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

DVERA CT verification tools

제작자: SuresoftTechnologies버전 0.1.4i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.SuresoftTechnologies/dvera-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

DVERA drives CT verification of mission-critical C/C++: setup, analysis, tests, coverage.

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.

어떤 앱을 쓰세요?

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

제작자의 .mcpb 파일 다운로드

링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

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 SuresoftTechnologies 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 32497개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32497개 중 47%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32497개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

DVERA CT verification tools, 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(0.1.4)은 지난달 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

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

Zoo MCP

제작자: KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

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.

DVERA — CT Verification Skills for C/C++ Coding Agents

한국어: README.ko.md

DVERA (Dynamic Verification Agent) brings CT C/C++ verification work into coding agents such as Claude Code, Codex CLI, Cursor, and GitHub Copilot. It uses the working context of source code, requirements, build information, source changes, and existing test assets to prepare and request CT verification work.

CT (Controller Tester) is a test automation solution for unit, integration, and code-based testing of mission-critical C/C++ software. It brings together test-environment setup, test design and generation, execution, code-coverage analysis, reporting, and traceability management.

DVERA does not replace CT's verification results. The coding agent helps prepare and coordinate verification work; CT performs the analysis, build, test execution, and result aggregation. Generated tests must be reviewed for test intent, data, and expected results, then confirmed with actual execution results and measured coverage.

What the CT and DVERA workflow adds

Verification needCT and DVERA workflow
Complex C/C++ environmentsCapture compiler, macro, include-path, toolchain, build, and target conditions before analysis.
Unit and integration verificationDesign and execute tests at function, module, and interface levels, including existing GoogleTest assets where applicable.
Reviewable evidenceConnect test intent, execution results, statement/branch/MC/DC coverage, reports, and requirement links for review.
Repeated change verificationRe-run affected tests after code changes and review new failures and coverage deltas for regression follow-up.
AI-assisted test workUse code, requirements, and change context to prepare test work, then improve it with CT analysis and measured results.

Workflow at a glance

  1. Prepare the compiler, macro, include-path, toolchain, and target context for a CT project.
  2. Analyze the project and resolve environment or configuration issues through a controlled feedback loop.
  3. Generate, execute, and improve unit or integration tests using build, execution, and coverage feedback.
  4. Review coverage and results, produce reports, and re-run affected verification after source changes.

The Skills in this repository document that product-connected workflow. They are not standalone replacements for a CT installation.

Install

In Claude Code:

/plugin marketplace add SuresoftTechnologies/dvera-plugin

/plugin install dvera@suresofttech

Or from a terminal:

claude plugin marketplace add SuresoftTechnologies/dvera-plugin

claude plugin install dvera@suresofttech

Skills then load as /dvera:ct-init-project, /dvera:ct-test-loop, and so on. The plugin adds about 620 tokens to every session; each Skill body is read only when that Skill runs.

Product-backed actions need a deployed CT environment. Without one, a Skill stops at its installation check and shows how to reach product support.

Example requests

Trigger examples from the CT user guide. Responses can vary with the AI model and conversation context; if the result differs from what you expect, rephrase the request with more detail and retry.

RequestSkill
Create a CT project and start verification.ct-init-project
Run tests in CT.ct-init-project
Generate tests for the calculate_checksum function.ct-test-loop
Find functions without tests and generate tests for them.ct-test-loop
Run regression tests.ct-regression
Open CT.ct-open

Skills

All Skills require a deployed CT environment for their product-backed actions and stop with an installation notice when none is found.

SkillCT workflow stage
ct-init-projectStart or prepare a CT verification project.
ct-extract-macroCapture target compiler macros and build-environment facts.
ct-make-confPrepare the analysis configuration for the selected toolchain.
ct-setup-projectCreate the CT project and apply build inputs.
ct-analysis-loopAnalyze the project and resolve configuration or toolchain issues.
ct-test-loopGenerate, run, and improve tests.
ct-kb-updateRecord verified workflow observations after a completed CT run.
ct-regressionRe-run existing tests after a code change and review deltas.
ct-self-healingRun regression evidence collection and identify CT Self-Healing review candidates.
ct-run-gtestRe-run GoogleTest assets registered in CT and review results and coverage.
ct-req-to-testGenerate and execute a CT AI test from approved requirements.
ct-reportExport execution and coverage evidence.
ct-openOpen the CT project for visual inspection.
ct-orchestratorResume the appropriate stage of an in-progress verification workflow.

Product-backed workflow

DVERA works with a deployed CT and DVERA environment. This repository documents the verification workflow and ships an MCP server that forwards tool calls to a local CT installation, but does not include the CT runtime or product installation.

Without the deployed environment, users can inspect this repository's documented workflow, but a Skill that needs CT actions stops at its installation check. It must not claim that CT analysis, execution, coverage measurement, or reporting has occurred.

MCP tools

Give the agent CT's verification tools directly. With the MCP server (scripts/dvera-mcp.py) connected, it can create the project, run analysis, generate and execute tests, and read coverage back without leaving the conversation - the same tools CT exposes to its own agent. Calls go to CT's ct_tool.py entry point, and the server keeps no process of its own between them.

Connect it in one of two ways.

Point an MCP client at the interpreter CT already ships - no extra install:

{

"mcpServers": { "dvera": { "command": "C:/Program Files/Suresoft/CT 2026/python/python.exe", "args": ["/path/to/dvera-plugin/scripts/dvera-mcp.py"] } } }

On Linux the interpreter is at /python/python3. Any Python 3.8 or later works if you would rather use your own. Replace the script path with wherever this repository sits: clone it, or use the copy the plugin manager installed (claude plugin list shows where plugins live). The server takes the source directory from the client's working directory, so run the client from the project you want to verify.

Or install the bundle from this repository's releases: download dvera-mcp.mcpb and open it with a client that installs MCP bundles. It resolves its own Python, so nothing has to be installed first.

Set CT_HOME if CT is installed outside the default location. The server is safe to leave configured on any machine: it starts either way, and without CT it offers a single tool, dvera_check_environment, which reports what is missing and what to do about it. That tool is also there when CT is - run it first whenever the verification tools do not appear.

Requirements for product-backed verification

  • CT 2026.06 or later
  • A valid CT license
  • A supported C/C++ build and target environment
  • DVERA integration supplied as part of the deployed CT environment

For a product demo, purchase, or deployment consultation, contact bizcenter@suresofttech.com.

Privacy Policy

The MCP server in this repository runs entirely on your machine.

  • It sends nothing to Suresoft Technologies or to any third party. There is no telemetry, no analytics, and no network call of its own.
  • Tool arguments are passed to the CT installation on the same machine, and CT's response is returned to your MCP client. Nothing is written outside CT's own workspace.
  • It stores no credentials and reads no files beyond the CT installation directory and the paths a tool call names.
  • Anything CT itself records - workspaces, analysis output, reports - is governed by CT's own handling of that data, not by this repository.

The Skills are documentation: they carry no code that runs on your machine.

The full policy is in PRIVACY.md. Questions about data handling in the CT product itself go to bizcenter@suresofttech.com.

License and trademarks

This repository is licensed under the MIT License. The license covers everything in this repository - the documentation, the Skill files, and the MCP server source. It does not cover CT itself: CT and DVERA are Suresoft Technologies products, and no product functionality or product licence is granted by this repository.

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