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

Attocode Code Intelligence

von eren23Version 0.1.26i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.eren23/attocode-code-intel

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local code search, symbol navigation and change impact for coding agents. No model, no API key.

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: Suche & KI-Gedächtnis

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": {
    "attocode-code-intel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "attocode-code-intel"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add attocode-code-intel -- uvx attocode-code-intel

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "attocode-code-intel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "attocode-code-intel"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "attocode-code-intel": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "attocode-code-intel"
      ]
    }
  }
}

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 eren23 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 Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7243 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 94 % der anderen 7243 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7243 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 Attocode Code Intelligence 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 (0.1.26) kam vorgestern 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
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.

attocode-code-intel

Local code search and navigation for coding agents and for people. It runs as an MCP server for Codex, Claude Code, Cursor and other MCP clients, and as a command in your terminal. It needs no model, no API key and no network.

Status: beta. We measured the search quality (see What we measured). We have not shown that it makes agents faster or more accurate.

Quickstart

You need Python 3.12 or later and Git.

uv tool install attocode-code-intel

cd /path/to/your/project attocode-code-intel init

Then restart your agent. init configures Codex, Claude Code and Cursor. Use --client claude, --client codex or --client cursor for one client. Codex needs a trusted project for a project configuration. Claude Code can ask you to enable the project MCP server.

To check the setup, run attocode-code-intel doctor. It starts the configured server, calls two tools and shows the result for each client. The probe also reports the executable and server version returned by that new probe. An already running client session must be checked separately.

For other clients (VS Code, Zed, Windsurf, Claude Desktop and more), run attocode-code-intel install . attocode-code-intel commands lists the targets.

To run the server without an installation, use uvx. This is a configuration for any MCP client that starts a local command:

{

"mcpServers": { "attocode-code-intel": { "command": "uvx", "args": ["attocode-code-intel", "--project", "/absolute/path/to/your/project"] } } }

You can omit --project if the client sends one workspace root. Otherwise the server looks for a repository marker such as .git in the working folder and its parents, but never selects your home folder. If it finds no repository, it stops with an error.

To use the latest source, install from a clone of this repository: uv tool install /path/to/attocode/packages/code-intel.

What your agent gets

Version 0.1.26 gives Rust precision lookups a shared five-second budget and fixes cancelled startup cleanup when a child retains inherited pipes. Other languages keep two seconds; longer reloads still return partial evidence.

Version 0.1.25 uses OpenAI embeddings only when you set ATTOCODE_EMBEDDING_MODEL=openai. Before, an OPENAI_API_KEY in the environment was enough to send code chunks to OpenAI at index time. Rust references are also more reliable while rust-analyzer loads.

Version 0.1.24 adds ATTOCODE_INTEL_RANKING_PROVIDER=openrouter, a preset for the opt-in hosted rerank. In a frozen trial with 24 short questions, the rerank found 24 of 26 labeled files in the first five results, against 20 without it; see Hosted rerank. Rerank stays off by default, because it sends source excerpts to OpenRouter.

Version 0.1.23 is listed in the official MCP Registry and documents a uvx quick start. The opt-in hosted rerank now accepts the dated model ID that OpenRouter returns; see Hosted rerank. Rerank stays off by default.

Version 0.1.22 adds an opt-in discovery budget of up to 100,000 files (ATTOCODE_INTEL_DISCOVERY_MAX_FILES; the default stays 50,000). It also packages the LLM client, so ATTOCODE_FLAG_CONFIDENCE=llm and LLM rule synthesis work from a PyPI install when an OpenRouter or Anthropic key is set.

Version 0.1.21 includes configured search-discovery coverage, OCaml interface parsing and more conservative Go/Rust fallback evidence. The existing 100 ms native budget and 50,000-file discovery safety ceiling remain; bounded fallback is heuristic.

Version 0.1.20 improves native OCaml/Perl call candidates and conservative workspace import candidates for OCaml, Perl and Crystal. Physical paths and ambiguity remain guarded; native limits, ranking and dependencies are unchanged. Optional grammars must be explicitly available before analysis; navigation never downloads them.

Version 0.1.19 restores source text into spare space after fitting a complete compact search page. Existing hits, visible text, source lines and continuations remain protected within the same response budget; ranking and retrieval are unchanged.

Version 0.1.7 also provides changes and trace commands: investigate a diff, follow source-backed caller paths, export JSON/Markdown, and check or refresh saved evidence. MCP equivalents change_context and trace_flow are local full-profile tools. Version 0.1.8 adds exact file/symbol selection and bounded changed-class summaries, with --class-mode expand for class-wide callers. Version 0.1.9 keeps Python docstrings and parameter types, and lists impact results nearest first. Version 0.1.10 shows the best test hit second for "tested" searches, and counts Swift Tests/ folders as tests. Version 0.1.11 counts more test file names as tests, such as _test.dart and Perl .t scripts and t/ modules. Version 0.1.12 makes doctor --client claude read the local-scope entry that claude mcp add writes to ~/.claude.json. Version 0.1.13 fills compact search pages within their budget, offers bounded deeper searches, and repairs stale navigation indexes after successful restart parsing. Version 0.1.18 restores the ready phase after a failed snapshot load is followed by a complete fallback rebuild. Incomplete recovery stays guarded.

Version 0.1.17 lets a later explicit inspection retry a failed selected-file parse after a one-second cooldown, preserving immediate-repeat and source guards. Version 0.1.16 stabilizes tied symbol pages and reduces the Docker image while preserving runtime contracts. It adds bounded online maintenance evidence; the preview and restart experiments did not justify product changes. Version 0.1.15 adds parser ownership by thread, one language-server stderr reader, bounded native recovery without static callers and release install verification on GitHub runners. Version 0.1.14 adds bounded selected-file recovery, safe navigation publication, guarded Elixir definitions and doctor probe identity. See the change investigation guide.

The agent sees 16 tools (the daily profile):

UseTools
Find codesemantic_search, fast_search, search_symbols, bootstrap, relevant_context
Read a symbolinspect_symbol, symbols, cross_references, call_graph
See structuredependencies, explore_codebase, project_summary
Plan a changeimpact_analysis, suggest_tests, review_change
Check the servercapabilities
  • When the agent knows a symbol, inspect_symbol(symbol_name="...", task_hint="...") gives the definition, the source, the references and candidate tests in one call.
  • In an unfamiliar repository, bootstrap(task_hint="...") finds the relevant code and gives a map.
  • impact_analysis and suggest_tests help plan the checks for a change.

For all tools (about 140: rules, security scans, history, snapshots and more), add --profile full to init. The tool catalog lists them. The search details page describes ranking, the response format and the experimental rerankers.

For an experimental local seven-tool surface (0.1.5 or later), use init --profile lean and restart your client. It advertises bootstrap, search_symbols, inspect_symbol, semantic_search, impact_analysis, suggest_tests and capabilities, with conditional routing instructions and 2,000-token responses. Without file watching, notify_file_changed is an eighth tool. Advanced tools require a full-profile session. This opt-in profile has no demonstrated completion benefit; see the completed pilot.

Commands for people

Run these in your project:

attocode-code-intel query "parse config"      # search the code with its own words

attocode-code-intel symbols src/app.py # the symbols of a file attocode-code-intel symbols --search greet # find a symbol by name attocode-code-intel impact src/app.py # the files that a change can affect attocode-code-intel deps src/app.py # what a file imports, and what imports it attocode-code-intel hotspots # the files with the most risk or complexity

Search matches the words of the code and its paths. It does not use embeddings unless you install the semantic extra.

What we measured

  • Search. We ran the 560 issues of Loc-Bench V1, with the full issue as the query. For 53.2% of them, the first five files held all files of the fix (file Acc@5 0.532). On a mix of 10 public benchmarks, file Acc@5 was 0.425. See the first-stage results and the matrix results.
  • Agents. In four studies, Claude Code (Sonnet 5.5) named the files to edit for an issue. The server did not raise file Acc@5. Each run with the server cost 1.4 to 2.1 times as much. When the agent could choose, it seldom called the server. See the agent pilot and study R3.

The R6 review study found no demonstrated review benefit. The completed R7 repair pilot also found no demonstrated benefit; its reviewed decision is to stop expansion. The 2026-10-22 investigation pilot stopped incomplete after its first task pair because structured-output/tool calls failed the frozen protocol. It provides no quality, cost or time benefit evidence.

Limits and troubleshooting

  • First search. The first tool call starts the index build. A search waits up to 15 seconds for the index. On a large repository, a search can report that the index is warming. Then search again. An empty result during warm-up does not prove that the code is absent.
  • Index location. The index is in .attocode/ in your project. When the server makes that folder, it adds a .gitignore, so the index stays out of commits.
  • What the index reads. By default the server discovers at most 50,000 eligible files and skips files over 1 MB. From 0.1.22, the discovery budget setting allows an explicit limit up to 100,000; the selected index can be smaller under its independent file limit. It skips files that .gitignore ignores, and folders that start with a dot. It also skips folders named dist, build, out, output, target, env, tmp, vendor or coverage, and binary, media and lock files. If a build-named folder contains real source, explicitly re-include it with a root .gitignore entry such as !dist/; discovery and edit refresh honor that override.
  • Languages. The base install parses Bash, C, C#, C++, CSS, Elixir, Go, HCL, HTML, Java, JavaScript, JSON, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, Swift, TOML, TypeScript, YAML a

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