Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Workflow planner, wave dispatcher, persistent swarm memory, and deploy preflight for AI 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.
Du brauchst
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 mcpIn .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 .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.
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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto chadixearth 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 (0.6.5) kam vor 4 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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 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
Pick one of three install channels:
npx installer (all 7 harnesses)npx graphyloop # a bare command installs — it wires every harness it detects
/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).
Inside Claude Code:
/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop
/plugin install graphyloop@graphyloop
/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).
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
| Harness | --harness | Detected when | How GraphyLoop wires it | Start the workflow |
|---|---|---|---|---|
| OpenCode | opencode | ~/.config/opencode/ | plugin (graphyloop_* tools) + 26 agents + 15 /chadi-* commands + AGENTS.md | /chadi-init |
| Claude Code | claude | ~/.claude/ or ~/.claude.json | MCP server + 26 agents + 15 commands + ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md (or install the Claude Code plugin instead) | /chadi-init (plugin: /graphyloop:chadi-init) |
| Codex | codex | ~/.codex/ | MCP server + 15 prompts + bundled skills in ~/.agents/skills/ + AGENTS.md | /prompts:chadi-init |
| Cursor / Windsurf | cursor | ~/.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 Harness | dsh | ~/.dsh/ or $DSH_HOME | MCP server + 26 role prompts + graphyloop-squad skill + AGENTS.md | load the graphyloop-squad skill |
| Oh My Pi | omp | ~/.omp/ | MCP server in ~/.omp/agent/mcp.json + 26 squad agents + skills; AGENTS.md only if you have none | ask: "run the graphyloop workflow init" |
| Gemini CLI | gemini | ~/.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.
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:
node --version — must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there.dsh), ~/.omp/ (Oh My Pi / omp), ~/.gemini/ (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.graphyloop is the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.)npx graphyloop --harness claude, not both): inside Claude Code run /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop then /plugin install graphyloop@graphyloop.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.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).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.
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]
memory_search before planning; memory_store one dense line after, including the *why* and the commit/PR it landed in.ctx- .md (path:line, current code, pattern to copy) so lanes start editing instead of rediscovering.contract- .md is the only cross-lane dependency.Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo