GraphyLoop
概要
作者による説明(英語の原文)
Workflow planner, wave dispatcher, persistent swarm memory, and deploy preflight for AI agents.
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初期↓ 535/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
- npmNode.jsのインストール(npx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": {
"graphyloop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add graphyloop -- npx -y graphyloop mcp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": {
"graphyloop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"graphyloop": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}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9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 chadixearth 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5759件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5759件のうち83%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5759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
GraphyLoop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(0.6.5)がレジストリに届いたのは7 日前です。
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Node.js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。
GraphyLoop
GraphyLoop is a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: it wires Claude Code, OpenCode, Codex, Cursor, Gemini CLI, Oh My Pi and DeepSeek Harness with Workflow v3 (inline-first, one parallel wave, proof before done), a 25-agent squad, persistent memory, Agent Skills and an MCP server. It also ships as a Claude Code plugin and an MCP Registry server. Zero dependencies.
Landing page · npm · Harness guide · Reference · llms.txt
Quick Start
Pick one of three install channels:
1. npx installer (all 7 harnesses)
npx graphyloop # a bare command installs — it wires every harness it detects
restart your harness, open a real project, then ask your agent:
/chadi-init
Requires Node.js ≥ 20. On a fresh machine with no harness yet, GraphyLoop wires all seven so you are ready whichever one you open first. Target specific ones with --harness claude,omp. Nothing is written into your workspace — everything lives in your home config (~/.graphyloop/ plus each harness's own directory).
2. Claude Code plugin marketplace
Inside Claude Code:
/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop
/plugin install graphyloop@graphyloop
then start the workflow with:
/graphyloop:chadi-init
The marketplace manifest is .claude-plugin/marketplace.json and the plugin lives at integrations/claude-code/ (15 /graphyloop:chadi-* commands, 26 agents, 3 core skills, and the graphyloop MCP server). Use the plugin OR `npx graphyloop --harness claude` for Claude Code, not both (installing both registers duplicate tools and agents).
3. MCP Registry
Server name: `io.github.chadixearth/graphyloop` (server.json). Any MCP client that resolves from the official MCP Registry runs the graphyloop npm package over stdio via:
npx -y graphyloop mcp
Supported harnesses
| Harness | --harness | Detected when | How GraphyLoop wires it | Start the workflow |
|---|---|---|---|---|
| OpenCode | opencode | ~/.config/opencode/ | plugin (graphyloop_* tools) + 26 agents + 15 /chadi-* commands + AGENTS.md | /chadi-init |
| Claude Code | claude | ~/.claude/ or ~/.claude.json | MCP server + 26 agents + 15 commands + ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md (or install the Claude Code plugin instead) | /chadi-init (plugin: /graphyloop:chadi-init) |
| Codex | codex | ~/.codex/ | MCP server + 15 prompts + bundled skills in ~/.agents/skills/ + AGENTS.md | /prompts:chadi-init |
| Cursor / Windsurf | cursor | ~/.cursor/ | MCP server + bundled skills in ~/.agents/skills/ (workflow loads from graphyloop-workflow skill; project init writes /AGENTS.md) | ask: "run the graphyloop workflow init" |
| DeepSeek Harness | dsh | ~/.dsh/ or $DSH_HOME | MCP server + 26 role prompts + graphyloop-squad skill + AGENTS.md | load the graphyloop-squad skill |
| Oh My Pi | omp | ~/.omp/ | MCP server in ~/.omp/agent/mcp.json + 26 squad agents + skills; AGENTS.md only if you have none | ask: "run the graphyloop workflow init" |
| Gemini CLI | gemini | ~/.gemini/ | MCP server in ~/.gemini/settings.json + /chadi-* TOML commands + bundled skills in ~/.gemini/skills/; GEMINI.md only if you have none | /chadi-init |
Per-harness file locations, verification, dsh notes, and the Gemini CLI sign-in change (personal Google sign-ins stopped working on June 18, 2026; an API key still works): docs/harnesses.md.
Setup with any AI assistant (copy-paste)
Paste the block below into your AI harness — it installs, verifies (GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK), and reports on its own. Raw copy: docs/SETUP-PROMPT.md.
You are setting up GraphyLoop (github.com/chadixearth/graphyloop, npm package `graphyloop`) — a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: a 25-agent squad, parallel wave planning, persistent memory, a harness-neutral workflow and an MCP server that works in any harness. Zero dependencies.
Goal: install it for THIS machine's harness(es), verify the install actually works, and report. Do NOT edit any config file by hand — run only the installer. Do NOT run npm publish, npm login, or anything unrelated.
Steps:
- Prerequisites:
- Run
node --version— must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there. - Detect which harnesses exist on this machine (check for any of): ~/.config/opencode/ (OpenCode), ~/.claude.json or ~/.claude/ (Claude Code), ~/.codex/ (Codex), ~/.cursor/ (Cursor / Windsurf), ~/.dsh/ or $DSH_HOME (DeepSeek Harness /
dsh), ~/.omp/ (Oh My Pi /omp), ~/.gemini/ (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.
- Install:
- Run: npx --yes graphyloop (a bare
graphyloopis the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.) - To target specific harnesses: npx --yes graphyloop --harness claude,omp (names: opencode, claude, codex, cursor, dsh, omp, gemini)
- Optional Claude Code plugin path (use the plugin OR
npx graphyloop --harness claude, not both): inside Claude Code run/plugin marketplace add chadixearth/graphyloopthen/plugin install graphyloop@graphyloop. - If npx asks "Ok to proceed?", answer yes. If npx is missing, stop and tell the user to install Node.js 20+ (npx ships with npm).
- Verify — every applicable check must pass:
npx --yes graphyloop doctorprints one row per harness (present / wired) and its LAST line must be GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK. If it prints GRAPH_LOOP_DOCTOR_ISSUES , run thefix:command it shows for each unwired row, then run doctor again.- Core engine files exist: ~/.graphyloop/graphyloop/cli.mjs , ~/.graphyloop/mcp-server.mjs , ~/.graphyloop/lib/mcp.mjs , ~/.graphyloop/lib/engine.mjs .
- OpenCode (if present): ~/.config/opencode/opencode.json contains plugin entries "./plugins/graphyloop/plugin.js" and "./plugins/server-guard/plugin.js", and ~/.config/opencode/agents/ contains 26 .md files.
- Claude Code (if present): ~/.claude.json has an mcpServers.graphyloop entry, ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md exists, and ~/.claude/agents/ is populated (unless using the Claude Code plugin instead).
- Codex (if present): ~/.codex/config.toml contains a [mcp_servers.graphyloop] section, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists.
- Cursor (if present): ~/.cursor/mcp.json has a "graphyloop" entry, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists (Cursor uses no home rules file; the workflow loads from ~/.agents/skills/graphyloop-workflow).
- DeepSeek Harness (if present): ~/.dsh/cordis.patch.yml contains a row
id: graphyloop-mcpnaming '@deepseek-ai/dsh-mcp-client', ~/.dsh/AGENTS.md exists, and ~/.dsh/skills/ holds graphyloop-squad. Optional deeper check:dsh --profile headless --dump-configprints that row. In dsh the tools are namespaced — call them as mcpgraphyloop (e.g. mcpgraphyloopswarm_state). - Oh My Pi (if present): ~/.omp/agent/mcp.json has mcpServers.graphyloop, and ~/.omp/agent/agents/ holds the squad .md files. An existing ~/.omp/agent/AGENTS.md is intentionally kept — the workflow then loads from the bundled skill graphyloop-workflow.
- Gemini CLI (if present): ~/.gemini/settings.json has mcpServers.graphyloop, ~/.gemini/commands/chadi-init.toml exists, and graphyloop-workflow/SKILL.md exists in ~/.gemini/skills/ (or ~/.agents/skills/ when Codex/Cursor is also installed). An existing ~/.gemini/GEMINI.md is intentionally kept.
- If any check fails: re-run the install with --force (automatic backups) and re-verify. Still failing? Report the exact error and stop.
- Wrap up: tell the user to RESTART their harness (close/reopen the terminal or editor), open a real project (not their home directory), and start the workflow: ask for /chadi-init (OpenCode, Claude Code, Gemini CLI — or /graphyloop:chadi-init with the Claude Code plugin), /prompts:chadi-init (Codex), or "run the graphyloop workflow init" (Oh My Pi, Cursor, Windsurf). In the DeepSeek Harness there are no slash commands: ask the agent to load the
graphyloop-squadskill instead. Give a one-line summary of what was installed.
Do not ask permission for reversible steps — proceed. Stop only for: Node < 20, an install failure, or a prompt you cannot answer.
How the workflow works
Workflow v3 is harness-neutral: the same 12 rules run in OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, DeepSeek Harness, Oh My Pi and Gemini CLI.
flowchart LR
A[Recall memory_search] --> G0[Goal + proof state what & check] G0 --> B{Size the work} B -- "inline ≤ 8 known files" --> I[Inline edit any mix of layers] B -- "2+ independent slices (~5+ min each)" --> C[ctx pack + contract ctx-slug.md + contract-slug.md] C --> D[One wave 1–3 lanes, driver keeps a slice] D --> E[Proof, not claims run it, real browser / URL] I --> E E --> F[Report Changed / Files / Verified / Skills / Blocked] F --> G[Record memory_store + why & commit/PR]
- Recall first, record last —
memory_searchbefore planning;memory_storeone dense line after, including the *why* and the commit/PR it landed in. - Goal + proof up front — state the end state, the measurable check that proves it, and the invariant it must not break ("prompt the what, not the how"; never weaken a test to make it pass).
- Inline first (measured) — up to 8 known files in any mix of layers, when the code is known or mappable in one batched read pass; a dispatch costs the driver minutes of waiting while an inline edit costs seconds.
- Fan out only for 2+ independent slices of about 5+ minutes each — 1–3 lanes (max 4), strictly disjoint files; the driver keeps the largest or most coupled slice and builds it while lanes run.
- Context pack before dispatch — write
ctx- .md(path:line, current code, pattern to copy) so lanes start editing instead of rediscovering. - Freeze the contract —
contract- .mdis the only cross-lane dependency. - Turn economy — batch reads, first edit by turn 5, done in about 20 turns (40+ = mis-sized).
- Isolate what collides — a lane that runs servers, databases or browsers gets its own wor
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