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

AI Blocks

제작자: useaiblocks.com버전 3.0.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름com.useaiblocks/library

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Search and load free AI skills, workflows, agents and prompts. Read-only, no sign-in.

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: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

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://useaiblocks.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http library https://useaiblocks.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "library": {
      "url": "https://useaiblocks.com/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": {
    "library": {
      "type": "http",
      "url": "https://useaiblocks.com/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://useaiblocks.com/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

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 6일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

  • start_outcome

    The front door for any goal or problem the owner states, in their own words. Returns a new engagement waiting for its brief, the next step and the files for outcomes/ /, with METHOD.md (brief frame with examples, research protocol, composition and run rules). include_example adds

  • advance_outcome

    Apply one event to an engagement. Before the run: brief (the pinned-down outcome), plan (research and the composed plan, checked against our rules and the live catalogue), approve_plan (owner only). During the run: data, start, complete (with outputs and checks), approve (owner o

  • record_outcome_decision

    Record what the owner chose, the options considered (best-ranked first), what they passed over and why. Passing over the top option needs a reason. Returns a line for decisions.jsonl and, if a durable rule was stated, a learning candidate with where to save it.

  • record_outcome_experiment

    Register a test before it goes live (action register: change, metric, baseline, window, minimum volume, guardrails), then close it (action close: observed, volume, guardrail results, verdict). Low volume forces INCONCLUSIVE; a broken guardrail is never a WIN. Returns a line for e

  • read_back_outcome_experiment

    Without a reading: the read-back schedule for every open experiment and a routine prompt for a host scheduler (Claude Code scheduled task or cron), set up only if the owner agrees. With a reading: compares it with the registered baseline, minimum volume and guardrails; flags a gu

  • prepare_outcome_pattern

    After a finished round, returns the exact anonymised PATTERN.json the owner would share (names, figures, links and contact details removed) and its sha256. Only if the owner says yes to that file, call again with consent to get PATTERN-SUBMISSION.json for review by a person at AI

  • find_specialist

    Find worker candidates for a deliverable. Compare their remit and outputs, then use prepare_specialist to onboard the chosen worker. Keep unrelated private context out of discovery.

  • prepare_specialist

    Supply role_id only to load a complete base specialist: README, setup, SOUL, intake, playbook, handoff and best-practice files, pinned methods and a full ZIP download. The host AI asks task and output questions in the conversation; no website context form is required. Optionally

  • search_library

    Find one item for a task (for a whole business goal, use start_outcome). Find skills, workflows, agents, prompts, minds, AI tools and mini tools by keywords and intent. Filters: type, job, level, tested, since (what's new). With no query, a job or since browses. Returns compact r

  • plan_workflow

    Find candidate steps for a multi-step job; these are suggestions, not a complete context-validated plan. First use the current chat, supplied files and authorized me.md (get_me when available) to form a task brief: outcomes, formats, audience, constraints, available inputs and ch

  • get_skill

    Retrieve a skill. Concise (default): summary, inputs, outputs, how to use, file list with hashes, and step_map (what usually goes before and after it and the input each passes on). response_format detailed adds the full SKILL.md instructions and resource links; use it before runn

  • get_workflow

    Retrieve a public workflow, its declared order and skill references, plus handoff_check: which step passes each input to which, and which inputs the user gives. Returns a diagram you can show the user (Mermaid; detailed adds a text outline) and open_in_builder, a link that opens

  • get_resource

    Read one inventoried resource at an exact skill revision. Text returns bounded ordered chunks; follow next_offset until null and verify full character coverage. Binary files return a download descriptor for the host to retrieve and verify. Paths are archive-relative, never arbitr

  • prepare_workflow

    Check a workflow, or a change to one. Call it whenever the user wants to see, check or change a workflow (swap, add, remove or reorder steps), and before showing any plan. Quick check: send slugs, the step ids in order (from get_workflow steps or plan_workflow), with an optional

  • get_item

    Get one item of any kind by the id from search_library: an agent, prompt, mind, AI tool or mini tool (skills and workflows work too). Concise (default): what it does, inputs and outputs, how to use it, files or links, and for AI tools the price, limits and when we last checked. r

  • search

    Search AI Blocks in the shape ChatGPT deep research and company knowledge use: results with id, title and url. Read one with fetch. search_library does the same with filters and one-line summaries.

  • fetch

    Read one item by the id from search (such as skill/ad-angle-planner): its full text (the SKILL.md, or the AI tool or mini tool record), url to cite and metadata. Text over 48,000 characters is cut; metadata.rest says how to read the rest.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ! 주의

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리에 소스 저장소가 없어서, 게시자(useaiblocks.com)와 코드를 맞춰 볼 수 없어요

  • … 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

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    481ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • ✓ 통과

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    도구 설명 17개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7231개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7231개 중 97%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7231개 중 40%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

AI Blocks, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 2개를 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(3.0.0)은 어제 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트
설치

제작자의 README

저장소에서 README를 찾지 못했어요

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