GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first codebase intelligence MCP server for AI coding 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": {
"agentmako": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agentmako -- npx -y agentmakoIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agentmako": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}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": {
"agentmako": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}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 drhalto 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 (0.2.3) kam vor 6 Monaten 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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
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.
agentmako is a local-first codebase intelligence engine for AI coding tools.
It gives agents like Codex, Claude Code, Cursor, and local harnesses a compact Reef-first tool surface for understanding a project before they edit it. Mako indexes your repo, builds local SQLite-backed facts, tracks diagnostics and review notes, and answers evidence-backed questions instead of making the agent orchestrate broad tool chains or rediscover everything with raw grep.
Mako is built for the first mile of coding-agent work:
What files matter? What routes, symbols, tables, diagnostics, and prior
findings are relevant? What should the agent read next?
agentmako mcpagentmako dashboardreef_ask across code, database, findings, diagnostics, instructions, freshness, and literal checksmako_helpcontext_packet_hints on tool results so agents get result-specific next stepsreef_status, reef_verify, reef_impact, live_text_search, lint_files, and tool_batch.mako/rules YAML rule packs, including primitive cross-file helper-bypass rules via canonicalHelperEverything important runs locally. No hosted service is required.
Requires Node.js 20 or newer.
npm install -g agentmako
Confirm the CLI is available:
agentmako --version
agentmako doctor
You should see green checks for configuration and the local API service.
Prefer to build from source (e.g. to contribute)? See
Develop From Source at the bottom of this
file.
Go to the project you want Mako to understand:
cd C:/path/to/your/project
Attach and index it:
agentmako connect . --no-db
Use --no-db for the first run. It gets the code intelligence path working before adding database scope.
agentmako status .
agentmako tool list
Run a real Reef query:
agentmako --json tool call . reef_ask "{\"question\":\"where should I inspect auth route state?\"}"
If that returns an evidence-backed answer, facts, findings, or next queries, the core setup is working.
reef_ask plans over code, database, durable findings, diagnostics, and exact literal evidence. App-flow questions favor file, route, and finding evidence; RLS/schema questions favor database facts and review comments. To inspect project rules of thumb directly:
agentmako --json tool call . project_conventions "{}"
Add this to your MCP client config:
{
"mcpServers": { "mako-ai": { "command": "agentmako", "args": ["mcp"] } } }
Restart the MCP client and confirm the mako-ai server starts.
In the agent, default to reef_ask. The compact starting surface is:
reef_ask for project questions across code, database, findings, diagnostics, freshness, and quoted literal checksreef_status for maintained issues, changed files, stale diagnostics, and watcher/schema healthreef_verify for the completion gate over diagnostic freshness and open loopsreef_impact for changed-file blast radius and convention risksmako_help for an ordered workflow recipe with prefilled argumentslive_text_search for exact current-disk regex/glob inventorieslint_files for bounded diagnostics and .mako/rules findingstool_batch for independent read-only follow-upstool_search to discover specialized route, graph, DB, finding, refresh, or context-expansion tools only when the compact surface points at a concrete needPlain MCP works anywhere, but the bundled plugins add Mako-specific skills and include the same agentmako mcp wiring.
Prerequisites:
PATH (the plugin runs npx -y agentmako mcp, which fetches the published agentmako package automatically — no separate global install required)agentmako connectClaude Code stable path:
claude plugin validate .\mako-ai-claude-plugin
claude --plugin-dir .\mako-ai-claude-plugin
New generated plugin layouts:
claude plugin validate ./plugins/claude-code
codex marketplace add ./plugins ln -s "$(pwd)/plugins/cursor" ~/.cursor/plugins/local/mako-ai gemini extensions install ./plugins/gemini
Inside the agent, confirm the mako-ai MCP server is connected.
The plugin exposes these skills:
/mako-ai:mako-guide/mako-ai:mako-discovery/mako-ai:mako-trace/mako-ai:mako-neighborhoods/mako-ai:mako-graph/mako-ai:mako-database/mako-ai:mako-code-intel/mako-ai:mako-workflowUse the plugin when you want Claude Code to load Mako-specific guidance for which tools to call and how to interpret their results.
From your target project:
agentmako dashboard .
This starts the local API, harness service, and web dashboard.
Mako works without a database. Add this only after code intelligence is working.
For a one-time interactive setup:
agentmako connect .
For CI or scripted setup using an environment variable:
set DATABASE_URL=postgres://...
agentmako connect . --db-env DATABASE_URL --yes
Then refresh and verify the local schema snapshot:
agentmako refresh .
agentmako verify .
Interactive mode stores database secrets in your OS keychain by default. Project config stores references, not plaintext DB URLs.
From the target project:
agentmako status .
agentmako dashboard . agentmako --json tool call . context_packet "{\"query\":\"fix the broken auth callback route\"}"
For staged review checks:
agentmako git precommit . --json
For database review notes:
agentmako --json tool call . db_review_comment "{\"objectType\":\"replication\",\"objectName\":\"supabase_database_replication\",\"category\":\"review\",\"comment\":\"Check publication coverage before relying on realtime events.\",\"tags\":[\"supabase\",\"replication\"]}"
If you want to hack on Mako itself, clone and build instead of installing from npm.
Prerequisites:
corepack enable, included with modern Node.js)git clone https://github.com/drhalto/agentmako.git
cd agentmako corepack pnpm install corepack pnpm run build npm link ./apps/cli
npm link ./apps/cli makes the source-built CLI available as agentmako on your PATH, replacing any global npm install. Re-run corepack pnpm run build after pulling changes.
To go back to the published version: npm install -g agentmako.
corepack pnpm run typecheck
corepack pnpm run build corepack pnpm run test:smoke:reef-tooling corepack pnpm run test:smoke:reef-model-facing-views
Full verification:
corepack pnpm test
apps/
cli/ agentmako CLI and MCP entrypoint (the published package) web/ local dashboard packages/ contracts/ public TypeScript contracts and tool schemas config/ shared config helpers logger/ shared logger sdk/ programmatic SDK store/ SQLite stores, migrations, and query helpers tools/ shared tool implementations harness-core/ local agent harness runtime harness-tools/ action tools available to the harness harness-contracts/ harness contracts and provider catalog services/ api/ local API and MCP transports engine/ Reef Engine fact/finding pipeline harness/ local harness HTTP service indexer/ repo and schema indexing logic worker/ background worker extensions/ provider and integration packages storage/ schema migrations, models, queries test/smoke/ smoke coverage mako-ai-claude-plugin/ Claude Code plugin with Mako skills
Apache-2.0. See LICENSE.