Coding Tools MCP

English | 简体中文

어떤 AI 채팅이나 에이전트에게도 코드베이스를 안전하게 다룰 수 있는 든든한 도구를 제공합니다.

Coding Tools MCP는 Model Context Protocol 위에 제공되는 모델 중립적 코딩 런타임입니다. 파일 읽기와 검색, 구조화된 다중 파일 패치, 명령 실행, 대화형 세션, git을 하나의 서버로 제공하며, 어떤 MCP 클라이언트든 이 서버를 사용할 수 있습니다. Claude Desktop, Claude Code, Codex, Cursor, Cline, VS Code, Windsurf, Gemini CLI 또는 직접 만든 에이전트까지도 동일한 18개의 실전 검증된 도구를 사용할 수 있으며, 모두 하나의 워크스페이스로 제한되고 권한 모드에 의해 제어됩니다.

이 도구를 사용하는 이유

• 채팅 앱을 코딩 에이전트로 바꿔줍니다. Claude Desktop — 또는 어떤 MCP 채팅 클라이언트든 — 이미 사용 중인 구독만으로 실제 저장소에 접근할 수 있습니다. 추가 제품이 필요 없습니다.

• 안전은 부가 기능이 아니라 핵심입니다. 서버당 하나의 워크스페이스 루트만 허용되며, 절대 경로, .. 탐색, 심볼릭 링크 이스케이프는 모두 거부됩니다. 권한 모드는 네트워크 접근, 셸 확장, 인라인 스크립트, 파괴적 명령을 차단합니다. Linux에서는 Landlock이 커널 수준 파일시스템 격리를 추가합니다.

• 모델과 벤더에 중립적입니다. 고정되고 정직하게 주석이 달린 카탈로그 — 프로파일 전환도, 어노테이션 속임수도 없습니다. 모델이나 클라이언트를 자유롭게 바꿔도 런타임과 동작은 그대로 유지됩니다.

• 컨텍스트 창에 맞게 설계되었습니다. 결과는 설계상 요약·페이지네이션·상한이 적용됩니다. 결정론적 dogfood 워크로드에서 작업 완료율은 동일하게 유지한 채 직렬화된 도구 결과 바이트가 릴리스마다 37% 감소했습니다.

Related MCP server: chatgpt-codex-tools-mcp

빠른 시작

이미 있는 도구 체인으로 그대로 실행할 수 있습니다 (서버는 PyPI의 Python ≥ 3.11이며, npm 패키지는 uv나 pipx로 시작하는 얇은 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, Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Gemini CLI 또는 Cline에 연결하세요 — 어디서든 JSON은 동일합니다 (Node를 선호한다면 uvx 대신 npx를 사용하세요):

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

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

HTTP를 선호하세요? --stdio를 빼면 서버가 http://127.0.0.1:8765/mcp에서 Streamable HTTP로 대화합니다. 두 프로토콜 시대 모두 어느 전송 방식이든 제공됩니다: tools만을 지원 기능으로 선전하는 MCP 2026-07-28 전체 지원과, 2025-06-18 호환성을 포함한 핸드셰이크 시대 2025-11-25입니다. 어느 쪽도 세션은 없습니다. 한 줄 설치 프로그램, 클라이언트별 가이드, 문제 해결은 docs/quickstart.md와 docs/mcp-client-config.md에 있습니다.

시도할 만한 일곱 가지

1. Claude Desktop을 내 코딩 에이전트로 만들기. 위 설정만으로 충분합니다 — 이미 비용을 지불하고 있는 채팅 창으로 이제 실제 리포지토리를 읽고, 패치하고, 테스트하고, 커밋으로 번거로울 소요를 검토할 수 있습니다.

2. 내 컴퓨터에서 어디서든 코딩하세요.

CODING_TOOLS_MCP_AUTH_MODE=bearer ./integrations/tunnels/tunnel.sh cloudflared /path/to/repo

루프백 바인딩 + 인증된 HTTPS 터널(cloudflared, ngrok 또는 Microsoft Dev Tunnel). 휴대폰의 claude.ai에서 https://<tunnel-host>/mcp를 가리 예로들면 어디서든 집의 워크스테이션을 다룰 수 있습니다. ChatGPT와 Grok도 커넥터 설정에서 같은 방식으로 연결됩니다. Bearer 토큰과 OAuth 2.1 + PKCE (RFC 7591의 동적 등록 포함)가 내장되어 있습니다. → docs/remote-mcp.md

3. 신뢰할 수 없는 코드에 에이전트를 풀어두드 — 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 미리 구성된 컨테이너화된 서버로, 수상한 PR에 안전하게 대고 나중에 폐기해도 됩니다. → docs/docker.md

4. MCP 호출 한 번으로 클라우드 샌드박스를 만드세요. 포함된 Cloudflare Worker 컨트롤 플레인(infra/cloudflare/sandbox-control/README.md)은 start_coding_tools_sandbox를 MCP 도구로 공개합니다. 한 번의 호출로 GitHub Actions 러너가 Docker 샌드박스를 부팅하고 인증된 Cloudflare Tunnel 뒤로 게시합니다. 일회성 컴퓨팅이기 때문에 자체 서버가 필요 없습니다.

5. GUI로 제어하세요.

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

워크스페이스별 프로필, 서버 및 터널 시작/중지, 클립보드 헬퍼가 포함된 자격 증명 설정, 실시간 상태 점검이 제공됩니다. English와 简体中文.

6. 인터랙티브 명령을 계속 살려 두세요. exec_command는 실제 PTY 아래에서 REPL이나 디버거를 시작합니다. write_stdin은 여러 턴에 걸쳐 입력을 넘겨주고, read_output은 긴 출력을 페이지 단위로 처리하며, kill_command로 정리할 수 있습니다. 오래 실행되는 프로세스는 데드라인 워치도그와 크기가 제한된 버퍼와 함께 first클래스로 취급됩니다.

7. 내 에이전트에 실무용 도구를 달아 주세요. Anthropic SDK든 다른 무엇이든 에이전트 루프를 만드는 중이라면, 파일과 실행 도구를 직접 만들지 말고 이 서버와 MCP 통신하세요. 전체 안전 경계를 그대로 물려받습니다. → docs/embedding.md

도구 카탈로그

안정적이고 정직하게 주석된 하나의 도구 세트입니다 — 권한 모드는 명령 정책만을 변경하며, 모델이 보는 도구는 바꾸지 않습니다. apply_patch는 유일한 파일 수정 원시 연산자로, 스테이징, 기준선 검증, 폴리끝에 걸친 원자성, 롤백을 제공합니다.

루트의 AGENTS.md/CLAUDE.md 파일은 자동으로 로드되어 initialize의 instructions로 돌아오며, handshake를 하지 않는 클라이언트에게는 server/discover로 제공됩니다. 도구의 content는 에이전트용으로 간결한 텍스트이며, structuredContent는 완전한 기계 결과를 담습니다. 스키마와 결과 형식: docs/tools-and-schemas.md · docs/runtime-contract-v0.3.md.

안전 경계

재귀 목록 및 검색에서는 .git, node_modules, 빌드 산출물, virtualenv, 캐시를 제외합니다. 명령은 워크스페이스에 한정된 cwd, 정쇄된 환경, 타임아웃, 출력 상한과 함께 실행됩니다. Landlock이 있는 Linux 호스트는 커널 강제 파일시스템 격리를 받으며, 다른 플랫폼은 명시적 경고만 받습니다 — 이는 완전한 OS 샌드박스는 아니므로, 진심으로 신뢰할 수 없는 작업에는 Docker 이미지나 VM을 사용하세요. 자세한 내용: SECURITY.md · docs/security-boundary.md · docs/permission-modes.md

텔레메트리

이 서버는 익명 사용 원격 측정(permission-tool 성공/대기시간 카운터와 버전/플랫폼 차원 — 경로, 인수, 명령, 파일 내용은 절대 안 함)을 보내 수정 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다. 해제하려면 CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=off 또는 DO_NOT_TRACK=1로 설정하면 되며, CI에서는 자동으로 꺼집니다. CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=debug는 전송 대신 모든 이벤트를 stderr로 출력합니다. 전체 이벤트 목록과 보장은 docs/telemetry.md에 있습니다.

근거, Dogfood 및 SWE-bench

모든 릴리스는 태그로 촉발되는 파이프라인을 거치며, 이 파이프라인에서 컴플라이언스 스위트, 실제 워크로드 벤치마크, SWE-bench 하네스가 PyPI와 npm에 배포하는 동일 커밋에서 실행됩니다. 양쪽 모두 신뢰된 publishing이며 npm은 provenance가 포함됩니다. Dogfood 효율성 지표는 재현 가능하며(make dogfood-smoke) reports/ 아래 체크인되어 있습니다. 이 리포지토리는 모델이 생성한 SWE-bench 리더보드 결과를 주장하지 않습니다 — 무엇이 측정되는지 측정되지 않는지에 대해서는 정확히 docs/swe-bench.md를 참고하세요. 추가: COMPLIANCE.md · BENCHMARK.md · docs/dogfood.md

문서

| 원격 및 샌드박스 | 원격 MCP · Docker 샌드박스 · 클라우드 샌드박스 작업자 | | 도구 및 계약 | 도구 및 스키마 · 런타임 계약 · 0.3으로의 이행 · 권한 모드 | | 실행 | Exec 요리법 · Exec 문제 해결 | | 통합 | 임베딩 · npm 런처 | | 보안 및 품질 | 보안 정책 · 보안 경계 · CI 및 테스트 · 제한 사항 · 경쟁력 분석 |

개발

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

가능한 전체 gate 매트릭스는 docs/ci-and-tests.md에 있습니다.

라이선스

이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

이 프로젝트의 코드, 문서, 상당한 구현 세부 정보 또는 파생 작업을 사용하는 경우, 저작권 고지, 라이선스 고지만 아니라 NOTICE 파일을 각각 유지하고 원본 프로젝트를 명확하게 명시합니다.

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

인용 메타데이터는 CITATION.cff에서 확인할 수 있습니다.