Codemunch Pro
概要
作者による説明(英語の原文)
Code indexing MCP: 15 tools, 10 languages, hybrid search, call graphs, O(1) retrieval.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況iとても新しい↓ 37/週 · ★ –
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: 検索・AIの記憶
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
インストールの前に
- 基本チェック:1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"codemunch-pro": {
"command": "uvx",
"args": [
"codemunch-pro"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add codemunch-pro -- uvx codemunch-proまたは、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"codemunch-pro": {
"command": "uvx",
"args": [
"codemunch-pro"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"codemunch-pro": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"codemunch-pro"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント BigJai で確認済みです
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5714件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5714件のうち4%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5714件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
Codemunch Proは安全ですか?
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか?
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか?
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
今もメンテナンスされていますか?
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.2.0)がレジストリに届いたのは8 か月前です。
どのアプリで使えますか?
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
CodeMunch Pro
Intelligent code indexing MCP server. 15 tools, 10 languages, tree-sitter AST extraction, hybrid search (FTS5 + vector), call graphs, remote repo indexing, incremental indexing.
Save 99% of tokens — get exact function source via byte-offset seek instead of reading entire files.
Install
pip install codemunch-pro
Quick Start
Claude Desktop / Cline
Add to your MCP client config:
{
"mcpServers": { "codemunch-pro": { "command": "codemunch-pro" } } }
HTTP Server
codemunch-pro --transport streamable-http --port 5002
15 MCP Tools
| Tool | Description |
|---|---|
index_folder | Index a local directory (incremental, SHA-256 based) |
index_repo | Index a GitHub/GitLab repo (tarball download, no git needed) |
list_repos | List all indexed repositories with stats |
invalidate_cache | Force re-index a repository |
file_tree | Get directory tree with file counts |
file_outline | List symbols in a single file |
repo_outline | List all symbols in repo (summary) |
get_symbol | Get full source of one symbol (O(1) byte seek) |
get_symbols | Batch get multiple symbols |
search_symbols | Hybrid search (FTS5 + vector RRF) |
search_text | Full-text search in file contents |
get_callees | What does this function call? |
get_callers | Who calls this function? |
diff_symbols | What changed since last index? (PR review) |
dependency_map | What does this file depend on? What depends on it? |
10 Languages
Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C, C++, C#, Ruby
All via tree-sitter-language-pack — zero compilation, pre-built binaries.
Key Features
O(1) Symbol Retrieval
Every symbol stores its byte offset and length. get_symbol seeks directly to the function source — no reading entire files. A 200-byte function from a 40KB file = 99.5% token savings.
Incremental Indexing
Files are hashed (SHA-256). Only changed files are re-parsed. Re-indexing a 10K file repo after changing one file takes milliseconds.
Hybrid Search (FTS5 + Vector)
Combines BM25 keyword matching with semantic vector similarity using Reciprocal Rank Fusion. Search "authentication middleware" and find auth_middleware, verify_token, and login_handler.
Call Graphs
Traces function calls through the AST. get_callees("main") shows what main calls. get_callers("authenticate") shows who calls authenticate. Supports depth traversal.
Remote Repo Indexing (v1.1)
Index any public GitHub or GitLab repo by URL — no git binary needed. Downloads the tarball via API, extracts, and indexes. Cached locally with SHA-based freshness checks. Supports private repos with auth tokens and sparse paths.
Full-Text Content Search
Search raw file contents — string literals, TODO comments, config values, error messages. Not just symbol names.
How It Works
- Parse — tree-sitter builds an AST for each source file
- Extract — Walk AST to find functions, classes, methods, types, interfaces
- Store — SQLite database per repo with FTS5 virtual tables
- Embed — FastEmbed (ONNX, CPU-only) generates 384-dim vectors for semantic search
- Graph — Call expressions extracted from function bodies, edges stored and resolved
- Serve — FastMCP exposes 13 tools via stdio or HTTP
Architecture
~/.codemunch-pro/
├── myproject_a1b2c3d4e5f6.db # Per-repo SQLite database ├── otherproject_7890abcdef.db └── ...
Each DB contains: ├── files # Indexed files with SHA-256 hashes ├── symbols # Functions, classes, methods, types ├── symbols_fts # FTS5 full-text search index ├── symbols_vec # sqlite-vec 384-dim vector index ├── call_edges # Call graph (caller → callee) └── file_content_fts # Raw file content search
Use Cases
- AI Coding Agents: Give your agent surgical access to codebases without burning context
- Code Review: Find all callers of a function before changing its signature
- Onboarding: Search symbols semantically — "where is error handling?" finds relevant code
- Refactoring: Map call graphs before moving functions between modules
- Documentation: Extract all public APIs with signatures and docstrings
License
MIT