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

Antrieb

제작자: jade-pico버전 1.0.1i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름sh.antrieb/antrieb

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Validates AI infra code on real VMs. Self-corrects until it works. No containers, no sandboxes.

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: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://antrieb.sh/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http antrieb https://antrieb.sh/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "antrieb": {
      "url": "https://antrieb.sh/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": {
    "antrieb": {
      "type": "http",
      "url": "https://antrieb.sh/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:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://antrieb.sh/mcp

메뉴 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.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 antrieb.sh 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32683개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32683개 중 5%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32683개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Antrieb, 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?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.1)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper

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★ 211그저께 업데이트
설치

MCP Server Autocad Lisp Helper

제작자: radwanalmsora

High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.

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.

Antrieb MCP Server

Instant disposable clusters for LLM-generated networks and infra.

Say an LLM writes a VyOS NAT config, an OpenWrt firewall rule set, or a bash script to harden a CentOS cluster. Where do you run it before it touches your environment? Antrieb gives the LLM a disposable multi-node cluster, with real VMs and real networking, to try what it generates. Break it, quickly reprovision, try again. No cleanup.

Same OS and appliances your LLM-generated code will target in production: CentOS Stream, Ubuntu, Debian, Alma, Alpine, VyOS, OPNsense, SONiC, OpenWrt. Multi-network topologies with per-NIC assignment. Not a container, not a microVM, not some unknown Linux — the same kernels and packages your real fleet runs.

Root access, private networking, passwordless SSH between nodes. Ten minutes per cluster. Clean slate every time. Instant clusters that change the economics of being wrong for LLMs.

Quick Start

Antrieb is a remote MCP server. Nothing to install. Add it to your config and start provisioning.

Claude Web / ChatGPT

With web-based AI clients, add Antrieb as a custom connector.

In claude.ai: go to Settings → Connectors, click Add custom connector. Enter:

  • Name: Antrieb
  • URL: https://antrieb.sh/mcp

Click Add, then Connect and sign in. Back in your chat, try something like:

*Create a 3-node Kubernetes cluster, with node1 running both as control-plane and worker, and node2/node3 as pure workers. Install nginx with 3 pods and pod anti-affinity.*

Walkthrough video: https://youtu.be/8nts8ol-yeA

MCP Clients (Claude Desktop, Claude Code, Codex, custom clients)

Get a free API key at antrieb.sh/dash, then add this to your MCP client config (e.g. .mcp.json for Claude Desktop):

Claude Code

Put this JSON in the current folder in a file called .mcp.json. Claude Code will find it automatically.

{

"mcpServers": { "antrieb": { "type": "http", "url": "https://antrieb.sh/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ant_YOUR_API_KEY" } } } }

#### Codex

Put this TOML content in ./.codex/config.toml. Then set the ANTRIEB_TOKEN environment variable with your API key before launching Codex.

 [mcp_servers.antrieb]

url = "https://antrieb.sh/mcp" bearer_token_env_var = "ANTRIEB_TOKEN"

No local install, no dependencies, no Docker.

How It Works

Your LLM controls real VMs through 5 tools:

1. provision  →  Spin up a cluster (sub-second per VM, declare custom networks and NICs)
  1. exec → Run commands on any node (cluster-scoped env vars auto-injected)
  2. save → Snapshot a node as an image, or save a runbook
  3. search → Discover images, runbooks, or active clusters
  4. delete → Destroy a cluster, or decommission a saved artifact

The LLM drives the entire workflow: provision a cluster, install software command by command, verify each step, and iterate until it works. Antrieb provides the infrastructure; the LLM provides the intelligence.

Example Workflow
You: provision 3 ubuntu nodes and install nginx on all nodes

LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"]) → { session_id: "abc12", nodes: ["node1", "node2", "node3"], provision_time_ms: 720 }

LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "apt-get update && apt-get install -y nginx") → { exit_code: 0, stdout: "..." }

LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "systemctl start nginx && curl -s localhost") → { exit_code: 0, stdout: " Welcome to nginx... " }

LLM: save(type: "image", session_id: "abc12", node: "node1", name: "my-nginx", commands: [...]) → { ani: "antrieb:my-nginx:v1" }

LLM: delete(type: "cluster", name: "abc12") → { success: true }

Available Images

Base Images
ANIDescription
ubuntu24.04Ubuntu 24.04 LTS: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq
almalinux9AlmaLinux 9 (RHEL-compatible): dnf, bash, Python 3
centos-stream10CentOS Stream 10: dnf, bash, Python 3
debian13Debian 13: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq
alpineAlpine Linux 3.23: apk, minimal, musl libc
sonicSONiC: open-source network OS for data-center switches
vyosVyOS: Linux-based router / firewall with a unified CLI
openwrtOpenWrt 25.12: Linux-based firmware with UCI configuration
opnsenseOPNsense: FreeBSD-based firewall / router with web UI
Stack Images

Stack images are custom images created by enriching the base images with additional packages.

ANIDescription
terraform-awsTerraform with real AWS (free-tier, Antrieb's credentials, Vault-brokered STS)
ansible-controllerAnsible control node with collections
podmanPodman, Buildah, Skopeo (rootless, Docker-API-compatible)
mongodbMongoDB server image for database provisioning and integration tests
postgresqlPostgreSQL server image for SQL database tests
vaultHashiCorp Vault image for secrets workflows and Terraform-backed credentials
mariadbMariaDB server image for MySQL-compatible database tests
nginxNGINX image for web server and reverse-proxy scenarios
helm-k3sK3s with Helm for lightweight Kubernetes scenarios
asterisk-pbxAsterisk PBX image for SIP and telephony scenarios

Use search to discover all available images with full descriptions, or just specify a distro name and Antrieb picks the right one.

Cluster Networking

Networking is a first-class input to provision, not an afterthought. Every cluster is L2-isolated from every other cluster (even ones you own), with hostname resolution, passwordless SSH between its own nodes, and cluster-scoped env vars auto-injected into every exec call. What *varies* between runs is how nodes are wired and controlled by the optional networks and nics parameters on provision.

There are two modes: the default network (flat, one-subnet, internet-reachable) and declared networks (first-class multi-subnet, multi-NIC topologies).

Every cluster (both modes)
  • Hostname resolution: node1, node2, node3 in /etc/hosts on every node.
  • Passwordless SSH: a per-cluster ed25519 keypair distributed to all nodes. ssh node2 hostname just works.
  • L2 isolation: nodes across different clusters cannot reach each other, regardless of CIDR overlap or account.
  • Env vars on every `exec`: NODE_NAME, NODE_INDEX, NODE_IP, CLUSTER_HOSTS (multiline IP NAME — drop-in for /etc/hosts), CLUSTER_SSH_PUBKEY, CLUSTER_SSH_PRIVKEY.
LLM: exec(node: "node1", command: "ssh node2 hostname")

→ { stdout: "node2" }

Default network (when networks / nics are omitted)
LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"])

You get:

  • One auto-allocated /24 network named default, one NIC per node, DHCP-assigned IPs.
  • Egress to the internet via a curated port allowlist (HTTP, HTTPS, DNS, SSH, package managers). Arbitrary outbound is blocked.
  • No router VM, no firewall zones, no topology to configure. Nodes talk to each other and to the outside world.

Use this whenever the *network* isn't what you're testing — application-level work, distro-specific configuration, Ansible playbooks, CI pipelines, Kubernetes-on-three-ubuntus.

Declared networks (multi-network, multi-NIC)

Pass networks and nics when the topology itself is the thing under test: routers, firewalls, DMZs, isolated back-end subnets, dual-homed nodes, BGP meshes.

LLM: provision(

cluster: ["vyos", "ubuntu24.04", "ubuntu24.04"], networks: [ { name: "wan", egress: true }, { name: "lan", cidr: "10.10.1.0/24", egress: false } ], nics: { node1: [{ net: "wan" }, { net: "lan" }], // vyos: dual-homed router node2: [{ net: "lan" }], // ubuntu backend node3: [{ net: "lan" }] // ubuntu backend } )

Contract:

  • Each declared network is its own L2 segment with its own DHCP server and its own /24. CIDRs are auto-allocated when omitted; only /24 is supported.
  • `egress: true` — internet-reachable on the default port allowlist. `egress: false` — traffic stays inside the network; no default route out.
  • `dhcp: true` (default) — the platform assigns IPs. `dhcp: false` — you assign IPs (use this when a router VM owns addressing or you need precise /31 links).
  • NIC order matters. Each entry in nics. becomes eth0, eth1, ... in the listed order.
  • `.1` of every DHCP-enabled network is reserved for the platform bridge gateway. Router VMs should claim .254 (or DHCP-client) — assigning .1 to a VM causes ARP flip-flop.

This unlocks serious networking work: VyOS / OPNsense firewalls with WAN/LAN zones, SONiC as an L2 switch or L3 router, OpenWrt with its fw3 zone model, nginx behind a reverse-proxy LAN, BGP peering over /31 transit links, hairpin NAT, DNAT port-forwards. Full walkthroughs for each pattern live in the @antrieb/* runbook library.

Reusable topologies should be captured in runbooks. Networks are declared inline during provision; if the same topology matters across scenarios, save the topology, commands, and verification steps together as a runbook.

Example Network Labs

The default antrieb/* runbook library includes verified scenarios such as:

  • VyOS: zone-based DMZ firewall, DNAT port forwarding, DHCP/DNS forwarding, DHCP relay, dual-WAN failover, policy-based routing, eBGP, OSPF, VRRP, WireGuard, IPsec, VLAN trunking, QoS shaping.
  • SONiC: L2 bridging, L3 routing, VLAN segmentation, inter-VLAN routing with policy, BGP with FRR, OSPF, DHCP relay, LAG, SPAN mirroring, VXLAN L2 stretch.
  • OPNsense: DNAT port forwarding, three-zone DMZ, WireGuard road warrior, HTTPS load balancing with HAProxy.
  • OpenWrt: home-router NAT, guest-zone isolation, port forwarding, dnsmasq static DHCP and local DNS overrides.
  • Service topologies: nginx reverse proxy, Ansible-managed nginx backends with HAProxy load balancing and failover drills.

Runbooks are written as executable proofs: topology, commands, expected packet behavior, and verification steps using tools like tcpdump, route tables, conntrack, BGP/OSPF state, DHCP traces, VPN handshakes, and failover tests.

Runbooks

Runbooks are the way to preserve non-trivial multi-node scenarios, capturing even little gotchas that may be too small to blog about. They're markdown documents with structure the LLM can execute:

  • ## Topology required — cluster shape this applies to (images, networks, NICs)
  • ## Variables — placeholders like callers substitute at apply time
  • ## Steps — numbered; prose explains *why*, fenced shell blocks are the actual commands, each annotated with the node it targets
  • ## Verify — how to confirm success

Save one with save(type: "runbook", session_id: "...", name: "...", body: "...markdown..."). The session_id must point to a session whose exec history demonstrates the runbook. Fetch the body with search(type: "runbook", fq_name: "namespace/name").

Runbooks complement images: an image captures installed state (packages, configs baked into a qcow2). A runbook captures a workflow (the ordered, multi-node actions that produce a working system). Prefer runbooks for anything with more than one node, because a single image can't express coordination between VMs.

Everything you save lives in your org's namespace; the antrieb/* namespace is read-only defaults.

Custom Images

Save any configured node as a reusable image:

  1. Provision a base image
  2. Install and configure software via exec
  3. Call save(type: "image", ...) with the list of successful commands
  4. Antrieb generates build-image.sh, startup.sh, and a description
  5. The image is immediately available for future provision calls

Try It N

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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