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

TempoGraph

von ElmoaidVersion 0.7.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Elmoaid/tempograph

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Code graph context engine with 24 MCP tools. 170+ languages via tree-sitter.

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

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

  • 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": {
    "tempograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tempograph"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add tempograph -- uvx tempograph

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "tempograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tempograph"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "tempograph": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tempograph"
      ]
    }
  }
}

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 Elmoaid 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 32435 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 32435 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32435 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 TempoGraph 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 (0.7.2) kam vor 7 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, Apify MCP Server

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
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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
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Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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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.

TempoGraph

This is the frozen April-2026 Python line (PyPI tempograph 0.7.4). The live engine is the all-Rust tempograph_rs in Elmoaid/outpm (ruling D-1, 2026-08). The benchmark headline below (+18.6%, p=0.049) was re-analysed as p=0.055, not significant (ruling D-7); it is kept as the published record, not as a current claim. Banner added 2026-09-02.

Your AI agent finds the right files. Every time.

TempoGraph builds a dependency graph of your codebase and gives your AI coding agent exactly the files it needs before making changes. One tool call. No guessing.

The Problem

AI coding agents guess which files to look at. They search by filename, grep for keywords, and hope for the best. In large codebases, they miss critical dependencies, break things downstream, and waste tokens reading irrelevant code.

The Fix

pip install tempograph

Add to your MCP config (Claude Code, Cursor, Windsurf, or any MCP client):

{

"mcpServers": { "tempograph": { "command": "tempograph-server", "args": [] } } }

Your agent calls prepare_context with a task description. TempoGraph returns the exact files that matter — based on real dependency analysis, not text matching.

Does It Work?

Tested on real PRs from django, flask, httpx, fastapi, requests, and pydantic. Task: predict which files need to change.

ModelWithout TempoGraphWith TempoGraphImprovement
GPT-4o21.7% F127.5% F1+27%
GPT-4o-mini19.2% F124.5% F1+28%
qwen2.5-coder:32b——+18.6% (p=0.049)

Consistent improvement across every model. 2-3x more tasks helped than hurt. No other code context tool publishes retrieval benchmarks with statistical significance.

How It Works

your repo ──→ tree-sitter parse ──→ symbols + edges ──→ SQLite graph

│ AI agent calls prepare_context ─────────┘ │ ◄── KEY FILES + callers + callees + risk signals

  • Parses your code with tree-sitter into a structural dependency graph
  • Content-hashed and stored in SQLite — only changed files get re-parsed
  • Warm queries in ~21ms. Branch switching doesn't trigger a rebuild
  • Knows when NOT to inject context (adaptive gating avoids harming diffuse commits)

What Else Can It Do?

Beyond prepare_context, TempoGraph exposes 24 MCP tools for deeper analysis when your agent needs it:

ToolWhen to use it
blast_radius"What breaks if I change this file?"
focus"Show me everything related to auth"
hotspots"Which files are riskiest to change?"
dead_code"What can I safely delete?"
diff_context"What's the impact of my current changes?"
overview"Orient me in this new codebase"

All 24 tools

ToolWhat it does
prepare_contextOne-shot context for a task — the primary tool
overviewRepository orientation: size, languages, entry points
focusConnected subgraph around a symbol — callers, callees
blast_radiusWhat breaks if you change this file or symbol
diff_contextImpact analysis of changed files
hotspotsRanked risk list — complexity x coupling x size
dead_codeUnreferenced symbols — cleanup candidates
lookup"Where is X?", "What calls X?"
dependenciesCircular imports, dependency layers
architectureModule-level dependency view
symbolsFull symbol inventory
file_mapFile tree with top symbols per file
search_semanticHybrid keyword + vector + structural search
cochange_contextFiles that historically change together
suggest_nextPredicts the next useful tool call
run_kitComposable multi-tool workflows
statsToken budget estimates
get_patternsCodebase conventions and idioms
report_feedbackLog whether output was useful
learn_recommendationSuggestions from feedback history
index_repoBuild or rebuild the graph
watch_repo / unwatch_repoLive incremental updates
embed_repoGenerate vector embeddings

CLI

# Orient in a new repo

tempograph ./my-project --mode overview

What's connected to auth?

tempograph ./my-project --mode focus --query "authentication"

What breaks if I touch db.ts?

tempograph ./my-project --mode blast --file src/lib/db.ts

Find dead code to clean up

tempograph ./my-project --mode dead

Python API

from tempograph import build_graph

graph = build_graph("./my-project") results = graph.search_symbols("handleLogin") importers = graph.importers_of("src/lib/db.ts") dead = graph.find_dead_code()

Languages

Python, TypeScript, JavaScript, Rust, Go, Java, C#, and Ruby get deep extraction (custom tree-sitter handlers). 170+ additional languages are supported via generic handler. pip install tempograph[full] for everything.

Support & Sponsorship

If TempoGraph saves you time, consider sponsoring the project. Sponsors get early access to new features.

Commercial Licensing

TempoGraph is AGPL-3.0 — free to use, modify, and distribute. If you use TempoGraph in a network service (SaaS, hosted IDE, AI coding platform), AGPL requires you to open-source your service code. If that doesn't work for you, commercial licenses are available.

Contact eali@needspec.com for commercial licensing terms.

License

AGPL-3.0 — free to use. Network service use requires source disclosure, or a commercial license.

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