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

Symbols

von Jordan-HornerVersion 1.0.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Jordan-Horner/symbols

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Fast polyglot source code intelligence: symbols, imports, dependencies, and impact analysis.

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: Entwicklertools

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.

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen

Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.

Führe das in deinem Terminal aus

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.

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 9. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Jordan-Horner 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 Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5566 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 6 % der anderen 5566 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5566 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 Symbols 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 (1.0.3) kam vor 8 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 MCPB auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

von githubWeit verbreitet★ 34.245Aktualisiert vor 5 Tagen

Computer oder Cloud

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

von wonderwhy-erWeit verbreitet↓ 709.596/Wo.★ 10.225Aktualisiert vor 17 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

von cloudflareWeit verbreitet★ 4446Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft in der Cloud✓ mcp.cloudflare.com

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.

symbols

A fast, polyglot source code intelligence CLI. Extract symbols, parse imports, trace dependencies, and analyze impact — all from the command line.

No language server required. No build step for your projects. Just point it at your code.

Table of contents

  • Why this exists
  • How it saves context
  • What it does
  • Install
  • Language support
  • Usage
  • Symbol extraction
  • Import parsing
  • Dependency queries
  • Impact analysis
  • Project graph summary
  • JSON output
  • Shorthand
  • Symbol search
  • MCP server
  • How it works
  • Project root detection
  • Limitations
  • License

Why this exists

symbols is for the moments when you need to understand a codebase quickly without opening 30 files first.

Common pain points it targets:

  • You are about to change a file and need to know blast radius immediately.
  • You are onboarding to an unfamiliar repo and need a map, not a scavenger hunt.
  • You are reviewing a PR and want concrete dependency and ownership signals.
  • You are using AI coding tools and need reliable, structured project context on demand.

Instead of manually reconstructing context from editor tabs, grep output, and memory, symbols gives you the structural view in one step.

How it saves context

symbols saves context in two practical ways:

  1. It externalizes code structure into fast, repeatable queries (list, deps, dependents, impact, graph, search) so you do not have to rebuild mental maps every session.
  2. It exposes the same model through MCP (syms mcp) so agents and tools can fetch fresh project facts directly, rather than relying on stale chat history or guessed file relationships.

Net effect:

  • less re-reading
  • fewer "what will this break?" surprises
  • faster onboarding and safer refactors
  • more useful AI assistance because context is retrieved, not improvised
  • lower cost from fewer exploratory engineering cycles and reduced AI token spend on repo re-discovery

What it does

syms list server.py           # functions, classes, constants, variables

syms imports server.py # parsed import statements syms deps server.py # files this file imports from syms dependents server.py # files that import this file syms impact server.py # full impact analysis (direct + transitive) syms graph . # project-wide dependency summary syms search User # find symbols by name across a project syms mcp # run as MCP server for AI tools

Install

Option 1: Build from source
git clone https://github.com/Jordan-Horner/symbols.git

cd symbols go build -o syms . sudo mv syms /usr/local/bin/

Requirements: Go 1.26+

Option 2: Direct installation (Linux/macOS)
# Install directly to /usr/local/bin

curl -L https://github.com/Jordan-Horner/symbols/releases/latest/download/syms-$(uname -s)-$(uname -m) -o /usr/local/bin/syms chmod +x /usr/local/bin/syms

Option 3: Homebrew (macOS)
brew tap Jordan-Horner/tap

brew install syms

Verify installation
syms --version

Language support

Symbol extraction uses tree-sitter for full AST parsing (function signatures with parameters, classes, types, constants). Import parsing and dependency resolution use regex.

LanguageSymbolsImport parsingDependency resolution
Pythontree-sitter (functions, classes, constants, variables)regexRelative + absolute imports
TypeScripttree-sitterregextsconfig.json path aliases, relative paths, index.ts
JavaScripttree-sitterregexSame as TypeScript (also reads jsconfig.json)
Sveltetree-sitter (script block)regexSame as TypeScript
Gotree-sitterregexgo.mod module prefix, package directories
Javatree-sitterregexDot-to-slash, src/main/java prefix
Kotlintree-sitterregexSame as Java + .kt
Rusttree-sitterregexcrate/self/super, mod.rs
C#tree-sitterregexNamespace-to-path, class name fallback
PHPtree-sitterregexPSR-4 conventions, require/include
C/C++tree-sitter——
Rubytree-sitter——
Scalatree-sitter——
Bashtree-sitter——

Usage

Symbol extraction
# Single file

syms list app.py

Multiple files

syms list src/main.go src/handlers.go

Recursive directory scan

syms list -r src/

JSON output (for piping to other tools)

syms list --json app.py

Pretty JSON output (human-readable)

syms list --json --pretty app.py

Optional: include precise symbol ranges

syms list --json --ranges app.py

Count symbols per file

syms list --count src/

Filter by symbol kind (repeatable or comma-separated)

syms list --filter class src/ syms list --filter class,function src/ syms list --filter class --filter function src/

Output:

### `app.py` — 245 lines

constant VERSION # line 1 constant API_URL # line 3 variable app # line 5 class Application # line 12 def init(self, config) # line 15 async def start(self) # line 34 def shutdown(self) # line 78

Import parsing
syms imports server.py

Output:

### `server.py`

from flask import Flask, jsonify # line 1 from .models import User, Post # line 2 import os # line 3

Dependency queries
# Direct dependencies

syms deps src/handlers.go

Transitive (everything it depends on, recursively)

syms deps -t src/handlers.go

Who imports this file?

syms dependents src/models.py

Transitive dependents

syms dependents -t src/models.py

Impact analysis
syms impact src/core/utils.py

Output:

### `src/core/utils.py` — impact analysis

Direct dependents: 8 Transitive dependents: 23

Direct: src/api/handlers.py src/core/auth.py src/core/db.py ...

Indirect (transitive): src/api/routes.py src/main.py tests/test_auth.py ...

Project graph summary
syms graph .

Output:

Project dependency graph

Files: 187 Import edges: 562 Unresolved imports: 43

Most depended-on files: src/utils.py (36 dependents) src/config.py (33 dependents) src/models.py (23 dependents)

Heaviest importers: src/app.py (28 imports) src/main.py (24 imports)

Circular dependencies (1): src/config.py <-> src/runner.py

JSON output

All commands support --json for machine-readable output:

syms impact --json src/utils.py | jq '.direct_dependents'

syms graph --json . | jq '.hot_spots[:5]'

Optional: pretty-print JSON for humans

syms graph --json --pretty .

Full edge map (file → its dependencies)

syms graph --json . | jq '.edges'

What does a specific file depend on?

syms graph --json . | jq '.edges["src/app.py"]'

Shorthand

The list subcommand is the default — you can omit it:

# These are equivalent:

syms list app.py syms app.py

Flags work too:

syms -r src/ --json

Symbol search
# Find symbols by name (fuzzy: exact > prefix > contains)

syms search User

JSON output

syms search --json handle

Search in a specific project

syms search --root /path/to/project Config

Search only specific symbol kinds

syms search --filter class User

Optional: include precise symbol ranges in search results

syms search --json --ranges User

Output:

Found 3 symbols matching "User":

class User models.py:1 class UserProfile models.py:5 function get_user(id) api/handlers.py:12

MCP server

Run syms as an MCP server for AI tool integration (e.g. Claude Code):

syms mcp

Exposes all functionality as MCP tools over stdio (JSON-RPC 2.0):

ToolDescription
syms_listExtract symbols from files
syms_importsParse import statements
syms_depsFile dependencies
syms_dependentsReverse dependencies
syms_impactImpact analysis
syms_searchSearch symbols by name
syms_graphProject dependency graph

syms_list and syms_search accept optional kinds: string[] arguments to filter symbol kinds. syms_list and syms_search also accept optional include_ranges: boolean for start/end line+column metadata. Tool results are returned in structuredContent (not JSON text blobs in content[].text).

Claude Code setup

After installing syms, configure it as an MCP server:

Project-level (recommended for teams):

Create .mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "symbols": { "command": "syms", "args": ["mcp"] } } }

Commit this file so your team gets the symbols server automatically.

Global (all projects):

Create or edit ~/.mcp.json:

{

"mcpServers": { "symbols": { "command": "syms", "args": ["mcp"] } } }

After configuration:

  1. Restart Claude Code
  2. When prompted, approve the symbols MCP server
  3. Claude Code will now have access to code intelligence tools in all your projects

How it works

Symbol extraction uses tree-sitter for full AST parsing. Each language has a compiled grammar (linked statically into the binary) that produces a syntax tree. The tool walks the tree to extract top-level declarations with names, kinds, line numbers, and function parameters. For Python, module-level assignments are also extracted as constants (UPPER_CASE) or variables.

Import parsing uses regex patterns tuned to each language's import syntax. This is fast and reliable for standard import forms without needing AST parsing.

Dependency resolution maps import specifiers to actual files on disk using language-specific conventions:

  • Python: module dot-path to file path, relative import resolution
  • Go: go.mod module name stripping, package-to-directory mapping
  • Java/Kotlin: dot-to-slash convention, standard source root prefixes (src/main/java/)
  • Rust: crate/self/super path resolution, mod.rs convention
  • C#: namespace-to-path with progressive prefix stripping
  • PHP: PSR-4 backslash-to-slash mapping, require/include path resolution

Directory scanning uses early pruning of .git, node_modules, dist, build, vendor, target, and other common non-source directories.

Project root detection

For deps, dependents, impact, and graph, the tool auto-detects the project root by walking up the directory tree looking for .git, package.json, or pyproject.toml. Override with --root:

syms deps src/app.py --root /path/to/project

Limitations

  • Convention-based resolution — dependency resolution uses file path conventions, not compiler/build system integration. TypeScript/JavaScript paths from tsconfig.json/jsconfig.json are supported (including extends), but webpack/vite aliases defined outside tsconfig are not.
  • File-level granularity — dependencies are traced at the file level (import graph), not at the function or symbol level. There is no call graph.
  • C/C++ includes — `#include

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

PopNx fragen