Anumana

Name: Anumana
Author: sinhaKAN-ra

제작자: sinhaKAN-ra버전 0.2.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.sinhaKAN-ra/anumana

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Predict query cost, explain the plan, and rewrite it before you run it — 12 DB engines.

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
입력해야 할 값: ANUMANA_DSN, ANUMANA_TARGETS

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: ANUMANA_DSN, ANUMANA_TARGETS, ANUMANA_POLICIES

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

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": {
    "anumana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anumana-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANUMANA_DSN": "your-value",
        "ANUMANA_TARGETS": "your-value",
        "ANUMANA_POLICIES": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add anumana --env ANUMANA_DSN=your-value --env ANUMANA_TARGETS=your-value --env ANUMANA_POLICIES=your-value -- uvx anumana-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "anumana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anumana-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANUMANA_DSN": "your-value",
        "ANUMANA_TARGETS": "your-value",
        "ANUMANA_POLICIES": "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": {
    "anumana": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anumana-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANUMANA_DSN": "your-value",
        "ANUMANA_TARGETS": "your-value",
        "ANUMANA_POLICIES": "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

ANUMANA_DSN 비밀 env
Read-only connection string for the primary target database (e.g. postgresql://readonly@host:5432/db). Optional if ANUMANA_TARGETS is used.
ANUMANA_TARGETS 비밀 env
JSON array of named targets for a multi-database setup, each with name, engine, and connection string.
ANUMANA_POLICIES env
JSON array of operator enforcement policies (block/warn/allow rules by risk tier or flag). Optional; open by default.

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 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sinhaKAN-ra 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 18437개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 18437개 중 59%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18437개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Anumana, 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?

입력해야 할 값: ANUMANA_DSN, ANUMANA_TARGETS

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(0.2.1)은 34일 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, ProAgentStore

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★ 2113일 전 업데이트

설치

ProAgentStore

제작자: ProAgentStore

MCP-first control plane for ProAgentStore agents and private instances.

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.

Anumana

Know what your query will cost — before you run it. *Inference-grade foresight for every query your AI writes.*

Anumana is an MCP server that catches the costly query your AI coding agent just wrote — *before* it runs or reaches a PR. It rides inside Claude, Cursor, Windsurf, Codex, Kiro, or any MCP-compatible agent, reads your real schema via EXPLAIN (never EXPLAIN ANALYZE), and tells you — in plain English — how the query behaves and whether it'll hurt.

Its scope is the queries AI agents actually generate: text-to-SQL today, and RAG / vector search (pgvector) alongside it — because an agent writing a similarity search has no idea it just triggered a brute-force scan over every embedding. Anumana is the feedback loop the agent is missing.

It is not another NL→SQL tool and not a DB-health dashboard. It does one job: stop AI-written database code from silently rotting production.

What it does (the features)

Tool	What it answers
`preflight_query`	"Will this SQL query be costly?" — risk tier (cheap/moderate/expensive/dangerous), rows scanned vs returned, scan strategy, and overhead flags. Without running it.
`preflight_vector_search`	"Will this RAG similarity search be costly?" — catches the vector traps a plain SQL check misses: brute-force scan with no HNSW/IVFFlat index, `top_k` too large, unbounded search, metadata-filter/ANN recall loss.
`rewrite_query`	"Make it cheaper." — a verified equivalent rewrite with before/after planner cost, plus index suggestions gated on selectivity (won't tell you to index a column when the filter matches most of the table). `engine="pgvector"` suggests an HNSW index.
`explain_query_working`	"How does this run?" — two layers: the logical gather order (FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT) and the actual physical plan for your schema, step by step.
`preflight_schema_only`	"I haven't given you DB creds yet." — static analysis against pasted `CREATE TABLE` DDL, no connection. Offline, zero-trust front door.

Engines (12, across 7 paradigms): Postgres and SQLite are live-tested;

MySQL, pgvector, MongoDB, DynamoDB, FalkorDB, Cassandra, Redshift, BigQuery,

Snowflake and ClickHouse ship as offline-verified, untested adapters that

are promoted to live one at a time. Full matrix + cost signals in

SUPPORTED_ENGINES.md. The adapter interface is in

DESIGN.md.

The one honest rule

Postgres planner cost is unitless — not milliseconds (docs). Anumana never fakes a ~3.2s number. It reports rows scanned, scan strategy, a risk tier, overhead flags, and the cost-delta of a rewrite — all defensible, nothing invented. Every estimate carries an accuracy tier (UPPER_BOUND live, HEURISTIC schema-only).

Install

pip install anumana-mcp          # once published to PyPI

or from source:

pip install -e .

Then point your agent at it. The user installs it; the agent discovers the tools automatically on connect via the MCP tools/list handshake — there is no store to publish into.

Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Kiro — `mcpServers` config block

"mcpServers": { "anumana": { "command": "uvx", "args": ["anumana-mcp"], "env": { "ANUMANA_DSN": "postgres://readonly@localhost:5432/mydb" } } } }

Use a **read-only** Postgres role. Anumana only ever `EXPLAIN`s, but read-only is

defence in depth. Omit ANUMANA_DSN to run in schema-only mode (DDL in, no DB).

Try it with no database (30 seconds)

python3 src/demo.py          # runs the engine on a canned plan, zero deps

Test against a real Postgres

# a throwaway table, then:

ANUMANA_DSN=postgres://localhost/mydb anumana-mcp

See `src/live_test.py` for a `psql`-backed harness that proves the real

cost-delta and the selectivity gate on live data.

What's deliberately NOT here

No run_query (we never execute your SQL), no NL→SQL (the agent already does that), no DB-health reports, no dollar-billing. Staying narrow is the strategy.

License

MIT — see LICENSE.

Community & contact

Contributions welcome — see CONTRIBUTING.md and the Code of Conduct. Adding a database engine is the highest- leverage contribution; the adapter contract is small (SUPPORTED_ENGINES.md).

Bugs / ideas: open a GitHub issue.
Security: see SECURITY.md — report privately.
Maintainer: nomore.report@gmail.com

Anumana

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

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

ProAgentStore

제작자의 README

Anumana

What it does (the features)

The one honest rule

Install

or from source:

Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Kiro — mcpServers config block

Try it with no database (30 seconds)

Test against a real Postgres

What's deliberately NOT here

License

Community & contact

Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Kiro — `mcpServers` config block