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

AI Architect MCP Codebase

von cdeustVersion 0.14.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.cdeust/ai-architect-mcp-codebase

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Codebase intelligence MCP — index any repo into a property graph; 26 tools for agents.

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: Entwicklertools

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).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

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.

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cdeust 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 Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1385 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 58 % der anderen 1385 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1385 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 AI Architect MCP Codebase 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

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 (0.14.0) kam vor 40 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

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

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 15 Tagen
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Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
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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.

An MCP server that indexes a repository into a local code graph and answers structural questions about it: who calls this, what depends on it, what a diff touches, how execution reaches a function.

What it is · Install · First session · Tools · Limits · Development


What it is

ai-architect-mcp-codebase parses a repository with tree-sitter, stores the symbols and their relationships (definitions, calls, imports, implementations, uses) in an embedded LadybugDB graph database on your machine, and exposes that graph to an agent through MCP tools. An agent can search the graph, look up a symbol with its callers and callees, list the reverse dependencies of a symbol, follow execution flows from entry points, map a git diff onto the symbols it changes, and compare two graphs of the same code. Answers about symbols carry source locations and the limits of the analysis behind them.

The server does not edit the files it indexes. It writes its graph and sidecar files under the output_dir you pass, plus a snapshot in the repository only when you ask for the team-shared artifact. Indexing and queries run locally without network calls, no language model reads the code, and nothing is uploaded. The graph is a directory you own.

The graph comes from static parsing of source text, so some things stay out of it. A call made through reflection, dynamic dispatch, generated code, or a macro the parser does not expand has no edge unless an optional language-server pass (lsp: true) or runtime traces (ingest_traces) supply one. Method calls through a receiver are resolved statically only for the receiver shapes listed below; the rest need the language-server pass. Ruby gets a shallow extraction with no imports or visibility. Process flows are reachability in the graph from declared entry points, capped at depth 20, with no observation of execution. An empty answer can mean "no such relationship" or "not indexed", and the coverage report exists to tell those apart.

Install and register

Claude Code plugin
claude plugin marketplace add cdeust/ai-architect-mcp-codebase

claude plugin install ai-architect-mcp-codebase@ai-architect-mcp-codebase-marketplace

The plugin downloads the release binary and verifies its Sigstore provenance before running it; this needs GitHub CLI 2.68 or newer. The plugin starts the full profile unless AP_PROFILE=core is set.

Other MCP hosts
cargo install ai-architect-mcp-codebase

ai-architect-mcp-codebase install # writes the MCP entry for each detected host

install detects Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor, VS Code and Zed, adds only its own entry to each config file, and never overwrites a file it cannot parse. --dry-run previews the changes; uninstall removes them. To configure a host by hand, register the binary as a stdio server:

{

"mcpServers": { "ai-architect": { "command": "ai-architect-mcp-codebase", "args": ["--profile", "core"] } } }

docs/install.md has the per-host snippets (Codex, Gemini, Cursor, Windsurf, VS Code, the OpenAI Agents SDK), the optional Grep/Glob hook, the plugin's release verification, and the developer escape hatch for running a local build inside the plugin.

Build from source
git clone https://github.com/cdeust/ai-architect-mcp-codebase.git

cd ai-architect-mcp-codebase cargo build --release # about five minutes the first time (LadybugDB's C++ core)

Rust 1.95.0 is pinned by rust-toolchain.toml, and CMake is required.

Tool profiles

The server registers one of two tool sets, chosen at startup with --profile or the AP_PROFILE environment variable (the flag wins).

ProfileToolsUse
core8: health_check, analyze_codebase, search_codebase, get_context, get_symbol, get_impact, query_graph, detect_changesRecommended for agents. Analyze once, then search, inspect and measure impact.
fullall 27Adds the manual graph passes, history, runtime traces, the verification tools, the artifact builder and the finding-record tools.
ai-architect-mcp-codebase --profile core   # the 8 core tools

AP_PROFILE=core ai-architect-mcp-codebase # same, through the environment ai-architect-mcp-codebase # default: full (all 27)

The default stays full until the next major version, because shrinking the default tool surface is a breaking change. New agent setups should use the core profile (8 read-only tools): analyze_codebase already runs index, resolve and cluster in one call, and leaving out the 19 hidden tools keeps the tool prompt small.

A first session

health_check()

→ server name and version, protocol version, registered tool count

analyze_codebase(path: "/path/to/repo", output_dir: "/tmp/repo-graph") → index, resolve, cluster and build the search index in one call → node and edge counts, communities, processes, and the coverage report

search_codebase(graph_path: "/tmp/repo-graph/graph", query: "tool request dispatch") → ranked symbols (BM25 and sparse TF-IDF fused with RRF), paged with next_offset

get_context(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → the symbol with its callers, callees, imports, implementations, community and processes; suggestions when the name does not match exactly

get_impact(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → callers, importers, users and implementors, the communities and processes affected, and an epistemic label (exact or lower-bound) with its reasons

detect_changes(graph_path, codebase_path: "/path/to/repo", base_ref: "main", head_ref: "HEAD") → symbols the diff adds, modifies or deletes, with a heuristic risk score each

query_graph(graph_path, graph: "missed") → the files the index could not fully cover, to check with grep

Re-run analyze_codebase after edits; indexing is incremental by default.

27 MCP Tools

Each tool takes JSON arguments checked against its JSON Schema and returns structured JSON, with a named reason code on error. No tool calls a language model. Agent installs rarely need all 27; the core profile registers just the 8 code-intelligence tools.

Server:                  health_check

Index and resolve: analyze_codebase · index_codebase · resolve_graph · lsp_resolve · cluster_graph · ingest_traces Coverage: index_status Search and context: search_codebase · get_symbol · get_context · query_graph Impact and processes: get_impact · get_processes · detect_changes History: index_history Verification: check_security_gates · verify_semantic_diff · validate_prd_against_graph · check_doc_claims Artifact export: prepare_prd_input Finding records: extract_finding · refine_finding · start_verification · append_clarification · finalize_verification · abort_verification

ToolCoreWhat it does
health_checkyesReturns server name and version, MCP protocol version and the registered tool count, which shows the active profile.
analyze_codebaseyesRuns index, resolve and cluster in one call and builds the search index; lsp: true adds the language-server pass. Returns statistics and the coverage report.
index_codebaseWalks and parses the repository into /graph/. Incremental by default; can export or import the team-shared graph artifact.
resolve_graphAdds cross-file Imports, Calls, Implements, Extends and Uses edges with confidence scores.
lsp_resolveResolves remaining calls through rust-analyzer, pyright or typescript-language-server.
cluster_graphDetects communities (Louvain with C2 repair) and traces processes from entry points.
ingest_tracesFolds runtime caller-to-callee observations (OTel spans, profiler or coverage traces) into the graph, and adds OBSERVED_CALLS edges where static resolution found none.
index_statusNode and edge counts plus the coverage report.
search_codebaseyesHybrid ranked search over symbols, and BM25 search over documentation files.
get_symbolyesExact lookup by qualified name with every incoming and outgoing edge; sibling_graphs looks for a definition in other repositories' graphs.
get_contextyesOne symbol with its relationships grouped by kind, its community and its processes.
query_graphyesRead-only Cypher, paged; graph: "missed" lists what the index did not cover.
get_impactyesReverse dependencies of a symbol or file, with affected communities and processes and an epistemic label.
get_processesLists execution flows with entry point, entry kind (main, test, proof, handler, lib_entry), depth and size.
detect_changesyesMaps a unified diff, or base_ref..head_ref, onto the symbols, communities and processes it touches.
index_historyAdds git history as Commit and Version nodes linked to the files and symbols each commit changed.
check_security_gatesChecks a list of changed symbols for auth-community touch, public-API change, unresolved imports and test-coverage gaps.
verify_semantic_diffCompares a before graph and an after graph: added and removed nodes and edges, dangling references, new unresolved imports, new cycles (Tarjan SCC), and a heuristic regression score.
validate_prd_against_graphChecks a product requirements document against the graph: symbols it names that do not exist, changes that span several communities, and "does not affect X" claims contradicted by process membership.
check_doc_claimsChecks what a document claims about the code, one claim at a time, each anchored to the exact text at a file:line: symbols, files and modules that exist, items declared pub, test and proof counts, enum variant counts. Every row is supported, contradicted, not found, not verifiable (with the reason) or rejected for a bad anchor, with a replayable query as evidence. An absence, or a count the graph holds only as a lower bound, is never called contradicted.
prepare_prd_inputWrites a JSON bundle of graph facts (matched symbols, affected communities and processes, graph statistics) for a finding or a free-text feature description.
extract_finding, refine_findingNormalize an incoming finding to a canonical JSON record and store an agent's refinement of it.

| start_verification, append_clarification, finalize_verification, abort_verification | | Record a ques

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

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