AGENTS.md Generator
What it does
Analyzes codebases with tree-sitter and generates AGENTS.md files for AI coding agents.
- Connects 내 컴퓨터에서 실행
- Account or key No key needed
- Category 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 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": { "agents-md-generator": { "command": "uvx", "args": [ "agents-md-generator" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
AGENTS.md Generator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 AGENTS.md Generator을 쓰고 있다고 하거나 답에 AGENTS.md Generator 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 AGENTS.md Generator에 연결할 수 없어요
AGENTS.md Generator는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · AGENTS.md Generator에 연결되는 앱 쓰기
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 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 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user agents-md-generator -- uvx agents-md-generatorClaude Code에서 /mcp 입력
AGENTS.md Generator이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
AGENTS.md Generator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 AGENTS.md Generator을 쓰고 있다고 하거나 답에 AGENTS.md Generator 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 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
AGENTS.md Generator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 AGENTS.md Generator을 쓰고 있다고 하거나 답에 AGENTS.md Generator 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 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
AGENTS.md Generator을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 AGENTS.md Generator을 쓰고 있다고 하거나 답에 AGENTS.md Generator 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add --scope user agents-md-generator -- uvx agents-md-generatorClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"agents-md-generator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}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 13일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 nushey 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 18일 전
- ✓ 통과
라이선스 있음
MIT 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 5836개 중 87%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5836개 중 37%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5836개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
AGENTS.md Generator, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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 18일 전 변경됐고, 최신 버전(0.6.1)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 Python (uv)도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent
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.
agents-md-generator
MCP server that analyzes codebases with [tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) and generates [`AGENTS.md`](https://agents.md/) files.
Python · C# · TypeScript · JavaScript · Go
Installation · Usage · Configuration · How It Works · Contributing
Compatible with any MCP-capable client: Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and others.
The server exposes three tools with a clear separation of concerns:
- `generate_agents_md` — main entry point. Runs the analysis pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions to your client.
- `scan_codebase` — standalone context tool for when you want deep codebase understanding without generating any file.
- `read_payload_chunk` — streams the payload back in chunks regardless of which tool produced it.
No large data travels over the MCP wire.
Table of Contents
- Installation
- Option A — pip install + setup wizard
- Option B — uvx
- Usage
- Tools
- Tool Parameters
- What Gets Generated
- How Incremental Scanning Works
- How Large Payloads Are Streamed
- Cache and Payload Location
- Project Configuration
- Options
- Environment Variables
- Project Size Profiles
- What the Analysis Detects
- Credits
Installation
Requirements: Python 3.11+, Git, and any MCP-compatible client.
See [INSTALLATION.md](https://github.com/nushey/agents-md-generator/blob/main/INSTALLATION.md) for the full guide including prerequisites and troubleshooting.
Option A — pip install + setup wizard (recommended)
pip install agents-md-generator
agents-md-generator setup
The setup wizard detects your installed clients, asks whether to configure globally or per-project, and patches the config files automatically. Supports Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, and Codex CLI.
Option B — uvx (no install needed)
If you have uv installed, uvx runs the package without a prior install step. Add the entry manually to your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "agents-md": { "command": "uvx", "args": ["agents-md-generator"] } } }
For Claude Code specifically:
claude mcp add agents-md -- uvx agents-md-generator
claude mcp adddefaults to--scope local(current project only). Add-s userto register it for all projects.
Usage
Once registered, ask your AI client:
"Generate the AGENTS.md for this project"
The client will call generate_agents_md automatically. To scan a different directory:
"Generate the AGENTS.md for the project at /path/to/project"
Tools
| Tool | Purpose |
|---|---|
generate_agents_md | Main entry point. Runs the pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions. Use this to create or update AGENTS.md. |
scan_codebase | Standalone context tool. Analyzes the codebase and returns a pure data payload with no AGENTS.md mandate. Use this when you need architectural context for any other task. |
read_payload_chunk | Streams the payload written by either tool in chunks until has_more is false. |
Tool Parameters
generate_agents_md
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
scan_codebase
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
force_full_scan | boolean | false | Ignore cache and rescan everything when explicitly set to true. |
read_payload_chunk
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Must match the path used in the preceding tool call |
chunk_index | integer | — | Zero-based chunk index. Increment until has_more is false |
What Gets Generated
The generated AGENTS.md follows the agents.md open standard. It is written as a README for AI agents, not as documentation for humans. Sections include:
| Section | Contents |
|---|---|
| Project Overview | Tech stack and top-level architecture shape |
| Architecture & Data Flow | Detected layers or domains with data flow direction |
| Conventions & Patterns | Naming rules, export contracts, import rules, how to add new entities end-to-end |
| Environment Variables | Variables detected in source files and .env.example |
| Setup Commands | Exact install and run commands from package.json, Makefile, etc. |
| Development Workflow | Build, watch, and dev server commands |
| Testing Instructions | Test commands and framework info (if detected) |
| Code Style | Lint/format commands (if config files detected) |
| Build and Deployment | CI pipeline info (if detected) |
Sections with no detected data are omitted entirely.
How Incremental Scanning Works
- First run (cold start) — all git-tracked source files are parsed with tree-sitter and cached
- Subsequent runs — only files whose SHA-256 hash changed since the last scan are re-parsed
- Semantic diff — for modified files, only changed public symbols are included in the payload
- No source changes? — the tool stops and asks whether you want to improve the existing
AGENTS.mdcontent anyway - Private symbols and test file internals are excluded from both cache and payload — only the public API surface matters for
AGENTS.md
How Large Payloads Are Streamed
For large codebases the analysis payload can be too big to return inline over the MCP wire. The server handles this transparently through read_payload_chunk.
Scans run in a separate process with stage progress notifications and a five-minute timeout. Cancellation stops the scan worker. Only one scan per project can run at a time in a server instance; use .agents-config.json to narrow repositories that exceed the time limit.
Generation always assembles a current snapshot, reusing cached symbols for unchanged source files. An interrupted generation can be retried even after its payload was consumed or another scan ran. The client remains responsible for writing AGENTS.md.
Serialized payloads are capped at 300,000 characters. Dropped analysis sections are recorded in metadata.degradations and metadata.truncated_sections. Existing AGENTS.md content and writing instructions are preserved; if these alone exceed the budget, the tool returns an error instead of truncating the document.
generate_agents_md flow
generate_agents_mdruns the pipeline internally, writes the payload to disk (includingAGENTS.mdwriting rules), and returnstotal_chunkswith read instructions- The client calls
read_payload_chunk(project_path, chunk_index=0), then incrementschunk_indexuntilhas_moreis false - The client concatenates all
datafields — the payload contains the rules and analysis data needed to writeAGENTS.md - The payload file is automatically deleted after the last chunk is read
scan_codebase flow (pure context, no AGENTS.md mandate)
scan_codebaseruns the analysis and writes a pure data payload to disk- Same chunked read via
read_payload_chunk - The client uses the payload for any purpose — code review, planning, Q&A
This flow is pure MCP — no filesystem access required from the client side. Any MCP-compatible client can follow it.
Cache and Payload Location
All runtime artifacts are stored outside your project, in the user cache directory:
~/.cache/agents-md-generator/<project-hash>/cache.json ← incremental scan cache
The is a SHA-256 of the project's absolute path — unique per project. Nothing is written to your repository.
Note: The server also writes a temporary
payload.jsonto this directory during analysis, but it is managed entirely by theread_payload_chunktool and deleted automatically after the last chunk is read. You never need to access it directly.
Project Configuration
Create .agents-config.json at your project root to customize behavior. This file is optional — all fields have defaults, and you can commit it to share settings with your team.
Full default configuration
{
"project_size": "medium", "exclude": [ "/node_modules/", "/bin/", "/obj/", "/.git/", "/dist/", "/build/", "/__pycache__/", "**/*.min.js", "**/*.min.css", "**/*.bundle.js", "/vendor/", "/packages/", "/.venv/", "/venv/", "/bower_components/", "/app/lib/", "/wwwroot/lib/", "/wwwroot/libs/", "/static/vendor/", "/public/vendor/", "/assets/vendor/", "/site-packages/" ], "include": [], "languages": "auto", "agents_md_path": "./AGENTS.md", "max_file_size_bytes": 1048576 }
Options
| Key | Default | Description |
|---|---|---|
project_size | "medium" | Project scale — tunes all internal caps and thresholds (see Project Size Profiles) |
exclude | (see above) | Glob patterns to exclude from analysis |
include | [] | If non-empty, only analyze files matching these patterns |
languages | "auto" | "auto" detects all supported languages, or pass a list like ["typescript", "python"] |
agents_md_path | "./AGENTS.md" | Output path for the generated file |
max_file_size_bytes | 1048576 | Files larger than this are skipped (default: 1 MB) |
Environment Variables
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
AGENTS_MD_LOG_LEVEL | INFO | Server log verbosity. Set to DEBUG to see per-file analysis details. Valid values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR |
Project Size Profiles
The project_size setting controls how aggressively the payload is compressed. A single knob tunes all internal caps — methods per class, symbols per file, directory aggregation, route caps, tree depth, and impact filtering.
| Profile | Lines (guidance) | Impact filter | Description |
|---|
| "small" | 0–15k | medium | Generous caps — nearly