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

MCP Approval Queue

제작자: opafex버전 0.2.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Opafex/mcp-approval-queue

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Human approval gate for AI agents: risk-scored requests that only a person can approve

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: APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR, APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS

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": {
    "approval-queue": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "your-value",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add approval-queue --env APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR=your-value --env APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS=your-value -- npx -y @opafex/mcp-approval-queue

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "approval-queue": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "your-value",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "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": {
    "approval-queue": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "your-value",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "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

  • APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR env
    Directory holding state.json; the server and the CLI must share it (default ~/.opafex/approval-queue)
  • APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS env
    Hours before an undecided request expires (default 24)

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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 opafex 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 32476개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 74%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MCP Approval Queue, 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(0.2.0)은 13일 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, zanadir

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★ 211어제 업데이트
설치

zanadir

제작자: MustacheCase

Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.

내 컴퓨터에서 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.

@opafex/mcp-approval-queue

A human-in-the-loop approval gate for AI agents, as an MCP server.

The agent calls request_approval before doing something risky. The action is risk-scored, and unless a rule you set covers it, you decide — in a form your MCP client shows you (MCP elicitation), or from a terminal. The agent gets a proceed: true|false it can act on.

The agent can ask; only a human can approve. There is no approve, reject or add-rule tool for the model to call. An approval gate the gated agent can open is not a gate.

Requires Node.js 20+.

Quick start

Add to your client's MCP config (for Claude Code, .mcp.json in your project root):

{

"mcpServers": { "approval-queue": { "command": "npx", "args": ["-y", "@opafex/mcp-approval-queue"] } } }

Then tell the agent when to use it, for example in your project instructions:

Before deleting data, sending email, spending money or deploying, call request_approval and only continue if proceed is true.

How a request is decided

  1. Risk is scored from the action name — bulk_delete_users is a delete wherever the word sits — plus params.estimatedCost. The agent may pass a category, but it can only raise the score, never lower it.
  2. A rule may auto-approve it — only low or medium risk, only rules a human created. High and critical risk always go to a person.
  3. Otherwise a person decides:
  • In the client — if the client supports elicitation, the server asks you directly with the action, risk, parameters and the agent's reason, and waits for your answer. The answer goes to the server, not to the model. Approve, reject, or tick *Always approve* (low/medium risk only) to create a rule. Dismissing the form leaves the request pending.
  • In a terminal — otherwise the request waits, and the agent is told to poll check_status:

bash npx @opafex/mcp-approval-queue pending npx @opafex/mcp-approval-queue approve appr_3f9c1a2b4d5e --reason "checked the recipient list" npx @opafex/mcp-approval-queue reject appr_3f9c1a2b4d5e

  1. Unanswered requests expire after 24 hours (APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS) and can no longer be approved.

After five human approvals of the same action with no rejection, the next form suggests *always approve*. Auto-approvals do not count towards that — the system agreeing with itself is not evidence.

Tools (what the agent sees)

ToolDescription
request_approvalSubmit an action (action, optional params, context, category, wait). Returns status, proceed, risk, and what to do next.
check_statusRe-read a request by id.
list_pendingRequests still waiting for a human, newest first.
list_rulesThe auto-approval rules a human has set (read-only).

status is one of pending, approved, rejected, auto_approved, expired. Proceed only when proceed is true.

Resources

URIContents
approval://statsCounts by status and the average time a human took to decide
approval://rulesCurrent auto-approval rules
approval://historyLast 50 decisions

CLI

mcp-approval-queue                       start the MCP server (stdio)

mcp-approval-queue pending list requests waiting for a decision mcp-approval-queue show one request in full mcp-approval-queue approve [--always] [--reason ] mcp-approval-queue reject [--reason ] mcp-approval-queue rules list rules mcp-approval-queue rules add --max-risk [--description ] mcp-approval-queue rules remove mcp-approval-queue history [limit]

Patterns are globs: * matches anything, ? one character, case-insensitive. A rule can never cover high or critical risk.

Configuration

VariableDefaultDescription
APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR~/.opafex/approval-queueWhere state.json (requests, rules, history) lives. The server and the CLI must point at the same directory.
APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS24Hours before an undecided request expires

State is one JSON file, written atomically under a lock file, so the server and the CLI can run at the same time.

What it does not protect against

Be clear about this before relying on it:

  • An agent with a shell or file access can reach the terminal channel. The CLI and state.json are a human channel only if the agent cannot run the command or write the file. Coding agents such as Claude Code usually can. In that setup rely on the elicitation channel, and deny the agent the CLI and the state directory in your client's permission settings — for Claude Code, deny Bash(npx @opafex/mcp-approval-queue approve:*), Bash(npx @opafex/mcp-approval-queue rules:*), and edits under ~/.opafex/.
  • It only gates what the agent asks about. The agent has to call request_approval, and has to honour proceed: false. This is a protocol for a cooperative agent and a record of what was allowed, not a sandbox. Pair it with your client's own tool permissions for anything that must be enforced.
  • Elicitation is shown by the client. The guarantee that the answer came from a person is only as good as the client's rendering of the form.

Library use

import { ApprovalQueueService, StateStore, assessRisk } from '@opafex/mcp-approval-queue';

const queue = new ApprovalQueueService(new StateStore('/var/lib/my-app/approvals')); const { request } = await queue.requestApproval({ action: 'refund_order', params: { estimatedCost: 40 } });

Development

npm install

npm run build npm test

License

MIT — see LICENSE.

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