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

Predictive Debugger

제작자: SpeedosDK버전 0.9.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.SpeedosDK/predictive-debugger

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Predicts where JavaScript and TypeScript code will fail at runtime, for coding agents.

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: 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

  • 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": {
    "predictive-debugger": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "predictive-debugger"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

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

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 SpeedosDK 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 32380개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32380개 중 50%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32380개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Predictive Debugger, 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 40일 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP

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

Dechonet MCP

제작자: node-man

30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 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.

Predictive Debugger

Website and docs: [predictivedebugger.dev](https://predictivedebugger.dev)

MCP server for finding likely runtime failures in JavaScript and TypeScript. Seven tools help your coding agent check types, rank risky files, trace dependencies, inspect logs and get an independent model review with a line number and reason.

Uses the Claude Code, Codex or GitHub Copilot CLI you already have installed. Prediction calls use that CLI's model access and usage allowance. No separate API key is needed. Your provider's terms apply to those calls; check them before use, especially on a Claude subscription. See Provider terms.

Setup

Requires Node.js 22 or later. For model predictions, install and sign in to at least one supported CLI. Python 3 is optional for log analysis.

1. Add the MCP server

Choose your agent below. npx downloads and runs the package automatically.

Claude Code

Run in your project on macOS, Linux or WSL:

claude mcp add --scope project predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest

On native Windows, from PowerShell:

claude mcp add --scope project predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest

Use --scope user to make it available in every project.

Codex

For a user-level setup on macOS, Linux or WSL:

codex mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest

On native Windows, from PowerShell:

codex mcp add predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest

For project-only setup or a longer startup timeout, see Codex configuration.

GitHub Copilot CLI

Add to .mcp.json in your project:

{

"mcpServers": { "predictive-debugger": { "command": "npx", "args": ["-y", "predictive-debugger@latest"], "tools": ["*"] } } }

On native Windows, use "command": "cmd" and "args": ["/d", "/c", "npx", "-y", "predictive-debugger@latest"].

For every project, see Copilot user-level setup.

2. Check the connection

Restart your agent and check /mcp for predictive-debugger and its seven tools. To check that the package downloads and print its version:

npx -y predictive-debugger@latest --version

Running without --version starts a stdio server that waits for your agent's messages. See setup help for local builds and troubleshooting.

3. Ask your agent about the code
Use Predictive Debugger to find the riskiest files in src/.

Show the imports and tests connected to src/services/orders.ts. Check src/services/orders.ts for likely runtime failures. Find unusual entries in logs/app.log.

Tools

ToolWhat it doesModel call
scan_projectRank source files by risk density. Excludes tests by default.No
analyze_fileReturn complexity metrics, risk scores and contributing signals.No
check_typesReturn selected files' TypeScript compiler diagnostics using local project settings.No
map_dependenciesFind imports, reverse imports and connected test files, with source-line evidence.No
analyze_logsReturn log anomalies, ranked by severity and unusual wording.No
predict_failuresGet an independent model verdict with a line number, reason and confidence. Supports batches.Yes
list_providersCheck which supported CLIs are installed and their sign-in status.No

Start with scan_project and check_types, then read the files they highlight. Use map_dependencies to find related files and predict_failures when you want a second opinion. Pass several paths as files so small files share bounded model calls and avoid repeating the CLI context for every file.

See the tool reference for parameters, result fields and limits.

How the server asks agents to verify new code

The server's MCP instructions ask agents to check code they wrote in the current session from a fresh context. The routing depends on file count:

ChangeRequested check
One file, including a feature contained in one fileA fresh predict_failures call
Several filesA sub-agent scoped to the changed files and intended behavior, where the host supports it
Mechanical correction with one clear answerNeither check required

Grouped predictions retain per-file verdicts. They do not verify a feature's requirements. The benefit of the sub-agent rule has not been measured.

Privacy and limits

  • Static analysis, dependency maps and log analysis run locally. predict_failures sends source and bounded dependency context to your CLI's model provider. Set calleeContext: false to omit dependency context.
  • Credentials stay with the CLI. MCP tools can read paths the server process can access; project-scoped setup does not restrict file access. See the security model.
  • JavaScript and TypeScript are supported, including JSX, TSX and decorators. Vue and Svelte single-file components are not supported. Files above 4 MB are rejected; large predictions may cover only selected declarations.
  • Risk scores and predictions can be wrong. The benchmarks use development cases and do not establish accuracy on arbitrary repositories.
  • Manually verified on Windows. CI covers Windows, macOS and Linux on Node 22 and 24; real CLI installations on macOS and Linux have not been manually verified.

VS Code preview

An unfinished extension can show findings in the Problems panel. It requires a local build and is not available on the Marketplace or as a prebuilt VSIX. See trying the extension.

Documentation

  • predictivedebugger.dev: website, quickstart and guides.
  • Advanced setup: provider login, project scope, updates and local builds.
  • Tool reference: parameters, prediction results, dependency context and scoring.
  • VS Code preview: development host, commands and settings.
  • Benchmarks and method.
  • Development and contributing. Bug reports are welcome; code contributions are not open yet.
  • Security policy. Report vulnerabilities privately.

License

MIT.

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