プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

codebase-synapse

作者:iwielsバージョン 0.1.13i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.iwiels/codebase-synapse

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Indexes codebase into a local knowledge graph with 40+ AI tools and codebase-guard.

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。

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: 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。

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": {
    "codebase-synapse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codebase-synapse"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add codebase-synapse -- npx -y codebase-synapse

Cursorで開く

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": {
    "codebase-synapse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codebase-synapse"
      ]
    }
  }
}

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。

VS Codeで開く

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": {
    "codebase-synapse": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codebase-synapse"
      ]
    }
  }
}

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7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 iwiels 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

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1395件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1395件のうち36%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1395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

codebase-synapse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(0.1.13)がレジストリに届いたのは3 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:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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:★ 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

GitHub

作者:github

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

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT4 日前更新
インストール

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

パソコンで動く★ 10,225MIT16 日前更新
インストール

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。

🧠 Codebase Synapse

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


The Problem

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.

How it works
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

⚡ Quick Start

1. Index your project (CLI, Zoekt-style)
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.

2. Start the MCP server
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.

Configure your 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

✨ What It Does

🔍 Search & Discovery
ToolDescription
semantic_searchVector similarity search using local embeddings (all-MiniLM-L6-v2)
search_codeFull-text search across code (FTS5 + BM25 ranking)
search_symbolFind functions, classes, types by name or pattern
hybrid_searchCombined semantic + lexical search with RRF fusion
find_similarFind structurally similar code using MinHash + LSH
find_symbol_everywhereLocate a symbol across all indexed projects
🕸️ Knowledge Graph
ToolDescription
get_callers / get_calleesNavigate the call graph in either direction
get_imports / get_dependentsTrace dependency chains
impact_analysisCompute blast radius before editing a file
find_pathFind the shortest connection between two symbols
find_dead_codeDetect unreachable functions and unused exports
get_pagerankIdentify the most critical nodes in your architecture
query_graphRun Cypher-like queries against the knowledge graph
🏗️ Architecture
ToolDescription
get_architectureFull project architecture overview (languages, entry points, hotspots)
get_file_structureDirectory tree with symbol annotations
project_overviewHigh-level summary with key metrics
get_route_mapExtract HTTP routes and their handler mappings
suggest_boundariesDetect module boundaries via Leiden clustering
check_boundariesValidate cross-module dependencies against defined boundaries
get_clustersCommunity detection across the codebase
🔬 Git Archaeology
ToolDescription
git_archaeologyDeep history analysis of a file (authors, churn, evolution)
get_hotspotsFiles with highest complexity × change frequency
detect_change_couplingFiles that always change together
get_recent_semantic_changesSemantically meaningful recent changes
index_git_historyBuild temporal analysis from git log
🧠 Memory & Context
ToolDescription
memory_store / memory_search / memory_listPersistent notes, facts, and decisions across sessions
session_remember / session_recallShort-term memory within a session
get_contextBudgeted context preparation for AI agents
get_edit_contextFocused context for a specific file edit
get_working_setRecently accessed and modified files
manage_adrArchitecture Decision Records management
🛡️ Codebase Guard

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.

🔧 Technical Details

LanguageRust (compiled native binary)
TransportMCP stdio (JSON-RPC)
StorageSQLite (WAL mode, zero config)
Embeddingsall-MiniLM-L6-v2 via Candle (offline, local, lazy-loaded)
ParsingTree-sitter (10 languages)
Distributionnpm with prebuilt binaries (Windows, macOS, Linux × x64, arm64)
Supported Languages

Rust · Python · TypeScript · JavaScript · Go · Java · C# · PHP · C · C++

Architecture
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

🤝 Contributing

Contributions are welcome! The project uses standard Rust tooling:

# Run tests

cargo test

Lint

cargo clippy -- -D warnings

Format

cargo fmt --all

📄 License

Apache-2.0

PopNxに聞く