GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Connect Claude Code, Cursor & Windsurf to 2,600+ enterprise data sources with one binary.
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.
OE_MCP_CONFIG_PATH필요한 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": {
"oe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenterprise/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add oe --env OE_MCP_CONFIG_PATH=your-value -- npx -y @openenterprise/oe-mcp --stdio '${OE_MCP_CONFIG_PATH}'실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"oe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenterprise/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"oe": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenterprise/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "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.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 openenterprise-info 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
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.
입력해야 할 값: OE_MCP_CONFIG_PATH
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.4.4)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
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.
Open Enthrium AI MCP Server Enterprise MCP Server · Apache-2.0 · Claude Code · Cursor · Windsurf · Codex · Claude Desktop · VS Code
Connect any AI coding assistant to your enterprise data — databases, files, APIs, and more — via a single binary.
A standalone binary that implements the Model Context Protocol (MCP) and exposes your enterprise data sources as tools that AI apps can use directly. No code. Define connectors in a single JSON file.
--stdio for Claude Code / Cursor / Windsurf; --serve for cloud or team deploymentsmemory_set / memory_get / memory_list / memory_delete survive across sessionsrun_agent executes any OE Runtime SKILL.md agent directly from Claude Code, Cursor, or any MCP client. Manual skills pause for approval via approve_chain.1. Create `oe-mcp.json`:
{
"connectors": [ { "name": "my-postgres", "type": "postgresql", "host": "localhost", "port": 5432, "database": "mydb", "user": "postgres", "password": "secret" }, { "name": "my-codebase", "type": "filesystem", "basePath": "/home/user/projects/myapp" } ], "memory": [ { "key": "project_context", "value": "This is our main application." } ] }
2. Add to your AI app's MCP config:
macOS / Linux:
{
"mcpServers": { "oe-mcp": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@openenthrium/oe-mcp", "--stdio", "/path/to/oe-mcp.json"] } } }
Windows:
{
"mcpServers": { "oe-mcp": { "type": "stdio", "command": "npx.cmd", "args": ["-y", "@openenthrium/oe-mcp", "--stdio", "C:\\path\\to\\oe-mcp.json"] } } }
`-y` is required — without it npx blocks waiting for keyboard input and the MCP connection never opens.
3. Reload your AI app — connectors appear as tools automatically.
Ask Claude: _"What connectors do you have access to?"_ to verify.
| Platform | Binary |
|---|---|
| Windows | oe-mcp-win.exe |
| Linux | oe-mcp-linux |
| macOS | oe-mcp-macos |
| Sample configs | oe-mcp-samples.zip |
Persistent memory that survives restarts — stored in oe-mcp-memory.json:
| Tool | Description |
|---|---|
memory_set | Store a key-value pair across sessions |
memory_get | Retrieve a stored value by key |
memory_list | List all stored key-value pairs |
memory_delete | Remove a stored key |
_"Remember that our production database is on prod-db.company.com"_ → Claude calls
memory_set
Every connector call is logged automatically to oe-mcp-log.json:
| Tool | Description |
|---|---|
log_list | List recent connector calls (newest first, supports limit) |
log_clear | Clear all log entries |
Execute OE Runtime SKILL.md agents or YAML agents directly from Claude Code, Cursor, or any MCP client — no terminal required:
| Tool | Description |
|---|---|
run_agent | Run an agent by file path. Auto skills execute immediately; manual skills pause and return pending_skill_chain. |
list_pending_skills | List all manual skills currently paused and waiting for approval |
approve_chain | Approve, skip, or abort a paused manual skill by chain_id |
`run_agent` parameters:
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
file | ✅ | Absolute path to agent.yaml |
params | ❌ | Key-value pairs substituted via {{key}} in the agent |
input | ❌ | Optional initial message passed to the agent |
`approve_chain` parameters:
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
chain_id | ✅ | From pending_skill_chain.chain_id in a run_agent response |
approved | ❌ | true to run the skill (default), false to skip it and continue |
abort | ❌ | true to stop the entire pipeline immediately |
OE MCP looks for oe-config.json in the agent's directory first, then falls back to oe-mcp.json.
When an agent's skill pipeline includes manual skills, Claude handles the approval loop automatically:
run_agent → response shows ⏸ Skill awaiting approval with chain_id and skill_nameapprove_chain → next skill runs or the next manual skill pauses againPipeline complete or Claude abortsExample instruction to Claude Code: _"Run the OE Skills orchestrator and send a Slack message — skip anything you can't do, abort if it asks for credentials."_
| Mode | Flag | Best for |
|---|---|---|
| stdio | --stdio | Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Claude Desktop — launched as child process |
| HTTP | --serve --port 4040 | Cloud deployments, sharing one server across a team |
HTTP mode — start the server, then add the URL to Cursor / Windsurf / Claude Desktop:
oe-mcp-linux --serve --port 4040 /path/to/oe-mcp.json
Download oe-mcp-samples.zip — ready-to-use oe-mcp.json for common connectors:
postgres · mysql · mongodb · github · slack · gdrive · ssh · filesystem · oracle · salesforce · servicenow · telegram · notion · confluence · graphql · zoho-mail · sftp · dropbox · multi-connector
| ⚡ Agent Runtime | open-enthrium-ai-agent-runtime — run SKILL.md agents as CLI or HTTP server |
| 🖥️ Platform | open-enthrium-ai-platform — full web app with workspaces, RAG, Agent Builder |
| 🌐 Website | openenthrium.com |
→ See [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) for how to add sample configs and connector adapters.
Apache-2.0 — free to use, modify, and deploy for any purpose, including commercial use. No usage limits. No telemetry. No call-home.
[⭐ Star this repo](https://github.com/enthrium/open-enthrium-ai-mcp-server) · [🌐 Website](https://www.openenthrium.com) · [⚡ Agent Runtime](https://github.com/enthrium/open-enthrium-ai-agent-runtime)