Coding Tools MCP

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모든 AI 채팅 또는 에이전트에게 코드베이스에서 안전하게 작업할 수 있는 손을 부여하세요.

Coding Tools MCP는 Model Context Protocol을 통해 제공되는 모델 중립적 코딩 런타임입니다: 파일 읽기 및 검색, 구조화된 다중 파일 패치, 명령 실행, 대화형 세션, git — 모든 MCP 클라이언트가 구동할 수 있는 하나의 서버입니다. Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Cline 또는 직접 구축한 에이전트 모두 동일한 20개의 실전 검증된 도구를 사용할 수 있으며, 단일 워크스페이스로 한정되고 권한 모드로 제어됩니다.

사람들이 사용하는 이유

• 채팅 앱을 코딩 에이전트로 바꿔줍니다. Claude Desktop — 또는 모든 MCP 채팅 클라이언트 — 이미 보유한 구독으로 실제 저장소에 접근할 수 있습니다. 추가 제품이 필요 없습니다.

• 안전이 핵심 제품이지, 부차적인 고려 사항이 아닙니다. 서버당 하나의 워크스페이스 루트. 절대 경로, .. 탐색, 심볼릭 링크 탈출은 거부됩니다. 권한 모드는 네트워크 접근, 셸 확장, 인라인 스크립트, 파괴적 명령을 제어합니다. Linux에서는 Landlock이 커널 수준 파일시스템 격리를 추가합니다.

• 모델 및 공급업체 중립적입니다. 고정되고 정직하게 주석이 달린 카탈로그 — 프로필 전환도, 주석 꼼수도 없습니다. 모델이나 클라이언트를 자유롭게 교체하세요; 런타임과 그 동작은 그대로 유지됩니다.

• 컨텍스트 윈도우를 염두에 두고 설계되었습니다. 결과는 설계상 요약, 페이지네이션, 상한이 적용됩니다. 결정적 dogfood 워크로드에서 직렬화된 도구 결과 바이트가 릴리스마다 37% 감소했으며 작업 완료율은 변함없었습니다.

빠른 시작

이미 보유한 어떤 도구 체인이든 사용하여 실행하세요 (서버는 PyPI의 Python ≥ 3.11입니다; npm 패키지는 uv 또는 pipx를 통해 시작하는 경량 런처입니다):

uvx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Python toolchain
npx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Node toolchain

Claude Desktop, Claude Code, Cursor 또는 Cline에 연결하세요 — JSON은 어디서나 동일합니다 (Node를 선호한다면 uvx를 npx로 바꾸세요):

{
  "mcpServers": {
    "coding-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["coding-tools-mcp", "--stdio", "--workspace", "/path/to/repo"]
    }
  }
}

그런 다음 클라이언트에게 요청하세요: "테스트 스위트를 실행하고 첫 번째 실패를 고치세요."

HTTP를 선호하나요? --stdio를 빼면 서버가 http://127.0.0.1:8765/mcp에서 Streamable HTTP를 지원합니다 (MCP 2025-11-25, 2025-06-18 호환). 한 줄 설치 프로그램, 클라이언트별 안내, 문제 해결 방법은 docs/quickstart.md 및 docs/mcp-client-config.md에 있습니다.

시도해 볼 일곱 가지

1. Claude Desktop을 코딩 에이전트로 만들기. 위의 설정만으로 충분합니다 — 이미 비용을 지불 중인 채팅 창으로 실제 저장소를 읽고, 패치하고, 테스트하고, 커밋을 검토할 수 있습니다.

2. 어디서나 자신의 머신에서 코딩하기.

CODING_TOOLS_MCP_AUTH_MODE=bearer ./scripts/tunnel.sh cloudflared /path/to/repo

루프백 바인드 + 인증된 HTTPS 터널 (cloudflared, ngrok 또는 Microsoft Dev Tunnel). 휴대폰의 claude.ai를 https://<tunnel-host>/mcp에 연결하면 어디서나 집 워크스테이션을 제어할 수 있습니다. Bearer 토큰과 OAuth 2.1 + PKCE (RFC 7591 동적 등록 포함)가 내장되어 있습니다. → docs/remote-mcp.md

3. 신뢰할 수 없는 코드에 에이전트를 풀어놓기 — 일회용 샌드박스 안에서.

docker build -t coding-tools-mcp-sandbox:local .
docker run --rm --init -it -p 8765:8765 -v "$PWD:/workspace" coding-tools-mcp-sandbox:local

도구 체인과 캐시가 사전 구성된 컨테이너화된 서버로, 수상한 PR을 대상으로 안전하게 사용한 후 폐기할 수 있습니다. → docs/docker.md

4. 단 한 번의 MCP 호출로 클라우드 샌드박스 시작하기. 번들로 제공되는 Cloudflare Worker 제어 평면은 start_coding_tools_sandbox를 MCP 도구로 노출합니다: 한 번의 호출로 GitHub Actions 러너를 실행하여 Docker 샌드박스를 부팅하고 인증된 Cloudflare Tunnel 뒤에 게시합니다. 임시 컴퓨팅, 자체 서버 불필요.

5. GUI에서 제어하기.

python -m pip install "coding-tools-mcp[desktop]"
coding-tools-mcp-desktop

워크스페이스별 프로필, 서버 및 터널 시작/중지, 클립보드 헬퍼를 통한 자격 증명 설정, 실시간 상태 확인. 영어 및 简体中文.

6. 대화형 세션을 계속 유지하기. exec_command는 실제 PTY에서 REPL 또는 디버거를 시작합니다; write_stdin은 여러 턴에 걸쳐 입력을 전달합니다; read_output은 긴 출력을 페이지 단위로 제공합니다; kill_session은 정리합니다. 장기 실행 프로세스는 일급으로 취급되며, 데드라인 워치독과 제한된 버퍼가 함께 제공됩니다.

7. 자신의 에이전트에 프로덕션급 작업 수단 부여하기. Anthropic SDK 또는 다른 도구로 에이전트 루프를 구축 중인가요? 파일 및 exec 도구를 직접 만들지 마세요 — 이 서버와 MCP로 통신하면 전체 안전 경계를 상속받습니다. → docs/embedding.md

도구 카탈로그

하나의 안정적이고 정직하게 주석이 달린 세트 — 권한 모드는 명령 정책만 변경하며, 모델이 보는 도구는 절대 변경하지 않습니다. apply_patch는 유일한 파일 변경 기본 연산입니다: 스테이징, 기준선 검사, 파일 간 원자성, 롤백이 지원됩니다.

루트의 AGENTS.md/CLAUDE.md 파일은 initialize 컨텍스트로 자동 로드됩니다. 도구 content는 에이전트를 위한 간결한 텍스트이며, structuredContent는 완전한 기계 판독 결과를 담습니다. 스키마 및 결과 봉투: docs/tools-and-schemas.md · docs/runtime-contract-v0.2.md.

안전 경계

재귀 목록 및 검색은 .git, node_modules, 빌드 출력물, virtualenv, 캐시를 제외합니다. 명령은 워크스페이스로 제한된 cwd, 정화된 환경, 타임아웃, 출력 상한을 적용하여 실행됩니다. Landlock이 있는 Linux 호스트는 커널이 강제하는 파일시스템 격리를 얻습니다; 다른 플랫폼은 명시적 경고를 받습니다 — 이는 여전히 완전한 OS 샌드박스가 아니므로, 진정으로 신뢰할 수 없는 작업에는 Docker 이미지 또는 VM을 사용하세요. 자세한 내용: SECURITY.md · docs/security-boundary.md · docs/permission-modes.md

텔레메트리

서버는 익명 사용 텔레메트리를 전송합니다 (도구별 성공/지연 시간 카운터와 버전/플랫폼 차원 — 경로, 인수, 명령 또는 파일 내용은 절대 포함되지 않음). 이는 수정 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=off 또는 DO_NOT_TRACK=1로 비활성화할 수 있으며, CI에서는 자동으로 꺼집니다. CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=debug는 전송 대신 모든 이벤트를 stderr에 출력합니다. 전체 이벤트 목록과 보장 사항은 docs/telemetry.md에 있습니다.

증거, Dogfood 및 SWE-bench

모든 릴리스는 태그로 트리거되는 파이프라인을 통해 배포되며, compliance 스위트, 실제 워크로드 벤치마크, SWE-bench 하네스가 PyPI와 npm에 게시하는 동일한 커밋에서 실행됩니다 — 둘 다 신뢰할 수 있는 게시(trusted publishing) 방식이며, npm은 provenance가 포함됩니다. Dogfood 효율성 지표는 재현 가능하며 (make dogfood-smoke) reports/ 아래에 커밋되어 있습니다. 이 저장소는 모델 생성 SWE-bench 리더보드 결과를 주장하지 않습니다 — 무엇이 측정되고 무엇이 측정되지 않는지에 대한 정확한 내용은 docs/swe-bench.md를 참조하세요. 더 보기: COMPLIANCE.md · BENCHMARK.md · docs/dogfood.md

문서

개발

python -m pip install -e ".[dev]"
make ci        # lint, typecheck, tests, protocol/integration suites, gates

전체 게이트 매트릭스는 docs/ci-and-tests.md에 있습니다.

라이선스

이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

이 프로젝트의 코드, 문서, 중요한 구현 세부 사항 또는 파생 작업을 사용하는 경우 저작권 표시, 라이선스 및 NOTICE 파일을 보존하고 원본 프로젝트를 명확히 표시하세요.

프로젝트: Coding Tools MCP
저자: Coding Tools MCP Contributors
소스: https://github.com/xyTom/coding-tools-mcp

인용 메타데이터는 CITATION.cff에서 확인할 수 있습니다.