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

Infrawise

제작자: Sidd27버전 1.0.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Sidd27/infrawise

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Live AWS, database & Kafka infrastructure context for AI coding assistants via MCP.

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: 데이터베이스 및 데이터셋

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?

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": {
    "infrawise": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "infrawise"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add infrawise -- npx -y infrawise

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "infrawise": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "infrawise"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "infrawise": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "infrawise"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Sidd27 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

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 74%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Infrawise, 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(1.0.0)은 17일 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: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

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

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0어제 업데이트
설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.0그저께 업데이트
설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-2.014개월 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.

Infrawise

Your AI coding assistant finally knows your infra.

Website · Docs · Quick start

Infrawise gives AI coding assistants deterministic infrastructure awareness.

It statically analyzes your codebase, cloud infrastructure, and database schemas, then exposes that context through MCP so tools like Claude Code can understand your actual tables, indexes, query patterns, and service relationships instead of guessing from source files alone.


Why this exists

New software developers don't write wrong code. Claude Code writes wrong code and they ship it. Infrawise is the only thing standing between Claude Code's generated output and a production incident.

AI coding assistants can read your source files but have no deterministic knowledge of your infrastructure. They do not know which GSIs exist, how tables are partitioned, which functions already trigger scans, or where indexes are missing. So they guess.

Infrawise replaces guessing with infrastructure-aware context.

Without Infrawise, an AI assistant might:

  • Suggest a .scan() on your Orders table that has 50M rows
  • Recommend adding a GSI on status that you already have
  • Write a SELECT * when you need to keep query cost low
  • Not notice that 5 functions are already hammering the same partition key

With Infrawise, it knows:

  • Your exact table schemas, partition keys, sort keys, and GSIs
  • Which functions query which tables and how
  • Which patterns are already flagged as high severity
  • The exact CREATE INDEX SQL or GSI config for your tables — not generic advice

Installation

Requires Node.js 22 or later (node --version).

npm install -g infrawise

or use without installing:

npx infrawise start --claude

Quick start

cd your-project

infrawise start --claude

That's it. Infrawise will:

  1. Probe your environment and generate infrawise.yaml (first time only — asks which AWS profile to use only if you have several)
  2. Scan your AWS services, databases, and codebase
  3. Write .mcp.json so your editor auto-connects on every future launch
  4. Open Claude Code with all 22 MCP tools ready

Every time after:

claude    # no infrawise command needed — editor manages the connection

Analysis is cached for 24 hours. infrawise serve --stdio (spawned automatically by your editor) connects and lists tools without loading the snapshot or running analysis. The first infrastructure tool call loads the cache; if it is missing or expired, that call waits for a fresh analysis. Concurrent calls share that initial analysis. Run infrawise start before opening your editor to prepare the cache and avoid that first-call wait. File watching starts once the snapshot is loaded. HTTP serve still loads its snapshot before listening.

After the first code refresh, the server retains extracted operations and dependency paths, then scans only changed files and their transitive importers. TypeScript ASTs are released as files are processed. Python saves scan only the changed Python files. Added and deleted files update the snapshot, saves are batched for two seconds, and edits made during a refresh are queued. Changing a tsconfig*.json rebuilds the scanner. IaC extraction, graph construction, and analyzers still run across the full snapshot to preserve cross-resource findings; cloud metadata stays cached. No configuration or CLI flags are needed.

Findings (3 total)
  1. [HIGH] Full table scan detected on DynamoDB table "Orders" listAllOrders() scans without any filter — reads every item in the table. Recommendation: Replace Scan with Query using a partition key or add a GSI.
  1. [MEDIUM] PostgreSQL table "users" has no index on column "email" No matching leading-column index was observed for "email"; verify with EXPLAIN. Recommendation: CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_users_email ON users(email);
  1. [MEDIUM] DynamoDB table "Sessions" accessed by 6 distinct code paths High access concentration may create hot partition issues at scale.

Demo

Two demos run infrawise against real AWS APIs emulated locally in Docker, at zero cost and with no real AWS account.

  • demo/floci/ uses Floci, an MIT-licensed emulator that covers every service infrawise supports — including CloudFront, API Gateway v2, RDS, Cognito, Kinesis, ElastiCache, and MSK. No auth token, no sign-up. Start here.
  • demo/localstack/ uses LocalStack community edition, which covers the core services.

Both listen on port 4566, so run one at a time.


Using with AI coding assistants

Claude Code (recommended)
infrawise start --claude

Writes .mcp.json to your project root (merging with any MCP servers already configured there) and opens Claude Code. Claude Code reads .mcp.json automatically on every launch and manages the infrawise serve --stdio process — no server to start, no ports to configure.

Infrawise is also installable as a Claude Code plugin. It registers the same MCP server and still needs an infrawise.yaml in the project, which infrawise start creates:

/plugin marketplace add Sidd27/infrawise

/plugin install infrawise@infrawise

Cursor
infrawise start --cursor

Writes .cursor/mcp.json (merging with any existing MCP servers) and opens Cursor. All 22 infrawise tools are available in Cursor's MCP panel.

VS Code
infrawise start --vscode

Writes .vscode/mcp.json (merging with any existing MCP servers) and opens VS Code. The tools are available to Copilot agent mode via the MCP servers panel.

Any editor (no flag)
infrawise start

Writes .mcp.json (merging with any existing MCP servers) and exits. Open whichever editor you prefer — point it at infrawise serve --stdio --config /path/to/infrawise.yaml as an MCP server command.

HTTP transport (alternative)

If your editor or workflow requires an HTTP MCP endpoint instead of stdio:

infrawise serve    # starts server at http://localhost:3000/mcp

Add to your editor's MCP config:

{

"mcpServers": { "infrawise": { "url": "http://localhost:3000/mcp" } } }

MCP tools

Every tool is annotated read-only (readOnlyHint: true, openWorldHint: false), so MCP clients that honor annotations can call them without a confirmation prompt.

ToolWhat it provides
get_infra_overviewComplete snapshot — services, counts, high-severity findings, configured flag (data age and per-source status ride the dataHealth block on every response)
get_graph_summaryFull infrastructure graph — all nodes, edges, and findings
get_table_schemaColumn-level schema for named tables/collections — types, PKs, FKs, indexes, DynamoDB keys/billing mode, cost signal (no row data)
analyze_functionIssues in a specific function — scans, missing indexes, N+1, trigger event shapes, missing IAM permissions; returns every same-named file as a separate match, or bind to one with the optional file input; names refused Lambda links and why (unresolvedLambdas)
suggest_gsiExact GSI config for a DynamoDB table + attribute — names the existing index instead when one already covers it
postgres_index_suggestionsExact CREATE INDEX SQL for your actual table
suggest_mongo_indexExact createIndex command for a MongoDB collection + field
mysql_index_suggestionsExact ALTER TABLE ADD INDEX SQL for your MySQL table
get_queue_detailsSQS queues — DLQ status, encryption, FIFO type, visibility timeout, message counts
get_api_routesAPI Gateway APIs (REST, HTTP, WebSocket) — routes, HTTP methods, paths, and Lambda integrations
get_topic_detailsSNS topics — subscription counts, protocols, and filter policies (required message attributes per subscription)
get_secrets_overviewSecrets Manager — names, rotation status, and key names inferred from code (values never included)
get_parameter_overviewSSM Parameter Store — names, types, tiers (values never included)
get_lambda_overviewLambda functions — runtime, memory, timeout, execution role ARN, triggers (SQS/SNS/DynamoDB/Kinesis/MSK/EventBridge/S3), env var key names, cost signal, why a Lambda could not be linked to its source (unresolvedLink)
get_eventbridge_detailsEventBridge rules — name, state, schedule/event pattern, target functions
get_s3_overviewS3 buckets — versioning, encryption, public access, event notifications
get_log_errorsCloudWatch log group names and retention (metadata only; no message bodies)

| get_stack_outputs | Stack outputs and cross-stack exports parsed from local IaC f

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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