GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Descripción del creador (original en inglés)
Indexes codebase into a local knowledge graph with 40+ AI tools and codebase-guard.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"codebase-synapse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codebase-synapse"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add codebase-synapse -- npx -y codebase-synapsePégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"codebase-synapse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codebase-synapse"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"codebase-synapse": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"codebase-synapse"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub iwiels, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.13) llegó al registro hace 3 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Give your AI agent a deep understanding of your entire codebase.
An MCP server that indexes your codebase into a local knowledge graph with 52 AI tools — semantic search, call-graph traversal, git archaeology, blast-radius analysis, and more.
Works with Claude Code · Cursor · Windsurf · Zed · Any MCP client
AI coding agents (Claude, Cursor, etc.) are powerful — but they work with limited context. They can only see the files you open or feed them. Ask about call chains, architectural patterns, or blast-radius impact, and they guess.
Codebase Synapse fixes this. It indexes your entire repo into a local knowledge graph stored in SQLite, giving your AI agent real answers backed by structural analysis — not hallucinations.
graph LR
A["📁 Your Codebase"] -->|Tree-sitter| B["🧩 Parser"] B -->|Symbols & Edges| C["🕸️ Knowledge Graph"] C -->|SQLite| D["💾 Local DB"] D -->|52 MCP Tools| E["🤖 AI Agent"]
style A fill:#1a1b26,stroke:#7aa2f7,color:#c0caf5 style B fill:#1a1b26,stroke:#bb9af7,color:#c0caf5 style C fill:#1a1b26,stroke:#9ece6a,color:#c0caf5 style D fill:#1a1b26,stroke:#e0af68,color:#c0caf5 style E fill:#1a1b26,stroke:#f7768e,color:#c0caf5
codebase-synapse index /path/to/your/repo
Indexing runs as a separate CLI command and writes into ~/.codebase-synapse/codebase.db. The first index is the slow one; re-running it only re-indexes changed files. The MCP server never indexes — it only reads the pre-built index.
npx codebase-synapse
That's it. No Docker. No database setup. No cloud. The server starts via stdio and serves the pre-built index to your MCP client.
Claude Code / Claude Desktop
Add to your claude_desktop_config.json or mcp_servers.json:
{
"mcpServers": { "codebase-synapse": { "command": "npx", "args": ["-y", "codebase-synapse"] } } }
Cursor
Add to your .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "codebase-synapse": { "command": "npx", "args": ["-y", "codebase-synapse"] } } }
Other MCP clients
Any MCP client that supports stdio transport works. Just point it at:
npx -y codebase-synapse
| Tool | Description |
|---|---|
semantic_search | Vector similarity search using local embeddings (all-MiniLM-L6-v2) |
search_code | Full-text search across code (FTS5 + BM25 ranking) |
search_symbol | Find functions, classes, types by name or pattern |
hybrid_search | Combined semantic + lexical search with RRF fusion |
find_similar | Find structurally similar code using MinHash + LSH |
find_symbol_everywhere | Locate a symbol across all indexed projects |
| Tool | Description |
|---|---|
get_callers / get_callees | Navigate the call graph in either direction |
get_imports / get_dependents | Trace dependency chains |
impact_analysis | Compute blast radius before editing a file |
find_path | Find the shortest connection between two symbols |
find_dead_code | Detect unreachable functions and unused exports |
get_pagerank | Identify the most critical nodes in your architecture |
query_graph | Run Cypher-like queries against the knowledge graph |
| Tool | Description |
|---|---|
get_architecture | Full project architecture overview (languages, entry points, hotspots) |
get_file_structure | Directory tree with symbol annotations |
project_overview | High-level summary with key metrics |
get_route_map | Extract HTTP routes and their handler mappings |
suggest_boundaries | Detect module boundaries via Leiden clustering |
check_boundaries | Validate cross-module dependencies against defined boundaries |
get_clusters | Community detection across the codebase |
| Tool | Description |
|---|---|
git_archaeology | Deep history analysis of a file (authors, churn, evolution) |
get_hotspots | Files with highest complexity × change frequency |
detect_change_coupling | Files that always change together |
get_recent_semantic_changes | Semantically meaningful recent changes |
index_git_history | Build temporal analysis from git log |
| Tool | Description |
|---|---|
memory_store / memory_search / memory_list | Persistent notes, facts, and decisions across sessions |
session_remember / session_recall | Short-term memory within a session |
get_context | Budgeted context preparation for AI agents |
get_edit_context | Focused context for a specific file edit |
get_working_set | Recently accessed and modified files |
manage_adr | Architecture Decision Records management |
Included as a bonus: `codebase-guard` is a PreToolUse hook for Claude Code that blocks writes to high-impact files until the agent runs impact_analysis first.
It uses PageRank scores and blast-radius data from the knowledge graph to identify architectural hubs. No more accidental edits to core files.
| Language | Rust (compiled native binary) |
| Transport | MCP stdio (JSON-RPC) |
| Storage | SQLite (WAL mode, zero config) |
| Embeddings | all-MiniLM-L6-v2 via Candle (offline, local, lazy-loaded) |
| Parsing | Tree-sitter (10 languages) |
| Distribution | npm with prebuilt binaries (Windows, macOS, Linux × x64, arm64) |
Rust · Python · TypeScript · JavaScript · Go · Java · C# · PHP · C · C++
src/
├── parser/ # Tree-sitter parsing & entity extraction ├── graph/ # Knowledge graph, PageRank, Leiden clustering ├── indexer/ # Repository indexing pipeline ├── search/ # BM25 full-text + vector cosine + hybrid RRF ├── embedding/ # Candle-based local embeddings (feature-gated) ├── memory/ # Persistent & session memory stores ├── mcp/ # MCP protocol transport + 52 tool handlers ├── git/ # Git archaeology, intent classification, hotspots ├── context/ # Budgeted context preparation for AI ├── cypher/ # Nom-based Cypher parser → SQL CTE planner ├── similarity/ # MinHash + LSH structural similarity ├── semantic/ # Multi-signal scoring (tokens, directory, AST) └── cli/ # Interactive TUI installer + artifact export/import
Contributions are welcome! The project uses standard Rust tooling:
# Run tests
cargo test
cargo clippy -- -D warnings
cargo fmt --all
Apache-2.0