Plumb
ภาพรวม
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
LSP-backed IDE intelligence plus concurrency-safe, transactional edits for AI coding agents.
สามเสาของ PopNx MCP
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
- เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
- ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 2 จาก 2 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
- การใช้งานiเริ่มต้น★ 4
ใช้ทำอะไรได้
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
- การเชื่อมต่อ: –
- ช่องทาง (transport):
- หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ก่อนติดตั้ง
- ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 2 จาก 2 ข้อ
- รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
- ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่
ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง
ทำอะไรได้บ้าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
ผลตรวจเบื้องต้นi
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569
- ✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub plumbkit ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
- ✓ ผ่าน
ยังมีคนดูแล
มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน
- … ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
- – ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
- – ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
- … ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi
- ดาวมากกว่า 82% ของอีก 5729 ตัวในหมวดนี้
- ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 54% ของอีก 5729 ตัวในหมวดนี้
- ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5729 ตัวในหมวดนี้
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
คำถามที่พบบ่อย
Plumb ปลอดภัยไหม?
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน และส่งรุ่นล่าสุด (0.26.2) เข้า registry 25 วันที่ผ่านมา
ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code
มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?
ในหมวดเดียวกันมี REA, Netdata, Front-End Checklist
ตัวที่ใช้แทนได้
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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.
README จากผู้ทำ
เปิดอ่าน README
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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 serveis 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_sessionsnames 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_messagesgive 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_intentdeclares 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_findingsturns 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_symbolunderstand scope, types, and references. - Real diagnostics inline — actual
gopls/pyrightoutput 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_startreturns 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.tomland not a git repo? Runplumb initonce to pin
the workspace root (it also seeds
.plumb/context.mdand 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.
| Tier | Languages | What you get |
|---|---|---|
| First-class (CI-tested, real-binary integration) | Go (gopls), Python (pyright) | Full LSP: definitions, references, rename, diagnostics, hierarchies + all write tools |
| Validated | Java (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, Markdown | Ranked 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