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

Lenspr

von kyryloprVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.kyrylopr/lenspr

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Stop vibecoding blind. Code graph so your AI stops breaking things across your codebase.

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.

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": {
    "lenspr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lenspr"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add lenspr -- uvx lenspr

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kyrylopr 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 4906 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 4906 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 4906 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 Lenspr 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 (0.1.1) kam vor 9 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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

von github

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

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 4 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

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

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 16 Tagen
Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
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.

Code intelligence for AI coding agents. Your AI sees dependencies before making changes.

Alpha (0.1.x) — works on real projects, used daily by the author. Expect rough edges.

AI assistants edit your code one file at a time. They don't see dependencies. They grep, read, guess — and break things three files away.

LensPR builds a dependency graph of your codebase and gives your AI structural understanding before it changes anything.

Quick Start

Requires Python 3.11+, macOS or Linux. For TypeScript/JS projects, also Node.js 18+.

pip install 'lenspr[all]'

lenspr init . lenspr setup .

Restart your IDE. Done. Your AI now has lens_* tools.

Add .lens/ to your .gitignore — the graph is local and rebuilt from source.


What It Does

"What depends on this function?"

One call returns source code, who calls it, what it calls, and related tests:

> lens_context("auth.login_handler")

source: 42 lines callers: auth_routes.create_routes, test_auth.test_login_success callees: db.get_user, crypto.verify_password, jwt.create_token tests: test_login_success, test_login_wrong_password

Without LensPR your AI makes 5-7 grep/read calls and still misses things. With LensPR — one call, full picture.

"What breaks if I change this?"

Before any modification, the AI sees the blast radius:

> lens_check_impact("models.User")

severity: CRITICAL direct_dependents: 15 indirect_dependents: 23 affected_modules: auth, payments, notifications tests_covering: 3

The AI warns you, changes its approach, or asks for confirmation. No more blind edits.

"How healthy is this codebase?"
> lens_vibecheck()

score: 86/100 (B) test_coverage: 17/25 — 67% functions tested dead_code: 20/20 — 0% dead code circular_imports: 15/15 — 0 cycles architecture: 12/15 — 1 violation documentation: 8/10 — 81% documented graph_confidence: 14/15 — 94% edges resolved

Track whether the codebase is improving or degrading over time.

Cross-language visibility

LensPR connects frontend and backend into a single graph:

LoginModal.tsx → fetch("/api/auth/login")

↓ CALLS_API Backend: @router.post("/login") → login_handler() → db.query(User) [reads: users] → verify_password() → create_jwt_token()

Also tracks: database tables, Docker services, env vars, CI/CD workflows, SQL migrations.


Works With

IDESetup
Claude Codelenspr setup . — automatic
CursorCopy .mcp.json to .cursor/mcp.json
Any MCP clientlenspr serve

Languages: Python (95%+ resolution via Jedi/Pyright) and TypeScript/JavaScript (85-95% via tree-sitter + TS Compiler API).

Infrastructure: .sql files, Dockerfiles, docker-compose.yml, GitHub Actions workflows, .env files — all parsed into the same graph.

Everything runs locally. Your code never leaves your machine.


Key Features

Impact AnalysisSeverity (LOW → CRITICAL) before any change
One-Call ContextSource + callers + callees + tests in one request
Cross-LanguageFrontend HTTP → backend routes, DB tables, Docker, env vars, CI/CD
Surgical EditsTargeted find/replace within a function — no full file rewrites
Dead CodeFind unreachable functions (Django, FastAPI, Celery entry points)
Architecture RulesEnforce layer boundaries — violations warn before changes apply
Git per FunctionBlame, history, commit scope at function level
Session MemoryAI picks up where it left off across context resets
Auto-SyncFile watcher updates graph on every save
Health Score0-100 score across 6 dimensions — track quality over time

60+ tools organized in 12 groups — enable only what you need with lenspr tools.

All tools by category

Navigation & Search (8): lens_context, lens_get_node, lens_search, lens_grep, lens_find_usages, lens_get_structure, lens_list_nodes, lens_get_connections

Modification (6): lens_update_node, lens_patch_node, lens_add_node, lens_delete_node, lens_rename, lens_batch

Analysis (6): lens_check_impact, lens_validate_change, lens_health, lens_dead_code, lens_dependencies, lens_diff

Quality (7): lens_vibecheck, lens_nfr_check, lens_test_coverage, lens_security_scan, lens_dep_audit, lens_fix_plan, lens_generate_test_skeleton

Architecture (9): lens_arch_rule_add, lens_arch_rule_list, lens_arch_rule_delete, lens_arch_check, lens_class_metrics, lens_project_metrics, lens_largest_classes, lens_compare_classes, lens_components

Git (4): lens_blame, lens_node_history, lens_commit_scope, lens_recent_changes

Infrastructure (5): lens_api_map, lens_db_map, lens_env_map, lens_ffi_map, lens_infra_map

Testing & Tracing (3): lens_run_tests, lens_trace, lens_trace_stats

Annotations (5): lens_annotate, lens_save_annotation, lens_batch_save_annotations, lens_annotate_batch, lens_annotation_stats

Session (4): lens_session_write, lens_session_read, lens_session_handoff, lens_resume

Temporal (2): lens_hotspots, lens_node_timeline

Explanation (1): lens_explain


Known Limitations

  • Windows — not supported. macOS and Linux only.
  • `self.method()` calls — static parser can't fully resolve instance method dispatch. Workaround: lens_trace (Python 3.12+) resolves these at runtime.
  • Go, Rust, Java — not yet supported. Parser interface is ready for contributors.
  • Dynamic code — getattr, eval, dynamic imports can't be tracked statically.

Contributing

Try it. If it breaks, tell me.

  • Bug reports — even "this doesn't work" is helpful
  • Language parsers — Go, Rust, Java (BaseParser interface is ready)
  • Ideas — open an issue

License

MIT


Built because AI kept breaking my code.

PopNx fragen