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

Codelogic MCP Server

von CodeLogicIncEngineeringVersion 1.3.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.CodeLogicIncEngineering/codelogic-mcp-server

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

An MCP Server to utilize Codelogic's rich software dependency data in your AI programming assistant.

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: Sonstiges
  • Das musst du eintragen: CODELOGIC_SERVER_HOST, CODELOGIC_USERNAME, CODELOGIC_PASSWORD, CODELOGIC_WORKSPACE_NAME

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: CODELOGIC_SERVER_HOST, CODELOGIC_USERNAME, CODELOGIC_PASSWORD, CODELOGIC_WORKSPACE_NAME, CODELOGIC_DEBUG_MODE

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

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "codelogic": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codelogic-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CODELOGIC_SERVER_HOST": "your-value",
        "CODELOGIC_USERNAME": "your-value",
        "CODELOGIC_PASSWORD": "your-value",
        "CODELOGIC_WORKSPACE_NAME": "your-value",
        "CODELOGIC_DEBUG_MODE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add codelogic --env CODELOGIC_SERVER_HOST=your-value --env CODELOGIC_USERNAME=your-value --env CODELOGIC_PASSWORD=your-value --env CODELOGIC_WORKSPACE_NAME=your-value --env CODELOGIC_DEBUG_MODE=your-value -- uvx codelogic-mcp-server

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": {
    "codelogic": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codelogic-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CODELOGIC_SERVER_HOST": "your-value",
        "CODELOGIC_USERNAME": "your-value",
        "CODELOGIC_PASSWORD": "your-value",
        "CODELOGIC_WORKSPACE_NAME": "your-value",
        "CODELOGIC_DEBUG_MODE": "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": {
    "codelogic": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codelogic-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CODELOGIC_SERVER_HOST": "your-value",
        "CODELOGIC_USERNAME": "your-value",
        "CODELOGIC_PASSWORD": "your-value",
        "CODELOGIC_WORKSPACE_NAME": "your-value",
        "CODELOGIC_DEBUG_MODE": "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

  • CODELOGIC_SERVER_HOST erforderlich env
    url to the CodeLogic server e.g. https://myco.app.codelogic.com
  • CODELOGIC_USERNAME erforderlich env
    CodeLogic server username
  • CODELOGIC_PASSWORD geheim erforderlich env
    CodeLogic server password
  • CODELOGIC_WORKSPACE_NAME erforderlich env
    the workspace name that your code is scanned into
  • CODELOGIC_DEBUG_MODE env
    When enabled, additional debug files such as timing_log.txt and impact_data*.json will be generated. Defaults to false

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 CodeLogicIncEngineering 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 21 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32417 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 Codelogic MCP Server 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: CODELOGIC_SERVER_HOST, CODELOGIC_USERNAME, CODELOGIC_PASSWORD, CODELOGIC_WORKSPACE_NAME

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 (1.3.0) kam vor 3 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 Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

FOGA node

von garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

Computer oder CloudAktualisiert heute
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.

lineai-mcp-server

An MCP Server to utilize Lineai's rich software dependency data in your AI programming assistant.

Documentation

Code-derived architecture documentation lives in docs/ (added in LIN-737; updated for the LIN-699 changes — PR #61 / neo4cape #1860):

  • docs/architecture.md — full architecture analysis: module map, tool surface and the Lineai /api/... endpoints each tool calls, auth flow, caching, error-handling taxonomy, configuration, packaging/release, and findings.
  • docs/architecture-diagrams.md — Mermaid diagram set (ecosystem, module map, call sequence, auth/caching, error taxonomy).
  • docs/rendered-diagrams/ — committed SVG renders of every diagram.

Components

Tools

The server implements eight tools: two impact tools plus six graph tools backed by the Lineai graph HTTP API.

Code Analysis Tools
  • lineai-method-impact: Pulls an impact assessment from the Lineai server's APIs for your code.
  • Takes the given "method" that you're working on. Pass the fully-qualified class name in "class" (e.g. com.acme.shell.AnalyzeCommands) when the simple name may exist in several repositories: a fully-qualified class selects exactly that class, while a simple name that matches several classes returns an ambiguity page listing the candidates instead of silently analyzing another repository's class.
  • The impact is a bounded upstream traversal from the Lineai graph impact endpoint (depth argument, default 3, max 10). The report's Impact scope section says where the data came from (graph, or the legacy full-chain endpoint when the graph endpoint is not deployed) and whether it is complete (ok) or a lower bound (partial) — a partial result is never "no impact".
  • lineai-database-impact: Analyzes impacts between code and database entities.
  • Takes the database entity type (column, table, or view) and its name.

All eight tools also accept optional workspace and materialized_view_id arguments to scope a single call; when neither is given (and LINEAI_WORKSPACE_NAME is unset) the server's default workspace's latest materialized view is used automatically.

Graph API tools

These call POST / GET endpoints under /api/ai-retrieval/graph/ on the same host as LINEAI_SERVER_HOST, using the same session auth as other MCP tools. If graph routes are not deployed, the server returns a clear “graph not available” style message (often after HTTP 404).

  • lineai-graph-capabilities: GET — discover supported relationship types, limits, and flags for the workspace materialized view (materializedViewId resolved like every other tool: explicit id → workspace argument → LINEAI_WORKSPACE_NAME → server default).
  • lineai-graph-search: Search nodes by text query / q and/or identity_prefix; optional scan_space (scan space id or display name), prefer_latest_scan, limit. Results are ranked by the server (exact short name → exact fully-qualified name → class-like labels → text score → newest scan) and data.hits[i] describes data.nodes[i] (score, matchKind, labelTier); data.totalHitCount is the real total, so a full page means "narrow the query", not "absent".
  • lineai-graph-impact: Bounded dependency / blast-radius traversal from seed_node_ids with direction (upstream = what depends on the seeds, downstream, both) and depth (server default 3, max 10). The response carries status (ok | partial), truncated, nodeCount, staticAnalysisGap and assumptionsApplied markers; the tool prints a note above the JSON whenever the result is partial, degraded, or an older server ignored an option.
  • lineai-graph-path-explain: Shortest-path style explanation between from_node_id and to_node_id.
  • lineai-graph-validate-change-scope: Heuristic checklist / risk summary for a proposed change given seed nodes and proposed_change_summary.
  • lineai-graph-owners: Resolve a node by node_id or identity_prefix and surface property fields whose names contain "owner".

Tool arguments accept snake_case aliases (for example materialized_view_id, seed_node_ids) where noted in the MCP schema; request bodies sent to Lineai use camelCase JSON keys.

Install
Pre Requisites

The MCP server relies upon Astral UV to run, please install

MacOS Workaround for uvx

There is a known issue with uvx on MacOS where the Lineai MCP server may fail to launch in certain IDEs (such as Cursor), resulting in errors like: See issue #11

Failed to connect client closed

This appears to be a problem with Astral uvx running on MacOS. The following can be used as a workaround:

  1. Clone this project locally.
  2. Configure your mcp.json to use uv instead of uvx. For example:
{

"mcpServers": { "lineai-mcp-server": { "type": "stdio", "command": " /uv", "args": [ "--directory", " /lineai-mcp-server-main", "run", "lineai-mcp-server" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " ", "LINEAI_DEBUG_MODE": "true" } } } }

  1. Restart Cursor.
  2. Ensure the Cursor Global Rule for Lineai is in place.
  3. Open the MCP tab in Cursor and refresh the lineai-mcp-server.
  4. Ask Cursor to make a code change in an existing class. The MCP server should now run the impact analysis successfully.

Configuration for Different IDEs

Visual Studio Code Configuration

To configure this MCP server in VS Code:

  1. First, ensure you have GitHub Copilot agent mode enabled in VS Code.
  1. Create a .vscode/mcp.json file in your workspace with the following configuration:
{

"servers": { "lineai-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " ", "LINEAI_DEBUG_MODE": "true" } } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

  1. Alternatively, you can run the MCP: Add Server command from the Command Palette and provide the server information.
  1. To manage your MCP servers, use the MCP: List Servers command from the Command Palette.
  1. Once configured, the server's tools will be available to Copilot agent mode. You can toggle specific tools on/off as needed by clicking the Tools button in the Chat view when in agent mode.
  1. To use the Lineai tools in agent mode, you can specifically ask about code impacts or database relationships, and the agent will utilize the appropriate tools.
Claude Desktop Configuration

Configure Claude Desktop by editing the configuration file:

  • On MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  • On Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Add the following to your configuration file:

"mcpServers": {

"lineai-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " " } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

After adding the configuration, restart Claude Desktop to apply the changes.

Windsurf IDE Configuration

To run this MCP server with Windsurf IDE:

Configure Windsurf IDE:

To configure Windsurf IDE, you need to create or modify the ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json configuration file.

Add the following configuration to your file:

"mcpServers": {

"lineai-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " " } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

After adding the configuration, restart Windsurf IDE or refresh the tools to apply the changes.

Cursor Configuration

To configure the Lineai MCP server in Cursor:

  1. Configure the MCP server by creating a .cursor/mcp.json file:
{

"mcpServers": { "lineai-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " ", "LINEAI_DEBUG_MODE": "true" } } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

  1. Restart Cursor to apply the changes.

The Lineai MCP server tools will now be available in your Cursor workspace.

AI Assistant Instructions/Rules

To help the AI assistant use the Lineai tools effectively, you can add the following instructions/rules to your client's configuration. We recommend customizing these instructions to align with your team's specific coding standards, best practices, and workflow requirements:

When the graph API is available on your Lineai host, extend your rules with the same guidance the server already advertises in its MCP instructions: use **lineai-graph-* tools (search, impact, path-explain, validate-change-scope, owners, capabilities) for bounded graph discovery; if graph calls fail with “not available”, fall back to lineai-method-impact / lineai-database-impact**.

VS Code (GitHub Copilot) Instructions

Create a .vscode/copilot-instructions.md file with the following content:

# Lineai MCP Server Instructions

When modifying existing code methods:

  • Use lineai-method-impact to analyze code changes
  • Use lineai-database-impact for database modifications
  • When the Lineai graph API is available, use lineai-graph-* tools (search, impact, path-explain, validate-change-scope, owners, capabilities) for bounded graph discovery; otherwise rely on method/database impact tools
  • Highlight impact results for the modified methods

When modifying SQL code or database entities:

  • Always use lineai-database-impact to analyze potential impacts
  • Highlight impact results for the modified database entities

To use the Lineai tools effectively:

  • For code impacts: Ask about specific methods or functions
  • For database relationships: Ask about tables,

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

PopNx fragen