graph-engineering
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@graph-engineeringCreate a new graph to fix the token expiration bug and run tests until green"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Graph Engineering
코딩 작업을 자연어 대화가 아니라 명시적 실행 그래프(DAG) 로 돌리는 Claude Code 플러그인.
Claude 는 그래프를 설계하지 않는다. 커서를 한 칸 미는 펌프일 뿐이고, 무엇을 실행할지는 서버가 정한다.
bun test 같은 결정적 작업은 서버가 셸로 직접 돌린다 — LLM 호출 0회. 그래서 "테스트 돌렸다고 하고 안 돌린"
일이 구조적으로 일어나지 않는다.

왜
LLM 에게 긴 작업을 시키면 네 가지가 반복된다.
안티패턴 | 이 플러그인의 대답 |
컨텍스트가 넘치면 앞의 결정을 잊는다 | 상태는 대화가 아니라 서버(SQLite) 가 소유한다 |
"테스트 통과했습니다" — 실제로는 안 돌림 | 결정적 작업은 서버가 실행한다. 종료 코드가 판정한다 |
실패하면 조용히 우회한다 | 실패는 엣지다. |
사람이 언제 봐야 하는지 모른다 |
|
Related MCP server: cc-agent
설치
# Claude Code 안에서
/plugin marketplace add sciencemj/graph-engineering
/plugin install graph-engineering@graph-engineering-devBun 이 필요하다 (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash). MCP 서버가 Bun 으로 돈다.
설치하면 Claude Code 를 띄울 때 stderr 에 UI 주소 한 줄이 찍힌다.
[graph-engineering] UI 주소: http://localhost:7788/#t=<ui_token>그 토큰은 어떤 파일에도 저장되지 않는다. 사람만 가지는 전권 토큰이고, AI 는 읽을 수 없다.
5분 사용법
/graph-engineering:graph-new 만료 토큰 버그를 고치고 테스트가 통과할 때까지 반복Claude 가 요구사항을 노드로 분해해 .claude/graphs/<이름>.graph.json 에 등록한다. 자동으로 실행하지 않는다.
/graph-engineering:graph-open # 브라우저에서 그래프를 열어 직접 고친다
/graph-engineering:graph-lock # 구조를 확정한다 — 이제 AI 는 제안만 할 수 있다
/graph-engineering:graph-run <이름>
/graph-engineering:graph-status락은 AI 에게만 걸린다. 사람은 락된 그래프도 UI 에서 계속 편집한다.
화면
사람 차례는 화면을 점유한다

user_input 과 checkpoint 에 도달하면 런이 멈춘다. 이 모달의 버튼은 ui_token 을 요구하는
사람 전용 툴을 부른다 — MCP 에는 그 툴 이름조차 노출되지 않는다. "대신 눌러드릴까요" 가 불가능하다.
작업일지 — 노드를 따라 흐르는 상태 객체

흩어진 임시 파일 대신 모든 노드가 이 객체 하나만 읽고 쓴다. 화면에 보이는 값은 요약이 아니라
.claude/graph.db 에 실제로 들어 있는 그대로다. 실행 이력은 append-only 다 — DB 트리거가
UPDATE/DELETE 를 거부하므로 서버 코드조차 지난 기록을 고칠 수 없다.
엣지 상태는 세 가지다: pending(아직 판정 전) · taken(감) · not_taken(안 감). "아직 안 봤다" 와
"보고 안 갔다" 를 같은 색으로 칠하면 분기 버그를 못 찾는다.
흐름 방향은 한 번에 뒤집힌다

세로↔가로 전환은 배치를 다시 계산한다. loop 엣지는 배치에서 빠진다 — 되돌아가는 흐름이
레이아웃을 왜곡하지 않게.
노드 8종
타입 | 누가 실행하나 | 하는 일 |
| 서버 (LLM 0회) | argv 로 직접 exec. 셸을 안 거치므로 명령 주입이 없다 |
| 서버 (LLM 0회) | 화이트리스트된 연산자만. 임의 코드 평가 없음 |
| 서버 (LLM 0회) | 합류( |
| 서버 | 런 시작 시점에 인라인 전개된다 |
| Claude | 지시를 받아 수행하고 결과를 보고. 판정은 다음 |
| 사람 | 폼 응답. AI 가 못 채운다 |
| 사람 | 승인/거부. AI 가 못 누른다 |
안전 장치
두 토큰 —
agent_token은 파일에 있고 MCP 가 쓴다.ui_token은 stderr 로만 나가고 사람만 가진다. 사람 전용 툴은ui_token없이는 HTTP 로도 못 부른다.명령 허용 목록 — 기본은 거부다. 매칭은 보간이 끝난 최종 argv 로 한다.
bun test ${vars.target}을 미리 통과시켜 놓고 뒤에 아무 값이나 밀어 넣는 경로를 막는다.락 + 구조 해시 — 락된 그래프를 서버 밖에서 고치면 UI 가 "외부 변조 감지" 를 띄운다. 사람이 내용을 확인하고 승인해야 정본이 된다.
훅 — Claude 가
.claude/graphs/**,.claude/graph.db,.claude/graph-config.json을 직접 쓰려 하면PreToolUse훅이 막는다. 파일 편집으로 락을 우회할 수 없다.방문 상한 — 노드당 기본 5회. 무한 루프는 런을 실패시킨다.
설정은 .claude/graph-config.json:
{
"port": 7788,
"commands": {
"allowlist": ["bun test*", "bun run lint", "uv run pytest*"],
"env_deny": ["ANTHROPIC_API_KEY"],
"inline_wait_ms": 40000
}
}검증
소스를 읽는 것은 검증이 아니다. 이 저장소가 실제로 도는지 보는 방법:
bun test # 404개 · 단위·통합
bun run typecheck # server · web · scripts 세 설정
bun run smoke # happy-dom 으로 실제 렌더 (빈 화면 회귀 방지)
bun run ui # 헤드리스 Chrome → UI 조작 → 파일이 진짜 바뀌는지
bun run livelog # 명령이 도는 중에 출력이 화면까지 흐르는지
bun run perf # 100 노드에서 팬·줌 프레임 예산 (로컬 측정, CI 제외)
bun run shots # README 스크린샷을 실제 런에서 다시 찍는다bun run shots 로 만든 이미지가 이 README 에 박혀 있다. 목업이 아니라 진짜 런의 화면이고,
UI 가 깨지면 스크린샷도 같이 깨진다.
문서
docs/spec.ko.md— 제품 계약. 무엇을 만들 것인가docs/architecture.md— 설계와 13개 불변식. 왜 그렇게 만들었나docs/decisions.md— D-01~D-25. 갈림길마다 무엇을 버렸나
개발
bun install
bun run build # server/web/dist — 커밋한다. 플러그인 설치에는 빌드 단계가 없다
bun run dev # UI 만 따로 (vite)
bun run cli # 서버를 직접 띄운다라이선스
MIT — LICENSE
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- Alicense-qualityAmaintenanceServer-enforced workflow discipline for AI agents. An MCP server providing persistent work items, dependency graphs, quality gates, and actor attribution. Schemas define what agents must produce — the server blocks the call if they don't. Works with any MCP-compatible client.Last updated198MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceMCP server that spawns autonomous Claude Code agents in GitHub repos, enabling task delegation with persistent state, multi-step workflows, and job monitoring.Last updated473162Apache 2.0
- FlicenseBqualityCmaintenanceMCP server that gives AI coding assistants persistent memory, structural code graph analysis, and safe multi-agent coordination, enabling them to answer architectural questions, track decisions across sessions, and coordinate safely in multi-agent workflows.Last updated394
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP server that lets any agent or MCP host delegate tasks to Claude Code running headless, with tools for review, validation, analysis, and autonomous work.Last updated4902MIT
Related MCP Connectors
Control plane for autonomous software labor. Agents claim objectives over MCP with audit trail.
MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.
A paid remote MCP for OpenAI Codex agent coordination MCP, built to return verdicts, receipts, usage
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/sciencemj/graph-engineering'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server