GitHub
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Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Indexes your codebase's public API and serves it via compact MCP tool responses.
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": {
"codesurface": {
"command": "uvx",
"args": [
"codesurface"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add codesurface -- uvx codesurfaceIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"codesurface": {
"command": "uvx",
"args": [
"codesurface"
]
}
}
}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": {
"codesurface": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"codesurface"
]
}
}
}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 Codeturion 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 (0.8.0) kam vor 6 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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.
MCP server that indexes your codebase's public API at startup and serves it via compact tool responses, saving tokens vs reading source files.
Parses source files, extracts public classes/methods/properties/fields/events, and serves them through 5 MCP tools. Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, or any MCP-compatible AI tool.
Supported languages: C# (.cs), C++ headers (.h, .hpp, .hxx, .h++), Go (.go), Java (.java), Python (.py), TypeScript/JavaScript (.ts, .tsx, .js, .jsx)
Add to your .mcp.json:
{
"mcpServers": { "codesurface": { "command": "uvx", "args": ["codesurface", "--project", "/path/to/your/src"] } } }
Point --project at any directory containing supported source files (a Unity Assets/Scripts folder, a Spring Boot project, a .NET src/ tree, a Node.js/React project, a Python package, etc.). Languages are auto-detected.
Restart your AI tool and ask: *"What methods does MyService have?"*
Add this to your project's CLAUDE.md (or equivalent instructions file). This step is important. Without it, the AI has the tools but won't know when to reach for them.
## Codebase API Lookup (codesurface MCP)
Use codesurface MCP tools BEFORE Grep, Glob, Read, or Task (subagents) for any class/method/field lookup. This applies to you AND any subagents you spawn.
| Tool | Use when | Example |
|---|---|---|
search | Find APIs by keyword | search("MergeService") |
get_signature | Need exact signature | get_signature("TryMerge") |
get_class | See all members on a class | get_class("BlastBoardModel") |
get_stats | Codebase overview | get_stats() |
Every result includes file path + line numbers. Use them for targeted reads:
File: Service.cs:32 → Read("Service.cs", offset=32, limit=15)File: Converter.java:504-506 → Read("Converter.java", offset=504, limit=10)Never read a full file when you have a line number. Only fall back to Grep/Read for implementation details (method bodies, control flow).
| Tool | Purpose | Example |
|---|---|---|
search | Find APIs by keyword | "MergeService", "BlastBoard", "GridCoord" |
get_signature | Exact signature by name or FQN | "TryMerge", "CampGame.Services.IMergeService.TryMerge" |
get_class | Full class reference card with all public members | "BlastBoardModel" → all methods/fields/properties |
get_stats | Overview of indexed codebase | File count, record counts, namespace breakdown |
reindex | Incremental index update (mtime-based) | Only re-parses changed/new/deleted files. Also runs automatically on query misses |
search, get_signature, and get_class accept two optional filters:
file_path: scope results to a directory prefix or exact file (e.g. "src/services/" or "src/services/MergeService.ts")include_tests: include test files in results (default false). Detects __tests__/, tests/, test/, *.test.*, *.spec.*, *_test.*, test_*| Project | Language | Files | Records | Time |
|---|---|---|---|---|
| vscode | TypeScript | 6,611 | 88,293 | 9.3s |
| Paper | Java | 2,909 | 33,973 | 2.3s |
| client-go | Go | 219 | 2,760 | 0.4s |
| langchain | Python | 1,880 | 12,418 | 1.1s |
| pydantic | Python | 365 | 9,648 | 0.3s |
| guava | Java | 891 | 8,377 | 2.4s |
| immich | TypeScript | 919 | 7,957 | 0.6s |
| fastapi | Python | 881 | 5,713 | 0.5s |
| ant-design | TypeScript | 2,947 | 5,452 | 0.9s |
| dify | TypeScript | 4,903 | 5,038 | 1.9s |
| crawlee-python | Python | 386 | 2,473 | 0.3s |
| flask | Python | 63 | 872 | <0.1s |
| cobra | Go | 15 | 249 | <0.1s |
| gin | Go | 41 | 574 | <0.1s |
| Unity game (private) | C# | 129 | 1,018 | 0.1s |
Every record includes line_start and line_end (1-indexed). Multi-line declarations span the full signature:
[METHOD] com.google.common.base.Converter.from
Signature: static Converter from(Function<...> forward, Function<...> backward) File: Converter.java:504-506 ← multi-line signature
[METHOD] server.AlbumController.createAlbum Signature: createAlbum(@Auth() auth: AuthDto, @Body() dto: CreateAlbumDto) File: album.controller.ts:46 ← single-line
This lets AI agents do targeted reads instead of reading full files:
# Instead of reading the entire 600-line file:
Read("Converter.java") # 600 lines, ~12k tokens
Read("Converter.java", offset=504, limit=10) # 10 lines, ~200 tokens
Measured across 5 real-world projects in 5 languages, each using a 10-step cross-cutting research workflow.
| Language | Project | Files | Records | MCP | Skilled | Naive | MCP vs Skilled |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| C# | Unity game | 129 | 1,034 | 1,021 | 4,453 | 11,825 | 77% fewer |
| TypeScript | immich | 694 | 8,344 | 1,451 | 4,500 | 14,550 | 68% fewer |
| Java | guava | 891 | 8,377 | 1,851 | 4,200 | 26,700 | 56% fewer |
| Go | gin | 38 | 534 | 1,791 | 2,770 | 15,300 | 35% fewer |
| Python | codesurface | 9 | 40 | 753 | 2,000 | 10,400 | 62% fewer |
Even with follow-up reads for implementation detail, the hybrid MCP + targeted Read approach uses 44% fewer tokens than a skilled Grep+Read agent and 87% fewer than a naive agent:
See workflow-benchmark.md for the full step-by-step analysis across all languages.
By default, codesurface skips common vendored, build, and VCS directories: node_modules, vendor, bin, obj, dist, build, target, .git, .venv, __pycache__, and a few dozen others. Git worktrees and submodules are also skipped.
To exclude additional paths:
Project-level (committed): create a .codesurfaceignore file at your project root with one glob per line.
generated/**
docs/ /*.pb.go
Per-instance (CLI): pass --exclude with comma-separated globs.
{
"command": "uvx", "args": ["codesurface", "--project", "src", "--exclude", "generated/,vendor/"] }
Other indexing flags:
--include-submodules: index git submodules (skipped by default)--language : pin to a single parser (e.g. --language cpp) instead of auto-detectingEach --project flag indexes one directory. To index multiple codebases, run separate instances with different server names:
{
"mcpServers": { "codesurface-backend": { "command": "uvx", "args": ["codesurface", "--project", "/path/to/backend/src"] }, "codesurface-frontend": { "command": "uvx", "args": ["codesurface", "--project", "/path/to/frontend/src"] } } }
Each instance gets its own in-memory index and tools. The AI agent sees both and can query across projects.
Alternative installation methods
Using pip install:
pip install codesurface
{
"mcpServers": { "codesurface": { "command": "codesurface", "args": ["--project", "/path/to/your/src"] } } }
Project structure
codesurface/
├── src/codesurface/ │ ├── server.py # MCP server with 5 tools │ ├── db.py # SQLite + FTS5 database layer │ ├── filters.py # PathFilter (default exclusions, .codesurfaceignore, --exclude) │ └── parsers/ │ ├── base.py # BaseParser ABC │ ├── cpp.py # C++ header parser │ ├── csharp.py # C# parser │ ├── go.py # Go parser │ ├── java.py # Java parser │ ├── python_parser.py # Python parser │ └── typescript.py # TypeScript/JavaScript parser ├── pyproject.toml └── README.md
Troubleshooting
"No codebase indexed"
--project points to a directory containing supported source files (.cs, .h, .hpp, .go, .java, .py, .ts, .tsx, .js, .jsx)[codesurface] scanning N files... and [codesurface] done: linesServer won't start
python --version (needs 3.10+)mcp[cli] is installed: pip install mcp[cli]Stale results after editing source files
reindex() manually to force an incremental updatefuatcankoseoglu@gmail.com
MIT