kothar

문맥 인식 MCP 서버 어드바이저. 특정 프로젝트에 무엇을 설치해야 하는지, 그리고 그 이유를 알려줍니다.

문제점

Glama에는 19,000개 이상의 MCP 서버가 있습니다. 당신에게는 프로젝트가 있습니다. 하지만 이 둘을 연결해 주는 것이 없습니다.

LLM에게 직접 물어보면 존재하지 않는 서버를 환각으로 만들어내거나 오래된 학습 데이터를 기반으로 추천합니다. 디렉토리는 검색 기능만 제공할 뿐 조언을 해주지는 않습니다.

kothar는 문맥 기반 선택의 공백을 메워줍니다. "여기 19,000개의 옵션이 있습니다"가 아니라 "지금 당신의 특정 프로젝트에는 이것이 필요하며, 그 이유는 다음과 같습니다"라고 알려줍니다.

아무도 해결해주지 않는 두 가지 순간

프로젝트 시작: "DuckDB와 FastAPI를 사용하여 Python 데이터 파이프라인을 구축 중이야" → 지금 당장 무엇을 설치해야 할까

프로젝트 진행 중: "방금 인증 계층을 추가했어 / PDF 수집 기능을 처리해야 해" → 이 시점에 무엇을 추가해야 할까

두 번째 순간이 더 가치 있습니다. 프로젝트 시작 시에는 사람들이 구글링을 할 수 있지만, 진행 중일 때는 작업 흐름(flow) 속에 있기 때문입니다.

세 가지 도구

recommend_for_project(description)
  → top MCP servers for your stack with rationale

recommend_next(current_stack, new_context)
  → what to add as your project evolves

explain_why(server_name, project_description)
  → why a specific server fits your project

설치

전제 조건: uv

git clone https://github.com/yahiaklk/kothar
cd kothar
uv sync

인덱스 빌드 (첫 실행 시, 약 30초 소요):

uv run python -m kothar.indexer

Claude Code에 추가

claude mcp add --scope user kothar -- uv run --directory /path/to/kothar python -m kothar.server

Claude Desktop에 추가

claude_desktop_config.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "kothar": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/kothar", "python", "-m", "kothar.server"]
    }
  }
}

사용법

연결이 완료되면 AI 어시스턴트에게 다음과 같이 물어보세요:

recommend_for_project("Python FastAPI backend with PostgreSQL and JWT auth")

recommend_next("github,filesystem", "adding Stripe payments and PDF invoices")

explain_why("postgres", "multi-tenant SaaS with row-level security")

작동 원리

• awesome-mcp-servers (2,000개 이상의 큐레이팅된 서버) 파싱

• all-MiniLM-L6-v2를 사용하여 설명 임베딩 (로컬 실행, API 비용 없음)

• DuckDB에 저장하고 코사인 유사도로 쿼리

• 템플릿 기반 근거 제시 — 환각이 아닌 레지스트리에 기반함

인덱스 재빌드

uv run python -m kothar.indexer --force

Docker

임베딩 모델과 DuckDB 인덱스가 포함된 멀티 스테이지 이미지 — 런타임 네트워크 의존성 없음.

docker build -t kothar:0.3.0 .
docker run --rm -i kothar:0.3.0   # stdio transport, for local MCP clients

Claude Desktop에 연결:

{
  "mcpServers": {
    "kothar": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "kothar:0.3.0"]
    }
  }
}

루트가 아닌 사용자 (uid=10001), 고정된 Python 3.12, uv.lock에서 해결된 종속성, 런타임 시 HF_HUB_OFFLINE=1로 /app/.hf_cache에 캐시된 모델 사용.

스택

Python · FastMCP · DuckDB · sentence-transformers · uv

라이선스

MIT