Node 20, 22 and 24 and checks live snapshot freshness. For the clean tarball install plus Inspector CLI smoke test, use Node 24.22.1+:

npm run test:pack

The script uses a temporary clean export, packs and installs its tarball, lists the three tools and calls each once, then removes its temporary files. Inspector 2.14.0 is fetched as a development tool and is absent from the package. The runtime pins @modelcontextprotocol/sdk 1.32.2; the build copies modules and public data into dist without fetching anything.

Release and contact

Releases are published from version tags by the release.yml workflow, with npm provenance and no stored token. The MCP Registry entry is publishing/server.json.

Report bugs at GitHub Issues. For questions or a private report, email hello@omnigami.ai. Include your Node/client versions, the tool and a minimal example; omit private product data.

omnigami is a product of Auberon LLC and is not affiliated with Anthropic.

Omnigami AI MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

omnigami MCP

Install — once published

Tools

Public data and privacy

Develop locally — available now

Release and contact