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

Madar

von mohanagyVersion 0.40.0-beta.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.mohanagy/madar

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Authenticated local evidence paths for JavaScript and TypeScript coding agents.

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

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "madar": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@lubab/madar",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add madar -- npx -y @lubab/madar mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "madar": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@lubab/madar",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "madar": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@lubab/madar",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 mohanagy 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 20 % 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 Madar 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 (0.40.0-beta.1) kam vor 3 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 Node.js 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
Installieren

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.

Madar

Retrieve specific source code for your coding agent.

Madar builds a local repository graph for JavaScript and TypeScript function lookup by file and symbol. Agents can inspect returned source and request omitted lines.

Broad context discovery and workflow packs are experimental: they can omit necessary evidence and increase total tokens once follow-up reads are counted. Consistent whole-task accuracy and token savings have not been established. Use direct source reads when they are sufficient.

Try It in 60 Seconds

Install Madar with Node.js 20 or newer. For an experimental discovery preview, run it inside your repository:

npm install -g @lubab/madar

cd your-repository madar try "how does authentication work?"

madar try builds or reuses the local graph, prints an experimental source preview, and shows an optional agent-install command. It does not modify your source code.

For a concrete example, Madar's included password-reset workspace contains this path:

account-routes.ts

-> PasswordResetService.requestPasswordReset() -> userRepository.saveResetToken() -> enqueueResetEmailJob() -> sendPasswordResetEmail()

This is an example of a partial starting path. The agent must verify the conditions, dependencies, and failure paths needed for its answer.

Connect Your Agent

Choose the agent you use. For Claude Code:

madar claude install --profile strict

madar doctor madar status

The compact strict profile exposes context_pack and context_expand; full also includes them, while core exposes graph-navigation tools. After installing, run madar doctor and madar status.

When the file and function are known, use this MCP request:

{

"prompt": "Read these functions", "task": "explain", "targets": [{"file": "lib/util.js", "symbol": "join"}], "budget": 1500 }

Replace the example file and symbol with those in your repository. Targets select function source, not a complete workflow; inspect omissions and returned continuation handles. A direct source read remains appropriate.

Without exact targets, questions such as these use experimental discovery:

How does authentication work?

Why does this endpoint return 403? Where is the report generated? What breaks if I change this service? Add telemetry to this flow.

For MCP source lookup and recovery, use strict. Codex and OpenCode install it automatically; Aider installs prompt guidance without an MCP server.

AgentInstall command
Claude Codemadar claude install --profile strict
Codex CLImadar codex install
Cursormadar cursor install --profile strict
GitHub Copilotmadar copilot install --profile strict
Gemini CLImadar gemini install --profile strict
Aidermadar aider install
OpenCodemadar opencode install

Installer details are in the CLI and MCP reference. Step-by-step setup and smoke tests are in the agent quickstarts.

After upgrading Madar, rerun your agent's install command to refresh its managed profile. Older profiles may lack automatic refresh or Codex's longer startup window.

During automatic reconciliation, graph-backed calls return a retryable response. If continuing with Madar, retry after its suggested delay. Native source investigation remains available.

What Changes for the Agent

context_pack returns source locations, excerpts, omissions, freshness, and advisory coverage. Its compact source_evidence_v2 response has a serialized token budget, including metadata. A small packet does not establish a cheaper or more accurate investigation.

For exact lookup, use up to eight JavaScript or TypeScript targets, each with a workspace-relative file and case-sensitive symbol. Only explain mode is supported. Missing, ambiguous, excluded, or stale owners are refused. Targets select functions, not complete workflows; they do not infer calls.

To inspect a known call instead, add "callee":"scan" to its caller target. Madar checks the full current caller and returns a uniquely bound local implementation. Identifier and static dotted calls are supported; nested-closure calls and dynamic expressions are excluded. Unverified bindings are refused.

One oversized exact function request returns a budgeted first page; continuations retrieve remaining lines without repetition.

For omitted evidence:

  • Follow a node's source_expand_handle with context_expand in the same MCP session. Continue with each returned handle until the remaining whole source lines are delivered. Changed or newly excluded source invalidates the handle.
  • Use an expandable handle for related evidence. An optional exact symbol selects a verified function inside that handle's scope. Do not pass a symbol with a source-continuation handle.
  • If a page reports budget_insufficient, retry with a larger budget or request fewer targets. Minimum budget: 128 tokens; expansion defaults to 1500.

A snippet_ref points to shared source text; use the referring node's snippet_line_range for its excerpt. When line_number is omitted, use that range's start. Response paths may be workspace-relative.

Experimental discovery can include source-resolved dependencies and static graph relationships. source_dependencies reports verified calls and unresolved locations; selection_omitted reports exact matches omitted by the lookup limit. Unresolved details may use either a flat list or grouped calls, including repeated line_numbers. Counts can exceed the bounded examples shown. None of these establishes runtime execution or whole-task completeness.

Regenerate older graphs to include newly supported source forms. Root/workspace package.json objects up to 128 KiB and JavaScript/TypeScript files under lib/ are eligible under source policy. Exclude generated output with .madarignore. Other JSON configuration files are not source evidence.

How It Works

  1. Madar indexes source files, declarations, imports, calls, framework metadata, and selected documentation locally.
  2. Exact targets or experimental query matching select source evidence.
  3. Responses expose omissions and recovery handles. Installed MCP profiles refresh the graph after workspace changes.

The MCP response shape describes the response contract.

Use Madar Without MCP

The CLI can generate and inspect context without installing an agent integration:

madar generate .

madar summary madar pack "how does auth work?" --task explain --format text

By default, madar generate . combines SPI metadata with proven legacy semantics for JavaScript/TypeScript, and uses legacy fallback for other supported languages. Strict modes are in the CLI reference.

Legacy updates rebuild the current corpus when files change or disappear, refreshing incoming calls and imports from unchanged files. Parser caches can still be reused; unchanged graphs are reused after any required extractor-version upgrade.

Create a provider-ready prompt:

madar prompt "how does auth work?" --provider claude

Create a share-safe handoff for another coding tool:

madar handoff "add auth telemetry" --task implement --consumer copilot

See the getting-started tutorial for a sample workspace.

Where Madar Fits

Consider precise source lookup when you know the JavaScript or TypeScript file and function and need selected bodies with explicit omissions and continuations.

It helps less when the repository is small, one direct read is sufficient, source is stale, or the question depends on dynamic or live runtime behavior. Architecture, review, and impact discovery remain experimental.

Madar complements agents and IDE indexing. It is not a hosted knowledge base, runtime tracer, PR reviewer, or vulnerability scanner.

Local by Design

  • Privacy: Madar graph generation runs locally and does not require an API key. Your coding agent may still send prompts or selected file context to its own model provider, depending on that agent's configuration.
  • Sensitive files: ordinary security source code remains indexable, while private keys, .env*, credential stores, and known non-source secret material are excluded. This is a path policy, not a content-level secret scanner.
  • Freshness: installed MCP profiles use automatic refresh. Manual CLI users can regenerate with madar generate .; strict workflows can require --require-fresh-context or --require-fresh-graph.
  • Worktrees: run Madar and the agent from the same linked Git worktree. Each worktree receives isolated graph artifacts outside the checkout; reconnect the MCP server after switching worktrees.
  • Telemetry: Telemetry is disabled unless you explicitly enable it. Controls and the exact source-safe event schema are documented in telemetry.

Treat every local MCP install, hook, or agent profile as part of your local trust boundary. Read the MCP threat model.

Evidence and Limits

Madar publishes the prompts, answers, traces, and share-safe reports behind its benchmark statements. Two public experiment types answer different questions and should not be compared as if they were the same test.

Controlled v0.30 evidence

Six June TypeScript runtime-flow trials used a source checkout with task-specific proof profiles. In those controlled runs, Madar was invoked once per row and the recorded results showed:

  • 3.5x to 18.5x fewer tool calls
  • 2.2x to 15.6x less provider-reported input
  • 1.65x to 7.09x lower latency

Those receipts are real measurements of profile-assisted Madar. They demonstrate what the workflow can achieve when the correct task evidence is available. They are not evidence that an untuned npm installation will reproduce the same result for arbitrary questions, because the old prompts and checkout retrieval contained benchmark-specific obligations unavailable to normal package users.

v0.31 production-artifact validation

The July reruns removed that assistance and used the same isolated, unpacked @lubab/madar@0.31.0 package artifact. Four of six repositories recorded an agent-adoption failure: no attributable Madar MCP call occurred. The other two invoked Madar but failed strict prompt or answer gates. The correct result is zero valid performance comparisons, not six product losses. These reruns expose adoption and answer-completeness work; they neither confirm nor refute the earlier controlled efficiency measurements.

Read the benchmark suite and all dated receipts or the shorter claims and evidence map.

Current Release

Current version: 0.33.0.

See the 0.33.0 changelog.

Documentation

NeedStart here

| First run | [Getting started](https://github.com/mohanagy/madar/blob/main/docs/tutorial

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

PopNx fragen