Celmis
概要
作者による説明(英語の原文)
Self-hosted code intelligence: cross-repo Q&A, dependency audits and PR review, over MCP
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: Streamable HTTP
- カテゴリ: 開発者ツール
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。
チェック 1/2 合格 · あなたのパソコンで動きます
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く
SettingsDeveloperEdit Config
この設定を貼り付けて保存
{ "mcpServers": { "celmis": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30" ] } } }Claude を終了してもう一度開く
試してみる
Celmis を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が Celmis を使っていると言うか、回答に Celmis のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ Celmis につなげません
Celmis はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
代わりにできること
A · Celmis につなげるアプリを使う
- 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
- 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
- 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
- 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
- Sentry✓ ChatGPT
- Front-End Checklist✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
ターミナルを開く
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
このコマンドを貼り付けて Enter
claude mcp add celmis -- docker run -i --rm ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30Claude Code で /mcp と入力
Celmis が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
試してみる
Celmis を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が Celmis を使っていると言うか、回答に Celmis のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
Cursor の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
Celmis を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が Celmis を使っていると言うか、回答に Celmis のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
VS Code の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
Celmis を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が Celmis を使っていると言うか、回答に Celmis のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定
パソコンにインストール
Claude Code
claude mcp add celmis -- docker run -i --rm ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"celmis": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"celmis": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"celmis": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30"
]
}
}
}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。
ひと目でわかる
- 接続方法
- パソコンで動く
- トランスポート
- streamable-http
- 最新バージョンi
- 0.1.30
- レジストリ公開日i
- 2026年9月14日
- コードの最終更新i
- 2026年11月9日
- 作者
- Celmis-labs
- パッケージ
oci: ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30- ウェブサイト
- celmis-labs.github.io
- レジストリでの状態
- 有効
使えるアプリ
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
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11日にチェック
- ! 注意
作者とリポジトリが一致
公開者(constantinemakoid)がリポジトリの所有者(Celmis-labs)ではありません。別の人が登録した可能性があります
- ✓ 合格
今もメンテナンスされている
コードの最終更新:昨日
- … 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
話し合い
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
ユーザーレビュー
まだレビューはありません
開発者ツールのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5747件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5747件のうち39%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5747件のうち12%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
Celmisは安全ですか?
当てはまる基本チェック2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昨日、最新バージョン(0.1.30)がレジストリに届いたのは2 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Dockerも必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:REA, Netdata, Front-End Checklist
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
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
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。
Celmis
Understand, review, secure and fix your code, in one self-hosted place. One machine. Your model, your network. The code never leaves the company.
Website · Documentation · Quick start · What's new · Results
Celmis puts everything an engineering team needs to work with its code in one place. It indexes all of your repositories once, into a symbol graph built without a model, and every tool reads that same index:
- understand code nobody documented: questions across repositories answered with
file:linecitations, in the app or from a coding agent (Claude Code, Cursor, Codex) over MCP, plus the team's own skills and checklists for the task at hand; - review pull requests with what the change touches beyond its own repository;
- secure the dependencies: CVE audit, a CycloneDX SBOM and an evidence pack a third party can verify;
- fix what an alert or a finding points at: an embedded Claude Code session on *your* subscription edits the code and the runner opens a pull request (220 seconds on one measured finding). A person reviews and merges; Celmis never merges or deploys.
It is built for the team that ships the code and answers for it in production. Instead of a separate tool for each of those jobs, each with its own access rules and its own copy of your code, one installation holds them all. The aim is a small team that can run several products and the integrations between them.
What "beyond its own repository" means today. Before a merge, the review checks the other repositories for values the change removes that they still hardcode, for deploy files that point at the changed repository, and for code that calls a changed function by the same name, quoting both sides. These are checks, not a call graph between repositories; that graph is not built yet.
What it does
| Ask the code | Questions across several repositories, answered with file:line citations on both sides of a call. Ask the code |
| Codebase and MCP | 51 tools over MCP, a compact /mcp/dev profile for editors, a Claude Code plugin, and versioned knowledge packs of the skills your team already explains out loud. MCP · Packs |
| Pull-request review | Agents read the diff and, where the graph exists, who else calls what changed, across repositories. Talk to it with @celmis, teach it with remember, and it stays quiet when there is nothing to say. Review |
| Evidence | Dependency audit, CycloneDX SBOM and an evidence pack whose manifest a third party recomputes. SBOM and evidence |
| Fix from here | An alert or a dependency finding becomes an embedded session, then a branch, then a pull request. A human reviews and merges; Celmis never merges. Fix from here · Alerts |
| Access you can defend | Repositories are closed by default, MCP tokens are issued per person, every call is audited, secrets are withheld at the source, and a repository can be shared with another workspace for a fixed time. Who can see what · Sharing |
Install
git clone https://github.com/Celmis-labs/Celmis.git celmis && cd celmis
./scripts/init-env.sh # writes .env and fills every secret docker compose --env-file .env up -d
Then open http://localhost and paste one model provider key under Settings → LLM Setup.
197 seconds from clone to six healthy services on a clean server. Postgres and Qdrant are bundled; about 4 GB of RAM. Details in Quick start. An installation without a licence admits up to five people; see Licensing.
What's new in v3
- Review that earns its comments. Findings below your comment level never reach the pull request; a review with nothing to say approves. Comments are the problem, the reason and the fix, in the repository's language (3.1).
- A reviewer you can talk to.
@celmiscommands and questions in the thread,rememberrules, learning from what the team dismisses, incremental review of each push, Jira acceptance criteria checked in the summary (2.3). - Knowledge packs. Versioned skills, API examples and checklists per workspace, readable in the app and by coding assistants through
briefandskills;celmis-packpublishes them (3.0). - Access closed by default. A repository nobody has a rule for is invisible; MCP tokens belong to a person; every call is audited (2.3.7). Stricter secret hiding in 3.0.2.
- Sharing between workspaces. For research, for a fixed time, with hidden paths and a ceiling on readers (3.1).
- A developer MCP profile and a Claude Code plugin sized for an editor (2.3.7).
Every release is in the changelog.
Logs, and where the line falls
Celmis does not watch your services; Grafana or whatever you already run does that. The application ingests no logs of its own and starts from the alert. The repository ships an optional observability overlay (Prometheus, Loki, Promtail, Grafana) that does collect them, platform-wide rather than Celmis-only:
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.observability.yml up -d
Every port binds to 127.0.0.1 and is reached over an SSH tunnel, because Loki has no authentication. GRAFANA_ADMIN_PASSWORD is required.
What that buys you that a diff-only tool cannot
Ask a question that spans two repositories, and the answer quotes both, as in the screenshot at the top of this page. That is not a search result. The gateway and the payments service are separate repositories with no shared code, and the answer traces the call chain between them — then notices, unprompted, that the Kafka topic name is hardcoded in both and that changing one silently breaks the other.
A reviewer that reads only the diff structurally cannot say that. It never had the other repository open.
Nine things people do with it
| You are a PM, a delivery lead or the client and want to know what state a group of projects is in, or how something actually works | Ask it. From any device, anywhere, without booking time from an engineer and without a meeting whose only output is a paragraph → Ask the code |
| A new engineer has a question a senior would have to answer | Every one of those pulls someone experienced out of flow, at the moment they are already covering. The codebase answers instead, with file:line citations → Ask the code |
| Two teams share an integration and neither can read the other's repository | Load it, grant the right to ask, and deny the paths that must stay private. They get answers; the credentials are refused at the source → Who can see what |
| A customer or an auditor asks for your SBOM | One button, CycloneDX, plus an evidence pack whose manifest they recompute themselves — against a hash you publish where the pack is not → Dependencies, SBOM and the evidence pack |
| A vulnerability lands in a dependency | *Fix from here* hands an embedded session the repository, the package and the finding. It edits, the runner pushes a branch and opens a PR → Fix from here |
| A pull request needs reviewing | Agents read the diff — and, where the graph is built, who else calls what is being changed, including from another repository → Pull-request review |
| Forty services need the same thing done to them | Write the sentence. Celmis shows which repositories it resolves to and waits for a second press, rather than finding them among forty and pressing a button forty times → Ask for work across repositories |
| An alert fires at 02:00 and you are not at a desk | It lands in Celmis and goes out to the workspace's chat channel, and *Fix from here* opens a session already holding the alert. The runner opens the pull request → Alerts, and fixing from a phone |
| Your own agent or editor needs to understand the codebase | Point it at /mcp/. Fifty-one tools over the same index, thirty-five of them read-only, under the same access rules — no second copy of your code anywhere → Connect Claude Code and other MCP clients |
The first three are the ones a code-review tool does not do at all, and they are the reason this is a platform rather than a reviewer: index once, then read that index from whichever side of the work you are standing on.
Three numbers
| 197 seconds | from git clone to six healthy services, measured on a clean server |
| $0.118 | per pull request reviewed, on the model this ships with |
| 17th of 50 | on the Martian Code Review Bench offline set, under all three judges |
That last one is deliberately unflattering, and it stays. It measures one of the surfaces below — pull-request review on isolated single-repository PRs — and that set has no sibling service for a symbol to have consumers in, so the thing this product is built around is not in the number at all. The table, the audit of every finding it scored false, and the command that reproduces both are in Results.
Table of contents
- What it does
- What's new in v3
- What that buys you that a diff-only tool cannot
- Nine things people do with it
- Three numbers
- Quick start
- First user and admin
- Connect a repository
- Ask the code
- Pull-request review
- Dependencies, SBOM and the evidence pack
- Fix from here
- Alerts, and fixing from a phone
- Ask for work across repositories
- Who can see what
- Languages and formats
- Deterministic checks — no model, no false positives
- Connect Claude Code and other MCP clients
- Results
- Audit of the false positives
- Test repositories
- Configuration
- Operations
- Local development
- CLI reference
- Architecture
- Troubleshooting
- Project layout
- Provenance and rights
Quick start
What you need
| Docker | 24+ with Compose v2 | Docker Desktop on macOS/Windows, the native engine on Linux |
| A model API key | one of | Google Gemini, Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Groq or Mistral. A free Gemini key is enough to evaluate: https://aistudio.google.com/app/apikey |
| RAM | ~4 GB free | Measured on a real indexing run: 1.1 GB peak across all five containers, 565 MB at rest |
Postgres and Qdrant are **bundled