Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Octocode MCP - AI Context Platform

von bgauryyVersion 7.0.9i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.bgauryy/octocode-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

AI code research platform. Search, analyze, and extract insights from any GitHub repository.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: GITHUB_TOKEN

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: GITHUB_TOKEN

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "octocode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octocode-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add octocode --env GITHUB_TOKEN=your-value -- npx -y octocode-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "octocode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octocode-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "octocode": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octocode-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • GITHUB_TOKEN geheim env
    GitHub Personal Access Token. Optional - authenticate via GitHub CLI (gh auth login) for automatic token management, or set this token manually for CI/CD environments.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bgauryy bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7266 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 1 % der anderen 7266 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7266 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Octocode MCP - AI Context Platform sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: GITHUB_TOKEN

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (7.0.9) kam vor 12 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Octocode: agentic research platform

Evidence-first code research for AI agents and developers.

Octocode researches your local code and external code alike (GitHub repositories, PRs, npm) with one toolset: ripgrep + AST search, trees, precise reads, and LSP. Use it as a CLI or MCP server, backed by a Rust engine for fast, token-efficient results across single files or mega-repos.


Table of contents

  • Quick start
  • Why Octocode
  • Built for research (benchmarks)
  • Tools
  • MCP
  • CLI
  • Configuration
  • Authentication methods
  • Security
  • Language support
  • Skills
  • Architecture
  • Documentation
  • Troubleshooting
  • Agent workflows

Quick start

Prerequisites: Node.js 20.12+

1. Run the Octocode CLI with `npx`

npx octocode --help

2. Authenticate with GitHub - optional, but unlocks private repositories and higher API rate limits:

npx octocode auth login

npx octocode status # verify the active token source

3. Choose your interface. Same tools and Rust engine on both. (Clone is on by default in the CLI, opt-in for MCP.)

🖥️ CLI - research straight from your terminal:

npx octocode

🤖 MCP - one-click install:

Show more install options (Windsurf, Kiro, Goose, LM Studio, Claude Code)

Claude Code:

claude mcp add-json octocode --scope user '{"command":"npx","type":"stdio","args":["octocode-mcp@latest"]}'

Any other client: npx octocode install


Use it as an MCP server

Add to your MCP client config (or use a one-click install above):

{

"octocode": { "command": "npx", "type": "stdio", "args": ["octocode-mcp@latest"] } }

Put a GitHub token and options under env (see Configuration).

Use it as an agentic-friendly CLI

Run npx octocode and agents figure out the rest. The bare command prints built-in usage and the full tool catalog, so any coding agent knows how to drive it out of the box, no MCP client or extra wiring required.

npx octocode                                         # self-describing usage for agents

npx octocode tools # list every tool npx octocode tools localSearchCode --scheme # inspect a tool's schema

Every MCP tool is also a plain command: JSON in, token-efficient YAML out. Local paths route to local tools; owner/repo[/path] routes to GitHub.

npx octocode tools localSearchCode \

--queries '{"path":".","searchText":"authenticate","maxFiles":20}'

```yaml

results:

  • id: localSearchCode-1 data: files:
  • path: src/auth.ts matches:
  • line: 12 value: "export async function authenticate(req: Request) {"

Learn more at [octocode.ai](https://octocode.ai).


Why Octocode

Agents code better from evidence than from guesses. Octocode researches two worlds with one flow, your local code and external code on GitHub and npm, and hands back compact, citable context before an agent changes, reviews, or explains code. *Code is truth; context is the map.*

Most tools do one slice (web search, or grep your repository) and hand back a fixed blob. Octocode covers the whole loop and lets the agent decide what data it needs next:

  • Agent-driven, efficient flows. Instead of one-shot dumps, Octocode chains cheap steps into an optimized research flow: broad code search, then fetch only the exact matched lines/region, with smart pagination and out-of-the-box minification so the model never over-fetches. Every result carries next-step hints to the cheapest follow-up.
  • Scales to monorepos. Spot a pattern in one repository, follow the PR that introduced it, then trace it across other repositories and your own files, without leaving the chat. Clone any repository and study it locally.
  • Smart GitHub flow. Parallel bulk queries across code, PRs, commits, issues, and repositories, all with the same search-broad, read-narrow, trace-semantically discipline.
  • Works without GitHub. Clone any repository and point the local tools (search, AST, LSP, content) at it, same evidence-first flow.
  • Reads shape, not noise. On-the-fly minify/skeletonize across 70+ languages: a 100 KB file in a few hundred tokens, not walls of boilerplate.
  • Fast, self-contained. Search, parsing, navigation, and redaction run in one prebuilt Rust engine: quick on a laptop or a mega-repo, nothing extra to install.
  • Safe by default. Every byte to the model is scanned and secrets redacted first (see Security).

What you can do (whenever the next step needs proven context, not a guess):

NeedUse Octocode to
Codebase questionsSearch local or GitHub code, read exact regions, browse trees, and carry file/line anchors into the answer.
Implementation researchCompare patterns across repositories, npm packages, pull requests, commits, and local files before changing code.
Semantic navigationResolve definitions, references, callers/callees, call hierarchy, hovers, symbols, diagnostics, and type relationships through LSP.
Structural matchingRun AST-shaped searches with patterns or YAML rules so comments and strings do not become false positives.
Large-file contextMinify, skeletonize, or paginate code so agents spend tokens on relevant structure instead of boilerplate.
Agent workflowsSame engine through MCP, CLI, and Agent Skills.

Built for research (benchmarks)

A blind, head-to-head test on research-oriented flows rather than plain lookups (multi-hop traces, dependency/call-graph chains, commit ranges, blast-radius, PR reviews across repositories).

How it works: 30 GitHub questions × 3 passes; Octocode vs gh, gh+Headroom, and gh+RTK on identical questions (only the CLI differs). A blind judge (gpt-5.5) grades correctness; the metric is characters through the model, counted from instrumented logs (characters, not tokens). Result: at near-parity correctness, Octocode answers with ~2.0× fewer characters than plain `gh`, ~2.6× fewer than `gh`+Headroom, and ~3.2× fewer than `gh`+RTK in the local-build headline runs.

▶ [Open the interactive report](https://raw.githack.com/bgauryy/octocode/main/packages/octocode-benchmark/results/index.html) · [run it / method](https://github.com/bgauryy/octocode/tree/main/packages/octocode-benchmark/skills/octocode-benchmark) · questions · all reports


Tools

17 tools in the full catalog. How many register depends on the surface and the flags you set:

SurfaceRegistersWhat that set is
MCP, no flags8GitHub search and read, plus npmSearch
MCP, ENABLE_LOCAL=true14Adds the five local tools and lspGetSemantics
MCP, + ENABLE_CLONE=true15Adds ghCloneRepo
MCP, + ENABLE_TOOLS allowlist17Adds ghListReleases and ghSearchDiscussions
CLI, no flags15Local tools and clone are on by default
CLI, + ENABLE_RELEASES=1 ENABLE_DISCUSSIONS=117Adds the same two GitHub tools

ghListReleases and ghSearchDiscussions need two settings on MCP, not one: ENABLE_RELEASES=1 or ENABLE_DISCUSSIONS=1 puts the tool in the catalog, and ENABLE_TOOLS="ghListReleases,ghSearchDiscussions" registers it. Either setting alone leaves the tool unregistered, because both carry isDefault: false and the MCP registration filter admits only default or explicitly allowlisted tools. The CLI needs only the ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS flags. ENABLE_LOCAL and ENABLE_CLONE accept true or 1; ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS also accept yes and on. Flags: Configuration.

Token knobs. concise:true returns path/title-only lists. minify controls file read density: symbols = skeleton with line numbers, standard = comments/blanks stripped (default), none = exact bytes.

GitHub tools
ToolWhat it doesKnob
ghSearchCodeCode and path search across GitHub by owner, repository, path, filename, extension, and match filters. Accepts 1 to 5 parallel queries.concise
ghGetFileContentRead a GitHub file or region: full file, line range, match slice, or paginated chars.

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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