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

Codigest

von NaNIsaacVersion 0.13.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.NaNIsaac/codigest

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Terminal output, project snapshots and semantic diffs as LLM-ready context

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

  • 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": {
    "codigest": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codigest",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add codigest -- uvx codigest mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "codigest": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codigest",
        "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": {
    "codigest": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codigest",
        "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 NaNIsaac 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 7241 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 80 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7241 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 Codigest 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 (0.13.0) kam vor 9 Tagen 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: 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.

Codigest

Share the code context you choose with an AI: your project, a few files, what changed, or the command that failed.

Documentation: [nanisaac.github.io/codigest](https://nanisaac.github.io/codigest/) (installation, guides, command reference). 한국어

Automated release-specific security scan (A–F), not an independent security certification. How ratings work .

Suppose a test fails and you want a coding assistant to help. Pasting the error alone may omit the function under test; pasting the whole repository buries the problem in unrelated files.

Codigest lets you choose what context to send. From the terminal, it can collect selected files, their local imports, recent changes, or a failed command and the files mentioned in its output. It packages the selection as text for you to inspect and paste into ChatGPT, Claude, or another tool. It does not choose a fix or call a model on its own.

What it does

  • Bundles code you pick. The whole project, chosen files and folders, or the local files they import (Python, JS/TS), as one block with the file tree.
  • Shows what changed. Text or function-level diffs since a baseline you set, without touching your Git history.
  • Brings in terminal output. It records commands you run and can hand over a failing one together with the files its error points at.
  • Says what it included. Every bundle reports its size, and pack gives the reason for each file and names the ones it left out.
  • Filters common secrets. It excludes .env files and known key patterns and attempts to mask tokens in code or output. Review a bundle before sharing it; automated filtering cannot guarantee that every sensitive value is caught.
  • Works with agents. Claude Code, Cursor and other MCP clients can request the same output.

Codigest does not call any AI model; it only prepares what you send to one. Everything runs on your machine.

One of the workflows below: a test fails, and one command collects what the model needs.

Install

Prebuilt binary, no Python needed. Windows (cmd or PowerShell):

powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm -useb https://raw.githubusercontent.com/NaNIsaac/codigest/main/install.ps1 | iex"

Linux, macOS and Termux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NaNIsaac/codigest/main/install.sh | sh

This installs cdg to %LOCALAPPDATA%\Programs\codigest (added to your user PATH) on Windows, ~/.local/bin on Linux and macOS, and $PREFIX/bin in Termux. Run the same line again to update. CDG_VERSION=0.12.1 pins a version and CDG_INSTALL_DIR=... picks the folder (then PATH is left alone). Supported: Windows x64, Linux x64 and ARM64, macOS Intel and Apple Silicon, Android ARM64 (Termux; the tests also run inside Termux in CI). Archives for download by hand are on the releases page. No setup is needed in your projects. Both scripts check the archive against the SHA-256 GitHub records for it. On Linux and macOS, install.sh will not replace a cdg from the Python package in the same folder unless CDG_FORCE=1 is set.

Python package

The same commands are on PyPI as codigest. Install it with uv, which also fetches the Python version it needs (3.15) and keeps it apart from your projects:

winget install --id astral-sh.uv                  # Windows (skip if you have uv)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # macOS/Linux

uv tool install codigest uv tool update-shell # then restart your terminal

The command is codigest, or cdg for short. Both installs provide a command called cdg, so keep only one of them on PATH. If the install fails with a syntax error on lazy import, run uv self update and try again.

Next, cdg term install hooks your shell so the output of every command is kept for cdg pack and cdg term. It is off until you run it; see Terminal capture.

On Windows, PowerShell's help codigest is a separate command from codigest --help. For optional native Get-Help integration without automatic command capture:

cdg shell-help install       # register comment-based PowerShell help

open a new PowerShell window

help codigest # or: Get-Help codigest cdg shell-help uninstall # remove it when no longer needed

This adds a small forwarding function to your PowerShell profile; other help commands are unchanged. The CLI's own full command reference is still available via cdg --help.

In a terminal, every command below copies its result to the clipboard. Add -s to also print it, -o FILE to also write it to a file, --no-copy to leave the clipboard alone, and -m "..." to put your question or instruction in it. When the output goes to a pipe or a file instead (cdg scan > ctx.xml, cdg digest | less, a script, a coding agent's shell), it is printed and the clipboard is left alone; add --copy to copy it anyway. Over SSH the copy goes to the clipboard of the machine you type on (OSC 52), not the remote one; see output options.

1. Share your project with an AI chat

Run scan in your project and paste:

cdg scan
$ cdg scan

Copied snapshot to clipboard Snapshot 3 files, ~121 tokens

The clipboard now holds the file tree and every file, honoring .gitignore:

<project_snapshot project="project">

├── .gitignore ├── prices.py └── test_prices.py

.venv/ pycache/ .pytest_cache/

def apply_discount(price, percent): return price * (1 - percent)

from prices import apply_discount

def test_ten_percent(): assert apply_discount(200, 10) == 180

Large projects ask before copying (above 30k tokens or 100 files). For those, share less, as in the next section.

2. Share only part of it, or what changed

cdg scan src/app.py -r       # one file and the local files it imports, recursively

cdg scan src/billing/ docs/ # folders, files, or both cdg scan src/app.py -l # with line numbers, so answers can say "line 42" cdg scan src/app.py:40-80 # only lines 40 to 80, numbered (src/app.py:42 for one line) cdg digest # signatures and docstrings only, much smaller cdg digest src/billing/ # the same for one folder cdg tree -L 2 # the file tree, two levels deep

The examples from here on are the same project a little later: prices.py has grown a Cart class, and an old MATLAB version sits in legacy/.

digest is the overview to start a conversation with. It lists every function, class and top-level variable of Python files, and the functions and %% sections of MATLAB files, in the order they appear, with the line they start on and the first line of their docstring (or, in MATLAB, of their help comment). Class attributes and dataclass fields are listed with their values, shortened when long:

$ cdg digest -s

├── .gitignore ├── legacy │ └── discount.m ├── prices.py └── test_prices.py

1: function p = discount(price, percent) Price after taking off percent percent. 3: %% Apply

1: TAX_RATE = 0.1 4: def apply_discount(price: float, percent: float) -> float Price after taking off percent percent. 9: class Cart Items and the discount that applies to all of them. 12: def init(self, percent: float=0) 16: def total(self) -> float Sum after discount and tax.

4: def test_ten_percent()

Digest 3 files, ~192 tokens

A model that has seen this can ask for exactly what it needs ("show me Cart.total"), and cdg scan prices.py:16-19 gives it just that method, numbered the same way:

$ cdg scan prices.py:16-19 -s

└── prices.py

16: def total(self) -> float: 17: """Sum after discount and tax.""" 18: subtotal = sum(apply_discount(p, self.percent) for p in self.items) 19: return subtotal * (1 + TAX_RATE)

tree -L keeps a large or vendored folder from flooding the output:

$ cdg tree -L 1

├── .gitignore ├── legacy/ (1 file) ├── prices.py └── test_prices.py

To share what changed while you work, set a baseline first:

cdg mark                     # e.g. before a refactor

... work ...

cdg diff # text diff since the mark cdg semdiff # Python: which functions and classes changed

A baseline is a private copy kept in .codigest/; your Git history is not touched.

3. Hand over a failing command

Run the command through cdg cap. The output looks exactly as it would without it; Codigest keeps a copy. Then ask for a pack:

cdg cap -- pytest -q        # or npm test, cargo test, go test ./..., make

cdg pack

$ cdg pack

Packed ~370 / 30,000 tokens failed pytest -q (exit 1, just now) changes uncommitted changes (git)

  • test_prices.py line 5 in failing output
  • prices.py changed

Copied pack to clipboard

Read it as: the failing command, your uncommitted Git changes, test_prices.py because the error points at its line 5, and prices.py because you edited it.

What exactly was copied

<context_pack project="project">

F [100%] ================================= FAILURES ================================== _____________________________ test_ten_percent ______________________________

def test_ten_percent():

assert apply_discount(200, 10) == 180

E assert -1800 == 180 E + where -1800 = apply_discount(200, 10)

test_prices.py:5: AssertionError ========================== short test summary info ========================== FAILED test_prices.py::test_ten_percent - assert -1800 == 180 1 failed in 0.11s

diff --git a/prices.py b/prices.py index 3d691df..428752a 100644 --- a/prices.py +++ b/prices.py @@ -1,2 +1,2 @@ def apply_discount(price, percent):

  • return price * (1 - percent / 100)
  • return price * (1 - percent)

1: from prices import ap

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

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