Celmis
What it does
Self-hosted code intelligence: cross-repo Q&A, dependency audits and PR review, over MCP
- Connects 내 컴퓨터에서 실행
- Account or key No key needed
- Category 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 2/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "celmis": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
Celmis을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Celmis을 쓰고 있다고 하거나 답에 Celmis 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Celmis에 연결할 수 없어요
Celmis는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · Celmis에 연결되는 앱 쓰기
- 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user celmis -- docker run -i --rm ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30Claude Code에서 /mcp 입력
Celmis이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
Celmis을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Celmis을 쓰고 있다고 하거나 답에 Celmis 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Celmis을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Celmis을 쓰고 있다고 하거나 답에 Celmis 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Celmis을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Celmis을 쓰고 있다고 하거나 답에 Celmis 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요
JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add --scope user 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"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 12일 점검
- ! 주의
제작자와 저장소 일치
게시자(constantinemakoid)가 저장소 소유자(Celmis-labs)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 어제
- ✓ 통과
라이선스 있음
AGPL-3.0 사용
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5808개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5808개 중 38%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5808개 중 38%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Celmis, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 어제 변경됐고, 최신 버전(0.1.30)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리의 다른 것
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Serena MCP: the IDE for your agent
A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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