Raptor Studio

Name: Raptor Studio
Author: openpowershift

제작자: openpowershift버전 0.9.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.OpenPowerShift/raptor-studio

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Build, validate and simulate reliability block diagrams (RAM analysis) from an AI assistant.

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: 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.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "raptor-studio": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "raptor-studio-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add raptor-studio -- uvx raptor-studio-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "raptor-studio": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "raptor-studio-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": {
    "raptor-studio": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "raptor-studio-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 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 openpowershift 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 32466개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32466개 중 88%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32466개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Raptor Studio, 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(0.9.0)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

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

HotCodePush

제작자: hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

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.

RAPTOR Studio

An open-source reliability block diagram (RBD) simulator for Windows, macOS and Linux. Draw a diagram of parts that can fail and be repaired, run thousands of simulated futures, and read availability, reliability, maintenance, spares and cost numbers like an engineer, then find out which part to spend money on.

RAPTOR Studio carries on from Raptor 7, the simulator written at ARINC and released as open source by Booz Allen Hamilton. Its simulation engine was ported from Raptor 7's own source and checked, event by event, against what Raptor 7 itself writes, so the numbers are the ones reliability engineers already trust. Models made in Raptor 7 open here. Around that engine is a new application, a command line, and an AI-assistant server.

Like Raptor 7, it is released under the Booz Allen Public License (BAPL). Anyone may use, modify and share it, but a commercial entity may use it only for its internal business and for services to government and non-profit organisations, and nobody may charge a fee for it without Booz Allen Hamilton's permission. See Licence & credits.

Why use it

Numbers you can rely on. The detailed event logs and report files of hundreds of models captured from Raptor 7 are reproduced character for character, including its random-number generator. Where Raptor 7 does something surprising, the port reproduces it and says so.
It tells you what to fix, not just how you are doing. Weak-link analysis, single-point-failure lists and importance measures (Birnbaum, RAW, RRW and Vesely–Fussell, see below) rank the parts of your system by how much they matter, and colour the diagram to match.
Built for speed. Runs split across your processor cores, and the engine, layout, validation and file loading have been tuned so that models with hundreds or thousands of blocks are practical to build, open and run. We expect it to be faster than Raptor 7 on most models, particularly large ones and batches on several cores. raptor estimate times a few runs and tells you how long a full batch will take before you start it.
Runs anywhere. One installer or pip install, on Windows, macOS and Linux.
Scriptable. Everything the application does is also a command (raptor run, sweep, compare, diff, estimate, validate, spf, fev, step, extract, analytic, render and more) with machine-readable results. It fits in a continuous-integration job, a Jupyter notebook or a shell loop.
Usable from an AI assistant. An MCP server with 66 tools (67 including ping) lets an assistant build, edit, validate, simulate, compare and explain models, run long batches in the background, and draw the diagram. The MCP server reference covers install, client setup and every tool, resource and prompt. The recording below is a real run of those tools (the numbers are the engine's; the assistant's narration is scripted):

A model file you can read and diff. .rbds is one JSON document with friendly field names, and raptor diff (or File ▸ Differences) says in words what changed between two versions of a model. .rbd files open and save exactly as before.
Documentation that ships with it. _Break It Before It Breaks_, a 23-chapter tutorial book with a model for each chapter that opens from the page, a field-by-field reference manual, and a formulas page. F1 opens the right section.

Which part matters most? Importance measures

Availability says how good the system is. Importance says which block to improve. Switch on Run ▸ Analysis ▸ Importance measures (or raptor run --importance both, or importance on the MCP simulate tool) and RAPTOR Studio re-simulates the model with each block in turn made unable to fail, and with it dead, then ranks every block by how much the system moves. You get:

Birnbaum, RAW (risk achievement worth), RRW (risk reduction worth) and Vesely–Fussell importance, the IEC 61078 Annex D measures, each with its sampling error so you can tell a real ranking from noise;
an Importance tab in the results, and a Show on Canvas colouring that paints the most influential blocks red and badges each block with its rank;
an up-front time estimate that includes the extra batches, so a long analysis never surprises you.

The equations are on the Formulas page, and the tutorial's weak-link chapter works through an example.

What is new compared with Raptor 7


Importance measures	Rank blocks by Birnbaum, RAW, RRW and Vesely–Fussell importance, with sampling error, a results tab and a canvas overlay.
Parallel batches	Runs spread over your cores (`-j N` on the command line); results are reproducible for a given core count, and one core reproduces Raptor 7's own random sequence exactly.
Run-time estimate	Know how long a batch will take before you start it, in the app, on the command line and from an assistant.
Check part of a model	Run one hierarchy on its own, with its input assumed available, or save it as a standalone model (`raptor extract`). The results are labelled as isolated.
Parameter sweeps and comparisons	Vary any field over a list of values, or run two or more models side by side, from the application, the command line or an assistant. Differences shows what is different between two models, and runs nothing.
AI assistant (MCP)	66 tools (67 including `ping`) to build, edit, run, analyse and explain models, over stdio or authenticated HTTP.
Stepping debugger	Step a run event by event, pause on a condition, jump to the next run, and see what each step changed. Failure Effects View and the Single Point Failure file are also available headless.
Several models at once	Each model opens in its own window with its own undo history and results.
Edit while looking at results	Results stay on screen while you edit; undo and redo for edits; spread-banded Weak Link, Cost, Capacity, Spares and Importance colourings.
Block labels and rates	Choose what the lines under each block show (mean, standard deviation, rate); keep the derivation of a failure rate in a named, reusable Rate.
Reports	Results export as PDF, HTML, AsciiDoc, spreadsheet, CSV or JSON (a versioned schema).
Diagram	Light and dark themes, dockable panels, annotations, mini-map, key tips on the commands that have one, and a diagram renderer for documents (`raptor render`).
Safer files	Validation catches the model shapes that crash Raptor 7 on open (a node's declared path count, a stale phase header) before you save them.

Install

Windows / macOS / Linux (recommended for non-technical users)

Grab the installer for your platform from the Releases page:

File	Platform	Install
`raptor-studio-*-windows-setup.exe`	Windows 10/11 (x64)	Double-click, follow the wizard
`raptor-studio-*-windows-portable.zip`	Windows 10/11 (x64)	Unzip anywhere, run `raptor-studio.exe`
`raptor-studio-*-macos-arm64.dmg`	macOS 13+ (Apple Silicon)	Open the DMG, drag RAPTOR Studio to Applications
`raptor-studio-*-macos-x64.dmg`	macOS 13+ (Intel)	Open the DMG, drag RAPTOR Studio to Applications
`raptor-studio-*-linux-amd64.deb`	Debian/Ubuntu (x64)	Double-click or `sudo apt install ./…deb`
`raptor-studio-*-linux-x86_64.AppImage`	Most Linux distros (x64)	`chmod +x` the file, then run it

Verify the checksums against SHA256SUMS.txt in the same release. The installers carry the desktop application only; the raptor command line and the MCP server come with the pip package (below).

File types: the Windows installer, macOS app and .deb register .rbds and .rbd so a double-click opens the model in RAPTOR Studio. On a machine with Raptor 7, .rbd keeps opening Raptor 7 by default and RAPTOR Studio is added under "Open with". The AppImage cannot register file types system-wide; run raptor-studio model.rbds or use File → Open.

macOS note (unsigned build): Gatekeeper will ask for confirmation. Right-click RAPTOR Studio → Open → Open, or run xattr -cr "/Applications/RAPTOR Studio.app" once in Terminal.

Windows note (unsigned build): SmartScreen may show "Windows protected your PC" — click More info → Run anyway.

PyPI (technical users, and for the MCP server)

pip install raptor-studio              # the application and command line

pip install "raptor-studio[mcp]" # plus the MCP server for AI assistants

or, isolated from your system Python:

pipx install "raptor-studio[mcp]"

For the assistant server alone, uvx raptor-studio-mcp --workspace ~/raptor-models runs it without an install step.

Then run raptor-studio for the application, raptor --help for the command line, or raptor-studio-mcp for the assistant server. pip puts these three commands in the environment's bin folder (Scripts on Windows), so in a virtual environment either activate it first (source .venv/bin/activate, or .venv\Scripts\activate on Windows) or give the full path, such as `

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Raptor Studio

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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

HotCodePush

제작자의 README

RAPTOR Studio

Why use it

Which part matters most? Importance measures

What is new compared with Raptor 7

Install

Windows / macOS / Linux (recommended for non-technical users)

PyPI (technical users, and for the MCP server)