progi MCP server
✓ 인증됨프로세스를 지속 가능한 플레이북으로 저장하고 작업 진행 상황을 모니터링하여, AI agent가 구조화되고 반복 가능한 워크플로우를 실행할 수 있도록 지원합니다.
다른 이름 zseta/progi
- 스타
- 3
- Tools
- 9
- 다운로드, 30일
- 73
- 최신 버전
- 0.3.2
- 마지막 커밋
- 2026년 7월 5일
- 라이선스
- MIT
progi MCP란?
progi은(는) MCP server입니다. 프로세스를 지속 가능한 플레이북으로 저장하고 작업 진행 상황을 모니터링하여, AI agent가 구조화되고 반복 가능한 워크플로우를 실행할 수 있도록 지원합니다. 9개 도구를 제공합니다. 예: create_task, list_tasks, start_or_continue_task.
프로젝트 README에서 생성된 요약
progi MCP server 정보
Progi는 AI agent가 구조화되고 반복 가능한 프로세스를 실행할 수 있도록 돕는 MCP 네이티브 워크플로우 엔진입니다. 자연어 설명을 지속 가능한 플레이북으로 변환함으로써, agent가 매번 다시 설명할 필요 없이 사용자의 특정 선호도를 따르도록 보장합니다. 이 MCP server는 Claude Code, Cursor 또는 GitHub Copilot과 같은 MCP client와 함께 사용하도록 설계되었습니다. SQLite 데이터베이스를 사용하여 로컬에서 워크플로우를 저장하며 uvx를 통해 실행할 수 있습니다.
사용자는 일반적으로 8000번 포트에서 실행되는 로컬 웹 서버 기반의 전용 모니터링 인터페이스를 통해 자동화 작업을 관리할 수 있습니다. 이 인터페이스는 작업 상태, 진행 상황 및 출력 기록에 대한 실시간 뷰를 제공합니다. 시스템은 스켈레톤 프롬프트로 시작하여 상세한 플레이북 생성으로 이어지는 2단계 작성 프로세스를 사용하여 워크플로우를 구축합니다. 개발자는 실행 사이에 이러한 플레이북을 미세 조정하여 시간이 지남에 따라 정확도를 높일 수 있습니다.
활용 사례
- 1반복적인 개발 사이클 자동화AI agent가 통합 생성, 코드 리뷰, pull request 게시를 위한 사전 정의된 시퀀스를 따를 수 있습니다.
- 2세션 간 컨텍스트 유지지속 가능한 플레이북을 사용하여 세션이 초기화되어도 agent가 프로세스 지식을 잃지 않도록 할 수 있습니다.
- 3활성 agent 작업 추적모니터링 인터페이스를 사용하여 실행 중인 모든 워크플로우의 실시간 진행 상황과 기록을 확인할 수 있습니다.
- 4텍스트 기반 구조화된 워크플로우 구축작업에 대한 간단한 구두 설명을 공식적인 단계 및 플레이북 세트로 변환할 수 있습니다.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
progi MCP 설치 방법
형식 확인: 2026년 11월 10일Cursor에 추가Goose에 추가Claude Code에 progi MCP 설치
$ claude mcp add progi -- uvx progiCursor에 progi MCP 설치
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}VS Code에 progi MCP 설치
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"progi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}VS Code CLI에 progi MCP 설치
$ code --add-mcp '{"name":"progi","type":"stdio","command":"uvx","args":["progi"]}'Claude Desktop에 progi MCP 설치
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}Codex에 progi MCP 설치
$ codex mcp add progi -- uvx progiCodex config.toml에 progi MCP 설치
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.progi] command = "uvx" args = ["progi"]
Gemini CLI에 progi MCP 설치
$ gemini mcp add -s user progi uvx -- progiGemini settings.json에 progi MCP 설치
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": [
"progi"
]
}
}
}progi MCP 도구 9
README에서 감지됨create_tasklist_tasksstart_or_continue_taskupdate_progress_notesfinish_stepget_process_skeleton_promptget_playbook_authoring_promptsave_workflowlist_workflows
| create_task | — | |
| list_tasks | — | |
| start_or_continue_task | — | |
| update_progress_notes | — | |
| finish_step | — | |
| get_process_skeleton_prompt | — | |
| get_playbook_authoring_prompt | — | |
| save_workflow | — | |
| list_workflows | — |
구성
PROGI_DB_PATHCustom path for the Progi SQLite database file
PROGI_WEB_PORT
| 이름 | 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| PROGI_DB_PATH | Custom path for the Progi SQLite database file | |
| PROGI_WEB_PORT | — |
자동 검사
2026년 11월 14일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 이는 보안 감사가 아닙니다. 코드를 직접 읽고 서버에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능zseta/progi is public and reachablegithub.com/zseta/progi ↗통과
- 패키지가 이 저장소를 소스로 명시progi names zseta/progi as sourcepypi.org/project/progi/ ↗통과
- 빌드 출처(Sigstore 증명)Sigstore attestation for progipypi.org/project/progi/ ↗통과
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit or release 2026-07-05github.com/zseta/progi ↗통과
- OpenSSF Scorecard검사되지 않음
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음No popular package one edit away from progi통과
- 패키지 및 해당 종속성에 중요한 보안 권고 없음70 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗통과
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음9 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨No tool named like delete, drop or exec통과
- 원격 엔드포인트가 MCP 핸드셰이크에 응답검사되지 않음
README
GitHub에서 보기Progi - MCP-native Workflow Engine
Progi teaches your agent how you like to get things done. So you can do your best work without re-explaining your process or losing context between sessions.
Get started
Add Progi to your MCP client config (GH Copilot / Cursor / Claude Code / etc):
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": ["progi"]
}
}
}
Progi Monitoring starts automatically at http://127.0.0.1:8000.
If you want to start Monitoring on a different port:
{
"mcpServers": {
"progi": {
"command": "uvx",
"args": ["progi"],
"env": {
"PROGI_WEB_PORT": "8080"
}
}
}
}
How it works
1. Describe your workflow
"Hey Progi, help me create workflow for creating integrations, reviewing code, and publishing PRs."
Describe your process in plain language. You can be detailed or just provide a rough idea. Progi stores it as a structured workflow with per-step playbooks.
2. Run tasks, stay in the loop
"Hey Progi, start a new task, we need to review a new docs PR in the repo." Your agent loads the workflow, works through each step using your playbooks, and loops you in at critical checkpoints to review output.
3. Monitor progress
Progi Monitoring gives you a live view of every running and completed task — status, progress, and the full output history across all your workflows.
4. Optimize as you go
Tweak playbooks in Progi Monitoring between runs. Because workflows live in a database and survive context resets, every future task picks up your changes automatically — your process gets sharper with each iteration.
MCP Tools
Work loop
| Tool | Description |
|---|---|
create_task |
Create a new task under a given workflow (status todo); returns a preview of its first step |
list_tasks |
List tasks, optionally filtered by status and/or workflow |
start_or_continue_task |
Main work-loop entry point — starts or resumes a task and returns the current step's playbook, input data, and output spec |
update_progress_notes |
Overwrite a task's progress notes (mid-step save point) |
finish_step |
Mark the current step complete, store its output, and advance to the next step (or mark done) |
Workflow authoring
| Tool | Description |
|---|---|
get_process_skeleton_prompt |
Return the Pass 1 system prompt for turning a plain-language description into a structured workflow skeleton |
get_playbook_authoring_prompt |
Return the Pass 2 system prompt for authoring a step's playbook (injects workflow context) |
save_workflow |
Persist a new workflow, its steps, and playbooks |
list_workflows |
Return all workflows with their ordered steps |
Authoring is two passes: Pass 1 turns a plain-language description into a structured skeleton; Pass 2 authors each step's playbook. save_workflow persists both.
Configuration
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
PROGI_DB_PATH |
OS data dir (platformdirs) |
SQLite file location |
PROGI_WEB_HOST |
127.0.0.1 |
Web UI bind host |
PROGI_WEB_PORT |
8000 |
Web UI port |
PROGI_NO_WEB |
0 |
Set to 1 to disable the web UI |
Run modes: uvx progi (MCP + web UI), uvx progi --no-web (MCP only), uvx progi-web (web UI only).
Use an absolute path for
PROGI_DB_PATH
progi MCP 질문
progi MCP를 Claude Code에 추가하려면 어떻게 하나요?
터미널에서 claude mcp add progi -- uvx progi를 실행합니다. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있게 하려면 --scope user를 추가합니다.
progi MCP를 Cursor에 추가하려면 어떻게 하나요?
~/.cursor/mcp.json를 열고 mcpServers 아래에 서버를 추가합니다. 위 설치 섹션에 표시된 Cursor 구성을 사용합니다.
progi MCP는 어떤 도구를 제공하나요?
9개 도구를 제공합니다. 예: create_task, list_tasks, start_or_continue_task, update_progress_notes, finish_step.
Progi를 MCP client에 어떻게 추가하나요?
progi 인수를 포함한 uvx 명령어를 사용하여 설정(Claude Code 또는 Cursor 등)에 추가할 수 있습니다.
Progi Monitoring의 포트를 변경할 수 있나요?
네, 설정에서 PROGI_WEB_PORT 환경 변수를 설정하여 모니터링 포트를 변경할 수 있습니다.
워크플로우 데이터는 어디에 저장되나요?
워크플로우는 SQLite 데이터베이스에 저장되며, 저장 위치는 PROGI_DB_PATH 변수에 의해 결정됩니다.
웹 UI를 비활성화하려면 어떻게 하나요?
PROGI_NO_WEB 환경 변수를 1로 설정하면 웹 UI를 비활성화할 수 있습니다.