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PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Rpg Encoder

作者:userFRM版本 0.6.7i★ 33i在你的电脑上运行
注册名称io.github.userFRM/rpg-encoder

安装方法

What it does

Semantic code graph for AI-assisted code understanding via tree-sitter and MCP.

  • Connects 在你的电脑上运行
  • Account or key No key needed
  • Category 开发者工具

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 2/2 项检查 · 在你的电脑上运行

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 粘贴这些设置并保存文件

    {
      "mcpServers": {
        "rpg-encoder": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "rpg-encoder"
          ]
        }
      }
    }
  4. 退出 Claude 再重新打开

  5. 试一试

    用 Rpg Encoder 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Rpg Encoder,或回答中出现 Rpg Encoder 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 Rpg Encoder

Rpg Encoder 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Rpg Encoder 的应用

  • 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
  • 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
  • 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

B · 开发者工具 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  3. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add --scope user rpg-encoder -- npx -y rpg-encoder
  4. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 Rpg Encoder 在列表中并显示已连接

  5. 试一试

    用 Rpg Encoder 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Rpg Encoder,或回答中出现 Rpg Encoder 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  3. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  4. 试一试

    用 Rpg Encoder 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 Rpg Encoder,或回答中出现 Rpg Encoder 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  3. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  4. 试一试

    用 Rpg Encoder 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 Rpg Encoder,或回答中出现 Rpg Encoder 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Rpg Encoder 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add --scope user rpg-encoder -- npx -y rpg-encoder

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "rpg-encoder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "rpg-encoder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "rpg-encoder": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

每周下载量i
72/周
许可证i
未注明许可证
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
0.6.7
发布到注册中心i
2026年2月25日
代码最后更新i
2026年5月30日
作者
userFRM
软件包
npm: rpg-encoder
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月12日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 userFRM 验证,该账户拥有此仓库

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于6个月前

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

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与“开发者工具”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5810 个服务器的 94%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5810 个服务器的 4% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5810 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Rpg Encoder 安全吗?

它在 2 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于6个月前,最新版本(0.6.7)于9个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它?

同一分类中有:REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

同类别的其他选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

作者:morluto广泛使用↓ 38.9万/周★ 45.3万今天更新

在你的电脑上运行

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github广泛使用★ 3.4万9天前更新

电脑或云端

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

作者:oraios广泛使用↓ 3.5万/周★ 3.1万6个月前更新

在你的电脑上运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

rpg-encoder

Give your AI agent a brain for your codebase.

AI coding agents waste most of their tool calls fumbling through your codebase with grep, cat, find, and file reads. rpg-encoder fixes that. It builds a semantic graph of your code with Tree-sitter — not just *what calls what*, but *what every function does* — and gives your AI assistant whole-repo understanding via MCP in a single tool call.


Quick Start

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rpg-mcp-server

One command. Works with Claude Code, Cursor, opencode, Windsurf, or any MCP-compatible agent. No Rust toolchain, no cloning, no building — npx downloads a pre-built binary for your platform.

Then open any repo and tell your agent:

*"Build and lift the RPG for this repo"*

Your agent handles everything: indexes entities (seconds), reads each function and adds intent-level features (a few minutes), organizes them into a semantic hierarchy, and commits .rpg/graph.json for your team.

For repos with ~100+ entities, lifting_status will tell your agent to delegate the lifting loop to a sub-agent or a cheaper model — feature extraction is pattern-matching, not novel reasoning. If your runtime has no sub-agent mechanism, run rpg-encoder lift --provider anthropic|openai from the terminal with an API key — the CLI drives an external LLM directly with no agent involvement. After the CLI finishes, call reload_rpg in your session to load the updated graph. The CLI lifts entities with no features; re-lifting stale entities (features present but outdated after code changes) is handled by the in-session MCP flow, not the CLI.

Once lifted, try:

  • *"What handles authentication?"* — finds code even when nothing is named "auth"
  • *"Show everything that depends on the database connection"*
  • *"Plan a change to add rate limiting to API endpoints"*

Use RPG before grep, cat, find

The server instructions tell your agent to reach for RPG tools FIRST for any question about code structure or behavior. That reflex matters — grep, cat, and ad-hoc file reads burn tokens and miss semantic relationships RPG already knows.

If you'd otherwise reach for...Use this instead
grep -r / rg (by intent)search_node(query="...")
grep -r / rg (by name)search_node(query="...", mode="snippets")
cat / reading a functionfetch_node(entity_id="file:name")
chained greps for callers/calleesexplore_rpg(entity_id="...", direction="...")
recursive grep for "what depends on X"impact_radius(entity_id="...")
wc -l / find / treerpg_info
reading many files for contextsemantic_snapshot
manual search → fetch → explore chainscontext_pack(query="...")
"how do I refactor X safely"plan_change(goal="...")

Fall back to grep, cat, or file reads only when the query is about literal text (string search, comments, TODOs, log messages) — not about structure.


How It Works

  1. Parse — Tree-sitter extracts entities (functions, classes, methods) and dependency edges (imports, calls, inheritance) from 15 languages.
  2. Lift — An LLM (your agent, or a cheap API like Haiku) reads each entity and writes verb-object features: *"validate JWT tokens"*, *"serialize config to disk"*.
  3. Organize — Features cluster into a 3-level semantic hierarchy (Area → Category → Subcategory) that emerges from *what the code does*, not the file tree.
  4. Understand — semantic_snapshot compresses the whole graph into ~25K tokens. Your LLM reads it once and *knows the repo*.
The semantic snapshot

Instead of grepping through files, the LLM calls semantic_snapshot once and receives:

  • Hierarchy — every functional area with aggregate features
  • Entities — every function, class, method grouped by area, with its semantic features
  • Dependency skeleton — condensed call graph with qualified names
  • Hot spots — top 10 most-connected entities (the architectural backbone)

~25K tokens covers ~1000 entities. That's 2-3% of a 1M context window — the LLM starts every session already knowing your repo.

Self-maintaining graph

Whenever your working tree changes — committed, staged, or unstaged — the MCP server automatically re-syncs before responding to the next query. A changeset hash over (path, size, mtime) means repeated saves of the same file trigger one sync, and idle queries trigger none. Reverts are detected too: if a previously-dirty file returns to its HEAD state, the graph is restored.

Two ways to lift
ModeCommandCostWho pays
Agent lifting*"Build and lift the RPG"*Subscription tokensYour Claude Code / Cursor subscription
Autonomous liftingauto_lift(provider="anthropic", api_key_env="ANTHROPIC_API_KEY")~$0.02 per 100 entitiesExternal API key (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)

auto_lift calls a cheap external LLM directly — your coding subscription never touches the lifting work. Use api_key_env to resolve keys from environment variables so they never appear in tool call transcripts.


Architecture

Seven Rust crates, one MCP server binary, one CLI binary:

CrateRole
rpg-coreGraph types (RPGraph, Entity, HierarchyNode), storage, LCA algorithm
rpg-parserTree-sitter entity + dependency extraction (15 languages)
rpg-encoderEncoding pipeline, lifting utilities, incremental evolution
rpg-navSearch, fetch, explore, snapshot, TOON serialization
rpg-liftAutonomous LLM lifting (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Gemini)
rpg-cliCLI binary (rpg-encoder)
rpg-mcpMCP server binary (rpg-mcp-server) with 27 tools

MCP Tools (27)

Build & Maintain (4 tools)

ToolDescription
build_rpgIndex the codebase (run once, instant)
update_rpgIncremental update from git changes
reload_rpgReload graph from disk after external changes
rpg_infoGraph statistics, hierarchy overview, per-area lifting coverage

Navigate & Search (5 tools)

ToolDescription
semantic_snapshotWhole-repo semantic understanding in one call (~25K tokens for 1000 entities)
search_nodeSearch entities by intent or keywords (hybrid embedding + lexical scoring)
fetch_nodeGet entity metadata, source code, dependencies, and hierarchy context
explore_rpgTraverse dependency graph (upstream, downstream, or both)
context_packSingle-call search + fetch + explore with token budget

Plan & Analyze (7 tools)

ToolDescription
impact_radiusBFS reachability analysis — "what depends on X?"
plan_changeChange planning — find relevant entities, modification order, blast radius
find_pathsK-shortest dependency paths between two entities
slice_betweenExtract minimal connecting subgraph between entities
analyze_healthCode health: coupling, instability, god objects, clone detection
detect_cyclesFind circular dependencies and architectural cycles
reconstruct_planDependency-safe reconstruction execution plan

Semantic Lifting (11 tools)

ToolDescription
auto_liftOne-call autonomous lifting via cheap LLM API (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)
lifting_statusDashboard — coverage, per-area progress, NEXT STEP
get_entities_for_liftingGet entity source code for your agent to analyze
submit_lift_resultsSubmit the agent's semantic features back to the graph
finalize_liftingAggregate file-level features, rebuild hierarchy metadata
get_files_for_synthesisGet file-level entity features for holistic synthesis
submit_file_synthesesSubmit holistic file-level summaries
build_semantic_hierarchyGet domain discovery + hierarchy assignment prompts
submit_hierarchyApply hierarchy assignments to the graph
get_routing_candidatesGet entities needing semantic routing (drifted or newly lifted)
submit_routing_decisionsSubmit routing decisions (hierarchy path or "keep")

Supported Languages

15 languages via Tree-sitter:

LanguageEntity ExtractionDependency Resolution
PythonFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
RustFunctions, structs, traits, impl methodsuse, calls, trait impls
TypeScriptFunctions, classes, methods, interfacesimports, calls, inheritance
JavaScriptFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
GoFunctions, structs, methods, interfacesimports, calls
JavaClasses, methods, interfacesimports, calls, inheritance
C / C++Functions, classes, methods, structsincludes, calls, inheritance
C#Classes, methods, interfacesusing, calls, inheritance
PHPFunctions, classes, methodsuse, calls, inheritance
RubyClasses, methods, modulesrequire, calls, inheritance
KotlinFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
SwiftFunctions, classes, structs, protocolsimports, calls, inheritance
ScalaFunctions, classes, objects, traitsimports, calls, inheritance
BashFunctionssource, calls

Install

MCP server (recommended)
# Claude Code

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rp

只显示了开头部分;其余内容请在仓库中阅读