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。Google でログインするとレビューを書けます。プロトタイプ · 30分ごとに更新
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Plumb

作者:plumbkitバージョン 0.27.0i★ 4i–
レジストリ名io.github.plumbkit/plumb

インストール方法

What it does

LSP-backed IDE intelligence plus concurrency-safe, transactional edits for AI coding agents.

  • Connects –
  • Account or key No key needed
  • Category 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 3/3 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 はまだ Plumb につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

ChatGPT はまだ Plumb につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

代わりにできること

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

Claude Code はまだ Plumb につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

Cursor はまだ Plumb につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

VS Code はまだ Plumb につなげません

提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?Plumb を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
npm/PyPIにない
接続方法
–
最新バージョンi
0.27.0
レジストリ公開日i
2026年11月11日
コードの最終更新i
2026年11月11日
作者
plumbkit
ウェブサイト
getplumb.sh
レジストリでの状態
有効

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15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 plumbkit で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:4 日前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 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

確認していること → · JSON

作者の方へ:再確認の依頼・情報の誤りの報告

話し合い

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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5915件のうち83%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5915件のうち90%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5915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

Plumbは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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4 日前、最新バージョン(0.27.0)がレジストリに届いたのは4 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。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

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

GitDiagram

Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.

作者:ahmedkhaleel2004広く使われている★ 1.9万2 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · gitdiagram.comPopNx チームが実際に試用

Appllama

Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.

作者:Appllama広く使われている★ 51743 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · appllama.io

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者:cloudflare広く使われている★ 446614 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · mcp.cloudflare.comPopNx チームが実際に試用

Omnara

Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.

作者:omnara-ai広く使われている★ 33952 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · omnara.com

Repowise

Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.

作者:repowise-dev広く使われている↓ 6506/週★ 8138 リポジトリ全体のスター一昨日更新

パソコンでもクラウドでも✓ 提供元 · repowise.dev
  • GitDiagram — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Appllama — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Cloudflare MCP — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Omnara — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Repowise — クラウドでもパソコンにインストールでも使える · キー不要

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。

IDE intelligence for agents — guardrails for unattended work, coordination for fleets.

Plumb is an MCP server that gives a coding agent the intelligence layer of an IDE — LSP-backed semantics, a tree-sitter code index, and project memory — inside guardrails: atomic, lock-serialised writes with transactional rollback, scoped filesystem and git access, and a daemon that survives its own crashes. And because every agent you run shares that one daemon, plumb is also the coordination layer between them: peers see the writes others made, message each other, and hand off work instead of duplicating it. A single binary; nothing else to install.


Why Plumb

LLM agents usually work by reading whole files into the context window — token-heavy, lossy at scale, blind to symbol semantics, and unsafe to let loose on a real repo. Plumb is built on four pillars, in priority order.

1. Reliability & write-safety

Leaving an agent to edit a codebase for an hour is only viable if writes can't corrupt files and a crash can't wedge your session.

  • Atomic I/O — every write is staged in a temp file and renamed into place. No partial writes, ever. Symlink-aware, CRLF-tolerant.
  • Per-path locking — the daemon serialises concurrent writes to the same file across every session and chat window. No races.
  • Multi-file transactions — apply edits across dozens of files with guaranteed atomic rollback if any step fails.
  • Crash-resilient daemon — plumb serve is a reconnecting proxy. If the daemon crashes or hangs, it respawns one and replays the handshake; the agent never notices. In-flight writes are never silently re-run.
  • Optimistic concurrency — mtime/sha guards catch stale edits before they clobber newer changes.

See it run: docs/demos/ — two-agents-one-file.sh (a stale write is refused, nothing is lost) and daemon-respawn.sh (below — the daemon is killed mid-session; the agent's next edit still succeeds):

2. Multi-agent coordination

One daemon serves every agent you run — which makes it the natural place for agents to *see and talk to* each other, not merely avoid each other's writes. Locks stop two agents corrupting a file; coordination stops them duplicating a task, rebasing onto a function signature a peer is mid-rewrite of, or shipping a change a peer's in-flight work is about to invalidate.

  • Peer awareness (on by default) — workspace_sessions names every active session and the writes it made, as the daemon recorded them. Recorded activity, not another agent's say-so: an agent about to start a task can see that a peer is already in those files. (Read-only operations never appear, and a write that failed or was refused is kept but marked [failed — no change applied] — so "a peer is working here" and "this landed" are distinguishable at a glance.)
  • An agent-to-agent mailbox (on by default, same workspace) — leave_note / check_messages give sessions a threaded channel: hand a change to the peer already rewriting those files, or ask a peer to *measure* a behaviour instead of assuming it. Messages ride on ordinary tool results, so a working agent receives them without polling.
  • Advisory intents (opt-in: [collab] intents) — share_intent declares what an agent is working on; a peer whose write touches a claimed path gets a hint at the moment of the would-be collision. Intents are deliberately labelled as unverified claims, kept distinct from the daemon-recorded activity feed, and never block anything.
  • Durable findings (opt-in: [collab] knowledge_handoff) — share_findings turns what an agent just learned into a searchable, secret-scrubbed project memory immediately, so the knowledge outlives the session that produced it.

Coordination is advisory by design — the write-safety above never depends on agents cooperating. Reference: Cross-agent sharing in the tool docs and the [[collab] config section](docs/configuration.md#collab--cross-agent-sharing).

3. Semantic intelligence

The same primitives your editor has, exposed as structured tools:

  • LSP-backed refactors — rename_symbol, replace_symbol_body, safe_delete_symbol understand scope, types, and references.
  • Real diagnostics inline — actual gopls/pyright output is appended to every write, so the agent learns it broke the build immediately.
  • Symbol search — scoped to your code, no stdlib or dependency noise.
4. Context efficiency & safety controls
  • Read only what you need — symbols or line ranges, not 2,000-line files.
  • Scoped access you control — a per-connection path allowlist (read-only vs read-write roots) plus tiered git gating (destructive and network operations are off by default and need explicit confirmation). See SECURITY.md.
  • One-round-trip bootstrap — session_start returns workspace, branch, recent commits, diagnostics, and project memory.

See the measured, reproducible numbers behind this: docs/use-cases.md — reading one function is 2.9×–33.4× less context than the whole file (the ratio is how much of the file you didn't need), and find_references returns the real call sites where a text search is 60% noise. The page publishes the losses too: read_multiple_files costs 1.31× more payload than reading the files natively (down from 1.32×, but still a loss — see Scenario 10 for why it isn't smaller). Every figure is regenerated by scripts/measure-use-cases.py.


Get started

Plumb is a single binary — from zero to your first answer:

1. Install

# Homebrew (macOS + Linux) — recommended

brew install plumbkit/plumb/plumb

or with Go

go install github.com/plumbkit/plumb/cmd/plumb@latest

or grab a prebuilt binary: https://github.com/plumbkit/plumb/releases

macOS note: prebuilt binaries are not yet notarised — on first run you may

need xattr -d com.apple.quarantine ./plumb, or right-click → Open. Homebrew

installs avoid this.

2. Connect your agent

plumb setup claude-code      # also: claude-desktop, codex, gemini, cursor, …

plumb setup writes the MCP config for you — no hand-editing JSON.

3. Open your project and try it

Make sure the language server you need is on your $PATH (gopls for Go, pyright for Python, …), then point your agent at a real question. In Claude Code:

cd your/project

claude "Use plumb to orient in this repo (session_start), then show me everywhere is called and what would break if I changed its signature."

Plumb resolves the workspace and runs session_start for orientation, then answers with real LSP and topology data — actual call sites and blast radius — instead of guessing from file dumps. It's read-only; nothing is modified. (Any connected agent works — just paste the prompt.)

No go.mod/pyproject.toml and not a git repo? Run plumb init once to pin

the workspace root (it also seeds .plumb/context.md and project config).

Full walkthrough → docs/getting-started.md.


Language support (honest version)

Plumb negotiates LSP capabilities per language and also ships a built-in tree-sitter index for search and navigation with no language server. Support comes in tiers — we'd rather be precise than claim a big number.

TierLanguagesWhat you get
First-class (CI-tested, real-binary integration)Go (gopls), Python (pyright)Full LSP: definitions, references, rename, diagnostics, hierarchies + all write tools
ValidatedJava (jdtls), Rust (rust-analyzer), Swift (sourcekit-lsp), TypeScript/JS (typescript-language-server), Zig (zls), Kotlin (kotlin-lsp), HTML (vscode-html-language-server)Full LSP; just put the server on $PATH and it activates automatically (exclude any language with [lsp. ] enabled = false). HTML carries one caveat: that server has no filesystem access, so it answers only from documents already opened
Search & navigation (tree-sitter, no LSP needed)31+ incl. JS/TS/TSX, Ruby, C, C#, Elixir, Scala, PHP, JSON, CSS, SCSS, XML, Lua, C++, Objective-C, Dart, Bash, SQL, HCL, Dockerfile, TOML, YAML, MarkdownRanked symbol search, outlines, graph exploration via the Topology index

Real-binary validation has been exercised on macOS and Linux — as of 2026-08-21, all nine adapters pass their integration tests against real server binaries on both. Details, including three toolchain traps that look like adapter bugs, are in docs/adding-an-lsp.md. Windows is tracked but not yet supported — the daemon's Unix-socket architecture needs a port.


How it works

plumb serve is a thin, reconnecting stdio proxy. The real work happens in one shared background daemon, so language servers stay warm across chats.

flowchart TD

A1["Claude"] --> S1["plumb serve *"] A2["Codex"] --> S2["plumb serve *"] A3["Gemini"] --> S3["plumb serve *"] S1 --> K["plumb.sock"] S2 --> K S3 --> K K --> D["plumb daemon "] D --> SDB[("stats.db * global — all projects")] D --> G["gopls → /projects/foo"] D --> P["pyright → /projects/bar"] G --> F1[("/projects/foo/.plumb/ * topology.db · memory.db")] P --> F2[("/projects/bar/.plumb/ * topology.db · memory.db")]

* plumb serve is a reconnecting proxy — if the daemon crashes or hangs it respawns one and replays the handshake, so your session survives without the agent noticing.

** one shared process, reused across every conversation.

*** SQLite. One global stats.db (tool stats + episodic summaries); two per-project indexes under each workspace's .plumb/ — topology.db (the code graph) and memory.db (memory search). Schema details → docs/architecture.md.

Servers stay warm across chats, per-path locks are shared across every connection, and symbol indexes update live after each write. Full architecture → docs/architecture.md.


Monitoring (TUI)

Run plumb with no arguments for a live dashboard — see what your agent is doing in real time: every tool call as it happens, daemon health, per-tool stats, and streaming logs you can follow and filter. The fastest way to catch a runaway loop or confirm an edit landed.


Core capabilities

Plumb exposes 61 tools. The ones you'll use constantly:

session_start · workspace_symbols · get_definition · find_references · rename_symbol · edit_file · transaction_apply · diagnostics

The rest cover filesystem reads/writes, LSP hierarchies, tiered git, an optional local Topology index (ranked search + blast-radius/route analysis, no language server needed), durable per-project memory, and cross-agent coordination (peer sessions, an age

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます