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

Codeix

von montanetechVersion 0.5.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.montanetech/codeix

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any 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: 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

  • 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": {
    "codeix": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codeix"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add codeix -- npx -y codeix

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "codeix": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codeix"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "codeix": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codeix"
      ]
    }
  }
}

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 montanetech 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 7220 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 3 % der anderen 7220 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7220 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 Codeix 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 (0.5.0) 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 Node.js, 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 vor 3 Tagen
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 vor 44 Tagen
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.

codeix

[codeix.dev](https://codeix.dev) · Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase.

codeix                 # start MCP server, watch for changes

codeix build # parse source files, write .codeindex codeix -r ~/project build # build from a specific directory

Why

AI coding agents spend most of their token budget *finding* code before they can *work on* it. They grep, read files, grep again, backtrack. On a large codebase the agent might burn thousands of tokens just locating the right function — or worse, miss it entirely and hallucinate.

Codeix gives the agent a pre-built map of your codebase. One structured query returns the symbol name, file, line range, signature, and parent — no scanning, no guessing.

What existing tools get wrong
ProblemWhat happens today
No structuregrep finds text matches, not symbols. The agent can't distinguish a function definition from a comment mentioning it.
Slow re-parsingPython-based indexers re-parse everything on startup. On large codebases, you wait.
Not shareableIndexes are local caches — ephemeral, per-machine. A new developer or CI runner starts from scratch.
No compositionMonorepo with 10 packages? Dependencies with useful APIs? No way to query across boundaries.
Prose is invisibleTODOs, docstrings, error messages — searchable by grep but not *selectively*. You can't search only comments without also matching code.
What codeix does differently
  • Committed to git — the index is a .codeindex directory you commit with your code. Clone the repo, the index is already there. No re-indexing.
  • Shareable — library authors can ship .codeindex in their npm/PyPI/crates.io package. Consumers get instant navigation of dependencies.
  • Composable — the MCP server auto-discovers dependency indexes and mounts them. Query your code and your dependencies in one place.
  • Structured for LLMs — symbols have kinds, signatures, parent relationships, and line ranges. The agent gets exactly what it needs in one tool call instead of piecing it together from raw text.
  • Prose search — search --scope text targets comments, docstrings, and string literals specifically. Find TODOs, find the error message a user reported, find what a function's docstring says — without noise from code.
  • Fast — builds in seconds, queries in milliseconds. Rust + tree-sitter + in-memory SQLite FTS5 under the hood.

The .codeindex format

An open, portable format for structured code indexing. Plain JSONL files you commit alongside your code — git-friendly diffs, human-readable with grep and jq, no binary blobs.

.codeindex/

index.json # manifest: version, name, languages files.jsonl # one line per source file (path, lang, hash, line count) symbols.jsonl # one line per symbol (functions, classes, imports, with signatures) texts.jsonl # one line per comment, docstring, string literal

Any tool that can parse JSON can consume a .codeindex. Codeix builds it using tree-sitter, and AI agents query it through MCP (Model Context Protocol).

Example — symbols.jsonl:

{"file":"src/main.py","name":"os","kind":"import","line":[1,1]}

{"file":"src/main.py","name":"Config","kind":"class","line":[22,45]} {"file":"src/main.py","name":"Config.init","kind":"method","line":[23,30],"parent":"Config","sig":"def init(self, path: str, debug: bool = False)"} {"file":"src/main.py","name":"main","kind":"function","line":[48,60],"sig":"def main(args: list[str]) -> int"}

Ship your index with your package

Include .codeindex in your package and every developer who depends on you gets instant navigation of your API — no setup, no re-indexing.

Works with Git repos, npm, PyPI, and crates.io.

MCP tools

Seven tools, zero setup. The agent queries immediately — no init, no config, no refresh.

ToolWhat it does
exploreExplore project structure: metadata, subprojects, files grouped by directory
searchUnified full-text search across symbols, files, and texts (FTS5, BM25-ranked) with scope/kind/path/project filters
get_file_symbolsList all symbols in a file
get_childrenGet children of a class/module
get_callersFind all places that call or reference a symbol
get_calleesFind all symbols that a function/method calls
flush_indexFlush pending index changes to disk

Project discovery

Launch codeix from any directory. It walks downward and treats every directory containing .git/ as a separate project — each gets its own .codeindex.

Works uniformly for single repos, monorepos, sibling repos, and git submodules. No config needed.

Languages

Tree-sitter grammars, feature-gated at compile time:

LanguageFeature flagDefaultExtensions
Pythonlang-pythonyes.py .pyi .pyw
Rustlang-rustyes.rs
JavaScriptlang-javascriptyes.js .mjs .cjs .jsx
TypeScriptlang-typescriptyes.ts .mts .cts .tsx
Golang-goyes.go
Javalang-javayes.java
Clang-cyes.c .h
C++lang-cppyes.cpp .cc .cxx .hpp .hxx
Rubylang-rubyyes.rb .rake .gemspec
C#lang-csharpyes.cs
Markdownlang-markdownyes.md .markdown
Markdown support

Markdown files are parsed for headings (both ATX # and Setext underline styles) which are indexed as section symbols with hierarchical parent-child relationships — enabling TOC extraction and document structure navigation.

Fenced code blocks are extracted as code text entries, parented to their containing section.

Embedded scripts

HTML, Vue, Svelte, and Astro files are preprocessed to extract embedded blocks, which are then parsed with the JavaScript or TypeScript grammar:

FormatExtensionsScript detection
HTML.html .htm tags, with optional lang="ts"
Vue.vue and , with optional lang="ts"
Svelte.svelte , with optional lang="ts"
Astro.astro--- frontmatter (always TypeScript) + optional tags

Line numbers in the index point to the original file, not the extracted script block.

Install

# npm / npx — run without installing

npx codeix

pip / uvx — run without installing

uvx codeix

Rust

cargo install codeix

Homebrew

brew install codeix

Or build from source

git clone https://github.com/montanetech/codeix.git cd codeix cargo build --release

All channels install the same single binary. No runtime dependencies.

Usage

# Build the index for the current project

codeix build

Build from a specific directory (discovers all git repos below)

codeix -r ~/projects build

Start MCP server (default command, watches for changes)

codeix

Or explicitly

codeix serve codeix serve --no-watch

Serve from a specific directory

codeix -r ~/projects serve

MCP client configuration

Add to your MCP client config (e.g. Claude Desktop, Cursor):

{

"mcpServers": { "codeix": { "command": "codeix" } } }

Design principles

  • Local only — no network, no API keys, works offline and air-gapped
  • Deterministic — same source always produces the same index (clean diffs)
  • Composable — dependency indexes are auto-discovered and mounted at query time
  • Minimal surface — 7 query tools, zero management plumbing

Architecture

See docs/architecture.md for the full set of architecture decision records.

License

MIT OR Apache-2.0

PopNx fragen