GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Fast polyglot source code intelligence: symbols, imports, dependencies, and impact analysis.
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.
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.
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 9. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Jordan-Horner 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 (1.0.3) kam vor 8 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB 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:↓ Downloads pro Wochei★ 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
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.
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.
symbols is for the moments when you need to understand a codebase quickly without opening 30 files first.
Common pain points it targets:
Instead of manually reconstructing context from editor tabs, grep output, and memory, symbols gives you the structural view in one step.
symbols saves context in two practical ways:
list, deps, dependents, impact, graph, search) so you do not have to rebuild mental maps every session.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:
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
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+
# 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
brew tap Jordan-Horner/tap
brew install syms
syms --version
Symbol extraction uses tree-sitter for full AST parsing (function signatures with parameters, classes, types, constants). Import parsing and dependency resolution use regex.
| Language | Symbols | Import parsing | Dependency resolution |
|---|---|---|---|
| Python | tree-sitter (functions, classes, constants, variables) | regex | Relative + absolute imports |
| TypeScript | tree-sitter | regex | tsconfig.json path aliases, relative paths, index.ts |
| JavaScript | tree-sitter | regex | Same as TypeScript (also reads jsconfig.json) |
| Svelte | tree-sitter (script block) | regex | Same as TypeScript |
| Go | tree-sitter | regex | go.mod module prefix, package directories |
| Java | tree-sitter | regex | Dot-to-slash, src/main/java prefix |
| Kotlin | tree-sitter | regex | Same as Java + .kt |
| Rust | tree-sitter | regex | crate/self/super, mod.rs |
| C# | tree-sitter | regex | Namespace-to-path, class name fallback |
| PHP | tree-sitter | regex | PSR-4 conventions, require/include |
| C/C++ | tree-sitter | — | — |
| Ruby | tree-sitter | — | — |
| Scala | tree-sitter | — | — |
| Bash | tree-sitter | — | — |
# Single file
syms list app.py
syms list src/main.go src/handlers.go
syms list -r src/
syms list --json app.py
syms list --json --pretty app.py
syms list --json --ranges app.py
syms list --count src/
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
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
# Direct dependencies
syms deps src/handlers.go
syms deps -t src/handlers.go
syms dependents src/models.py
syms dependents -t src/models.py
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 ...
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
All commands support --json for machine-readable output:
syms impact --json src/utils.py | jq '.direct_dependents'
syms graph --json . | jq '.hot_spots[:5]'
syms graph --json --pretty .
syms graph --json . | jq '.edges'
syms graph --json . | jq '.edges["src/app.py"]'
The list subcommand is the default — you can omit it:
# These are equivalent:
syms list app.py syms app.py
syms -r src/ --json
# Find symbols by name (fuzzy: exact > prefix > contains)
syms search User
syms search --json handle
syms search --root /path/to/project Config
syms search --filter class User
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
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):
| Tool | Description |
|---|---|
syms_list | Extract symbols from files |
syms_imports | Parse import statements |
syms_deps | File dependencies |
syms_dependents | Reverse dependencies |
syms_impact | Impact analysis |
syms_search | Search symbols by name |
syms_graph | Project 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).
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:
symbols MCP serverSymbol 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:
go.mod module name stripping, package-to-directory mappingsrc/main/java/)crate/self/super path resolution, mod.rs conventionrequire/include path resolutionDirectory scanning uses early pruning of .git, node_modules, dist, build, vendor, target, and other common non-source directories.
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
paths from tsconfig.json/jsconfig.json are supported (including extends), but webpack/vite aliases defined outside tsconfig are not.Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo