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

GraphyLoop

von chadixearthVersion 0.6.5i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.chadixearth/graphyloop

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Workflow planner, wave dispatcher, persistent swarm memory, and deploy preflight for AI 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: Suche & KI-Gedächtnis

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.

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": {
    "graphyloop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "graphyloop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add graphyloop -- npx -y graphyloop mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "graphyloop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "graphyloop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "graphyloop": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "graphyloop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 chadixearth 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 7235 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 88 % der anderen 7235 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7235 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 GraphyLoop 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 (0.6.5) kam vor 4 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 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 vor 3 Tagen
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 20 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 vor 44 Tagen
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.

GraphyLoop

GraphyLoop is a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: it wires Claude Code, OpenCode, Codex, Cursor, Gemini CLI, Oh My Pi and DeepSeek Harness with Workflow v3 (inline-first, one parallel wave, proof before done), a 25-agent squad, persistent memory, Agent Skills and an MCP server. It also ships as a Claude Code plugin and an MCP Registry server. Zero dependencies.

Landing page · npm · Harness guide · Reference · llms.txt

Quick Start

Pick one of three install channels:

1. npx installer (all 7 harnesses)
npx graphyloop        # a bare command installs — it wires every harness it detects

restart your harness, open a real project, then ask your agent:

/chadi-init

Requires Node.js ≥ 20. On a fresh machine with no harness yet, GraphyLoop wires all seven so you are ready whichever one you open first. Target specific ones with --harness claude,omp. Nothing is written into your workspace — everything lives in your home config (~/.graphyloop/ plus each harness's own directory).

2. Claude Code plugin marketplace

Inside Claude Code:

/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop

/plugin install graphyloop@graphyloop

then start the workflow with:

/graphyloop:chadi-init

The marketplace manifest is .claude-plugin/marketplace.json and the plugin lives at integrations/claude-code/ (15 /graphyloop:chadi-* commands, 26 agents, 3 core skills, and the graphyloop MCP server). Use the plugin OR `npx graphyloop --harness claude` for Claude Code, not both (installing both registers duplicate tools and agents).

3. MCP Registry

Server name: `io.github.chadixearth/graphyloop` (server.json). Any MCP client that resolves from the official MCP Registry runs the graphyloop npm package over stdio via:

npx -y graphyloop mcp
Supported harnesses
Harness--harnessDetected whenHow GraphyLoop wires itStart the workflow
OpenCodeopencode~/.config/opencode/plugin (graphyloop_* tools) + 26 agents + 15 /chadi-* commands + AGENTS.md/chadi-init
Claude Codeclaude~/.claude/ or ~/.claude.jsonMCP server + 26 agents + 15 commands + ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md (or install the Claude Code plugin instead)/chadi-init (plugin: /graphyloop:chadi-init)
Codexcodex~/.codex/MCP server + 15 prompts + bundled skills in ~/.agents/skills/ + AGENTS.md/prompts:chadi-init
Cursor / Windsurfcursor~/.cursor/MCP server + bundled skills in ~/.agents/skills/ (workflow loads from graphyloop-workflow skill; project init writes /AGENTS.md)ask: "run the graphyloop workflow init"
DeepSeek Harnessdsh~/.dsh/ or $DSH_HOMEMCP server + 26 role prompts + graphyloop-squad skill + AGENTS.mdload the graphyloop-squad skill
Oh My Piomp~/.omp/MCP server in ~/.omp/agent/mcp.json + 26 squad agents + skills; AGENTS.md only if you have noneask: "run the graphyloop workflow init"
Gemini CLIgemini~/.gemini/MCP server in ~/.gemini/settings.json + /chadi-* TOML commands + bundled skills in ~/.gemini/skills/; GEMINI.md only if you have none/chadi-init

Per-harness file locations, verification, dsh notes, and the Gemini CLI sign-in change (personal Google sign-ins stopped working on June 18, 2026; an API key still works): docs/harnesses.md.

Setup with any AI assistant (copy-paste)

Paste the block below into your AI harness — it installs, verifies (GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK), and reports on its own. Raw copy: docs/SETUP-PROMPT.md.

You are setting up GraphyLoop (github.com/chadixearth/graphyloop, npm package `graphyloop`) — a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: a 25-agent squad, parallel wave planning, persistent memory, a harness-neutral workflow and an MCP server that works in any harness. Zero dependencies.

Goal: install it for THIS machine's harness(es), verify the install actually works, and report. Do NOT edit any config file by hand — run only the installer. Do NOT run npm publish, npm login, or anything unrelated.

Steps:

  1. Prerequisites:
  • Run node --version — must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there.
  • Detect which harnesses exist on this machine (check for any of): ~/.config/opencode/ (OpenCode), ~/.claude.json or ~/.claude/ (Claude Code), ~/.codex/ (Codex), ~/.cursor/ (Cursor / Windsurf), ~/.dsh/ or $DSH_HOME (DeepSeek Harness / dsh), ~/.omp/ (Oh My Pi / omp), ~/.gemini/ (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.
  1. Install:
  • Run: npx --yes graphyloop (a bare graphyloop is the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.)
  • To target specific harnesses: npx --yes graphyloop --harness claude,omp (names: opencode, claude, codex, cursor, dsh, omp, gemini)
  • Optional Claude Code plugin path (use the plugin OR npx graphyloop --harness claude, not both): inside Claude Code run /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop then /plugin install graphyloop@graphyloop.
  • If npx asks "Ok to proceed?", answer yes. If npx is missing, stop and tell the user to install Node.js 20+ (npx ships with npm).
  1. Verify — every applicable check must pass:
  • npx --yes graphyloop doctor prints one row per harness (present / wired) and its LAST line must be GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK. If it prints GRAPH_LOOP_DOCTOR_ISSUES , run the fix: command it shows for each unwired row, then run doctor again.
  • Core engine files exist: ~/.graphyloop/graphyloop/cli.mjs , ~/.graphyloop/mcp-server.mjs , ~/.graphyloop/lib/mcp.mjs , ~/.graphyloop/lib/engine.mjs .
  • OpenCode (if present): ~/.config/opencode/opencode.json contains plugin entries "./plugins/graphyloop/plugin.js" and "./plugins/server-guard/plugin.js", and ~/.config/opencode/agents/ contains 26 .md files.
  • Claude Code (if present): ~/.claude.json has an mcpServers.graphyloop entry, ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md exists, and ~/.claude/agents/ is populated (unless using the Claude Code plugin instead).
  • Codex (if present): ~/.codex/config.toml contains a [mcp_servers.graphyloop] section, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists.
  • Cursor (if present): ~/.cursor/mcp.json has a "graphyloop" entry, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists (Cursor uses no home rules file; the workflow loads from ~/.agents/skills/graphyloop-workflow).
  • DeepSeek Harness (if present): ~/.dsh/cordis.patch.yml contains a row id: graphyloop-mcp naming '@deepseek-ai/dsh-mcp-client', ~/.dsh/AGENTS.md exists, and ~/.dsh/skills/ holds graphyloop-squad. Optional deeper check: dsh --profile headless --dump-config prints that row. In dsh the tools are namespaced — call them as mcpgraphyloop (e.g. mcpgraphyloopswarm_state).
  • Oh My Pi (if present): ~/.omp/agent/mcp.json has mcpServers.graphyloop, and ~/.omp/agent/agents/ holds the squad .md files. An existing ~/.omp/agent/AGENTS.md is intentionally kept — the workflow then loads from the bundled skill graphyloop-workflow.
  • Gemini CLI (if present): ~/.gemini/settings.json has mcpServers.graphyloop, ~/.gemini/commands/chadi-init.toml exists, and graphyloop-workflow/SKILL.md exists in ~/.gemini/skills/ (or ~/.agents/skills/ when Codex/Cursor is also installed). An existing ~/.gemini/GEMINI.md is intentionally kept.
  • If any check fails: re-run the install with --force (automatic backups) and re-verify. Still failing? Report the exact error and stop.
  1. Wrap up: tell the user to RESTART their harness (close/reopen the terminal or editor), open a real project (not their home directory), and start the workflow: ask for /chadi-init (OpenCode, Claude Code, Gemini CLI — or /graphyloop:chadi-init with the Claude Code plugin), /prompts:chadi-init (Codex), or "run the graphyloop workflow init" (Oh My Pi, Cursor, Windsurf). In the DeepSeek Harness there are no slash commands: ask the agent to load the graphyloop-squad skill instead. Give a one-line summary of what was installed.

Do not ask permission for reversible steps — proceed. Stop only for: Node < 20, an install failure, or a prompt you cannot answer.

How the workflow works

Workflow v3 is harness-neutral: the same 12 rules run in OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, DeepSeek Harness, Oh My Pi and Gemini CLI.

flowchart LR

A[Recall memory_search] --> G0[Goal + proof state what & check] G0 --> B{Size the work} B -- "inline ≤ 8 known files" --> I[Inline edit any mix of layers] B -- "2+ independent slices (~5+ min each)" --> C[ctx pack + contract ctx-slug.md + contract-slug.md] C --> D[One wave 1–3 lanes, driver keeps a slice] D --> E[Proof, not claims run it, real browser / URL] I --> E E --> F[Report Changed / Files / Verified / Skills / Blocked] F --> G[Record memory_store + why & commit/PR]

  1. Recall first, record last — memory_search before planning; memory_store one dense line after, including the *why* and the commit/PR it landed in.
  2. Goal + proof up front — state the end state, the measurable check that proves it, and the invariant it must not break ("prompt the what, not the how"; never weaken a test to make it pass).
  3. Inline first (measured) — up to 8 known files in any mix of layers, when the code is known or mappable in one batched read pass; a dispatch costs the driver minutes of waiting while an inline edit costs seconds.
  4. Fan out only for 2+ independent slices of about 5+ minutes each — 1–3 lanes (max 4), strictly disjoint files; the driver keeps the largest or most coupled slice and builds it while lanes run.
  5. Context pack before dispatch — write ctx- .md (path:line, current code, pattern to copy) so lanes start editing instead of rediscovering.
  6. Freeze the contract — contract- .md is the only cross-lane dependency.
  7. Turn economy — batch reads, first edit by turn 5, done in about 20 turns (40+ = mis-sized).
  8. Isolate what collides — a lane that runs servers, databases or browsers gets its own wor

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