Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local code search and task context packs for coding agents
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
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.
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.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bvolpato bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.3.1) kam vor 10 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
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.
Search code and notes. Build context for coding tasks.
Files and queries stay on your machine. The default model downloads its pinned assets on first use.
Website · Architecture · Benchmarks · Contributing · Discussions
# Find code by intent
ig "where is refresh token rotated?"
ig context "fix refresh-token races" --since main --budget 8000
Abridged output:
# ivygrep context
Budget: 7642 / 8000 estimated tokens Coverage: 7 files | 2 primary | 1 definitions | 1 dependencies | 0 dependents | 2 callers | 0 references | 1 tests | 0 config | 0 docs Candidates: 31 retrieved | 14 selected
Why: task anchor; changed implementation. Signals: lexical, symbol, git change.
Search returns ranked file paths, line numbers, and previews. Context packs add related code and explain why each item was selected.
The context command uses your task, file paths in pasted text, and staged or uncommitted changes. With --since, it resolves the selected ref and finds its Git merge base with HEAD. The pack includes changes committed on the current branch since that base, plus staged, unstaged, and untracked files. The selected ref does not act as the diff base itself. Deleted changes can contribute Git history labeled git_deleted to a context pack. The unreleased deletion fix excludes missing files from current search results. The pack can include definitions, callers, dependencies, tests, configuration, and documentation. It trims the rendered Markdown to the requested estimated token budget. It does not generate an answer or modify files.
Use --since main, --since HEAD~3, or --since '@{upstream}' inside a Git worktree. For a directory without Git, omit --since.
# Homebrew on macOS or Linux
brew install bvolpato/tap/ivygrep
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/bvolpato/ivygrep/main/install.sh | sh
# WinGet on Windows
winget install --id BrunoVolpato.ivygrep --exact
irm https://raw.githubusercontent.com/bvolpato/ivygrep/main/install.ps1 | iex
Installers select a compatible archive, verify its SHA-256 checksum, and install ig. The shell installer selects a Metal build on Apple Silicon. It selects CUDA only on Linux x86_64 when an NVIDIA GPU with compute capability 8.0 or newer is visible and the CUDA 13 runtime is available. Other supported hosts use the portable build. Homebrew installs the Metal build on Apple Silicon and portable builds on Intel macOS and Linux. CUDA and Metal accelerate optional transformer profiles; the default model runs on CPU in every build. Run ig hardware to check compatibility and see the matching reinstall command.
Build from source on macOS or Linux:
git clone https://github.com/bvolpato/ivygrep.git && cd ivygrep
./build.sh mkdir -p ~/.local/bin install -m 0755 target/release/ig ~/.local/bin/ig
The first query indexes the current repository. The daemon then watches for changes and updates the index incrementally.
Starting with v1.3.1, search immediately excludes a file that the safe file reader confirms is missing, even before watcher reconciliation. Reconciliation then removes entries owned by that workspace. Permission, unavailable, and symlink failures are not treated as deletion. Earlier releases retain the indexed-text fallback for missing files.
Linked Git worktrees share a base index. An overlay tombstone hides a base-backed file deleted on that branch without changing what other worktrees can search. Deleting a file added only in the worktree removes its overlay entries and does not need a base tombstone.
ig "where is authentication handled?" # hybrid semantic + lexical
ig --literal "handleAuth" # exact indexed lookup ig --symbol calculate_tax # definitions ig --refs calculate_tax # references and calls ig --callers calculate_tax # caller chunks ig "database migrations" src/api/ # path scope ig --all "retry policy" # all indexed projects ig --interactive "auth flow" # terminal UI ig --web "auth flow" . # local Web UI
Useful controls include -n for result files, -C for context lines, --type for language, --include/--exclude path globs, --lexical-only, --hash, and --json. --hash uses lightweight local embeddings for faster startup and no model download, with lower semantic quality. Run ig --help for full reference.
Literal search ranks files by matching lines. A bounded search shows up to three previews per file and reports omitted matches. Use --no-limit to return every match, or --file-name-only to return paths without building previews.
Standalone uppercase AND, OR, and NOT are Boolean operators. For example, ig "settings NOT render" excludes results that contain render. Short malformed expressions, such as a trailing OR, return an error.
If an invalid Boolean query spans multiple lines or has at least 13 words, ivygrep searches it as plain text. The results include a warning. The CLI writes it to stderr. MCP and the Web UI return it in warnings. Valid Boolean expressions keep their Boolean meaning, including in long prompts. To search operator words as text, use lowercase letters or wrap the words in backticks or quotes.
Multi-line queries that read as pasted source rank the code that contains the snippet above one-line definition signatures that share a few of its identifiers. Multi-paragraph prompts, pasted issue text, and questions with a blank line rank as prose, with signature matches scored like body text. For pasted error output, such as a traceback, a Caused by: chain, or a panicked at line, lexical, path, hash-vector, and reranking signals ignore runtime values such as paths outside the workspace, ids, and timestamps, and the static message text is matched against the code that raises it. Neural query vectors still embed the original text.
On macOS laptops, background neural enhancement pauses on battery power (ig --status shows Paused: Battery Power); set IVYGREP_ENHANCE_ON_BATTERY=1 to keep it running. The lightweight hash tier keeps computing on battery so semantic results stay available. However many workspaces change at once, at most two hash and two neural enhancement workers run at a time (IVYGREP_ENHANCE_MAX_WORKERS); the rest wait in the daemon, and the workspace searched or edited last goes first.
Index notes once. Watcher keeps them current, and queries use local semantic + lexical search by default:
ig --add ~/notes --wait-for-enhancement
ig -n 20 "what did we decide about cache invalidation?" ~/notes
Public MemoryQuest results (v1.2.7): 74.9% recall@20 at 87.63 ms warm p95. Benchmark measures retrieval only; answer accuracy is outside scope.
Codex and Claude Code packages install MCP configuration plus focused task-context skill:
codex plugin marketplace add bvolpato/ivygrep
codex plugin add ivygrep@ivygrep
claude plugin marketplace add bvolpato/ivygrep claude plugin install ivygrep@ivygrep
Automatic setup detects the client, preserves existing configuration, writes the absolute ig path, verifies the MCP handshake, and runs a search:
ig agent install claude
ig agent install codex ig agent install cursor ig agent doctor
Restart an open client after installation. Manual MCP setup is also available:
claude mcp add -s user ig -- ig --mcp
codex mcp add ig -- ig --mcp gemini mcp add --scope user --transport stdio ig ig --mcp
Cursor .cursor/mcp.json:
{"mcpServers":{"ig":{"type": "stdio", "command": "ig", "args": ["--mcp"]}}}
OpenCode opencode.json:
{"mcp":{"ig":{"type": "local", "command": ["ig", "--mcp"], "enabled": true}}}
Agents call ig_search for discovery. Set output=context_pack and budget_tokens=8000 when the task needs implementation context. Pass the absolute path to the active repository or worktree. Worktrees reuse the base index and store only changed chunks and tombstones.
Context packs can include definitions, callers, references, dependencies, dependents, tests, configuration, and docs.
Setup guides: Codex, Claude Code, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, and MCP.
Recommended agent instruction:
Use ivygrep before broad filesystem scans. Pass absolute active worktree path.
Use natural-language queries for concepts and literal=true for identifiers. For implementation, request output=context_pack with budget_tokens=8000.
Fresh indexing publishes lexical results before vector enhancement. Worktrees reuse base index and store only divergent chunks and tombstones. Partial workspace failures return warnings with valid hits; complete failure errors.
ivygrep supports 45 language and file types. Twenty-four use Tree-sitter AST chunking: Rust, Python, Go, JavaScript, TypeScript, Java, C, C++, C#, Kotlin, Scala, PHP, Ruby, Swift, Elixir, Zig, Bash, Haskell, OCaml, Lua, Dart, Objective-C, Perl, and Starlark.
Read architecture for storage, commit order, retrieval, worktrees, protocols, security boundaries, and module ownership.
The historical v1.2.7 benchmark used a deterministic synthetic corpus with one million chunks. Across three hash-only tria
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo