GitHub
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Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Deterministic, offline root-cause analysis and pre-commit fix verification for coding agents.
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.
Du brauchst
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": {
"culprit": {
"command": "uvx",
"args": [
"culprit"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add culprit -- uvx culpritIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"culprit": {
"command": "uvx",
"args": [
"culprit"
]
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"culprit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"culprit"
]
}
}
}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 noordeen123 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 (0.4.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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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.
Root-cause analysis for agent-driven development.
Your coding agent finds what introduced a bug, and verifies its own fix is complete before it commits.
Quick start · Tools · Accuracy · Architecture · MCP registry
A real run. The fix patched one caller of parse_config and missed two, so it scores partial .
An agent can dig through git history to find what broke, and it is good at it. What it will not reliably do is spend a dozen tool calls on that every time, or stop and check whether the helper it just changed has three other callers before it commits. culprit turns both into one deterministic call that returns structured JSON it can act on:
| The agent asks | culprit answers |
|---|---|
| "What introduced this bug?" | Ranked suspect commits, the author's intent, the releases it shipped in |
| "Is my fix complete?" | verify_fix: missed call sites, whether a test shipped, a risk level |
| "What could this change break?" | Reverse-import dependents, covering tests, high-risk shared modules |
Benchmarked against 50 real regressions, 25 from git and 25 from systemd, where the introducing commit is known from each fix's Fixes: trailer (author-verified ground truth). Given only the fix commit, culprit blames the removed lines to rank the commits that introduced the bug.
| Metric | Result |
|---|---|
| Introducing commit ranked #1 | 50% (25/50) |
| Introducing commit in the top-5 suspect set | 66% (33/50) |
Deterministic and offline, on large C codebases the engine has never seen. Reproduce with python benchmarks/run.py, which clones the repos and scores every case.
git blame itselfIt can, and it is good at it. So the honest question is not whether culprit is accurate, but whether it beats or helps an agent that has git and no culprit. Same 10 regressions, three arms, isolated so no arm can read the answer from the fix commit:
| culprit alone | agent alone | agent + culprit | |
|---|---|---|---|
| Introducing commit ranked #1 | 80% | 90% | 90% |
| Introducing commit in top 5 | 90% | 100% | 100% |
| Mean tool calls to get there | 1 | 14.9 | 8.8 (-41%) |
| Mean tokens to get there | ~0 | 55,534 | 47,616 (-14%) |
The agent wins on accuracy, and culprit does not make it more accurate. What culprit does is get it there in roughly half the steps for about 8,000 fewer tokens per investigation. Tool calls dropped in 10 of 10 cases, tokens in 7 of 10. On the hardest case the agent needed 42 tool calls and 124k tokens alone, against 16 calls and 84k with culprit.
Those savings are already net of reading culprit's output, which is counted in the third column. culprit's own run is one deterministic call, no model, under a second.
So culprit is an accelerator for an agent, not a replacement for one, and not a smarter blamer than one. Method, caveats (n=10, and this slice is easier than the full 50), and reproduction: benchmarks/agent/.
Claude Code plugin (installs the MCP server plus a skill that tells the agent when to use it):
/plugin marketplace add noordeen123/culprit
/plugin install culprit@culprit
Any MCP client (Cursor, Windsurf, VS Code, Codex CLI, Zed, Continue, Cline, Amazon Q, Goose):
{
"mcpServers": { "culprit": { "command": "uvx", "args": ["--from", "culprit[mcp]", "culprit-mcp"] } } }
CLI, no agent required:
uvx culprit # run from PyPI on demand
rca --verify-fix patch.diff # exit 0 if complete, 1 otherwise
Needs Python 3.10+ and uv for the MCP server. The CLI runs on 3.9+.
| Tool | What it answers |
|---|---|
analyze | Full RCA in one call: classify, suspects or blast radius, risk, test impact |
verify_fix | Is this diff safe to commit? complete / partial / risky, plus the missed call sites |
find_suspects | Rank the commits that introduced the bug |
check_completeness | Call sites of the changed symbol the fix did not touch |
get_intent | The introducing commit's message, linked PR, referenced issues |
get_evolution | Per-commit history of the buggy lines via git log -L |
get_risk_score | QA gate score (0 to 100, low/medium/high) with contributing factors |
get_blast_radius | Feature impact: dependents, covering tests, high-risk files |
get_test_impact | Minimal test set to run for this change |
classify_change | Bugfix vs feature, with evidence |
from_trace | RCA straight from a stack trace, no diff or PR needed |
The agent runs this on its own diff before committing:
complete when no untouched call site is left behind, partial when one was missed, risky when risk is high. The verdict is the completeness axis; test coverage is the separate confidence axis on risk_level.Loop until complete, then commit. That is the whole idea.
rca # current branch vs the configured base
rca --last # the latest commit only rca --pr 16786 # a specific PR (uses the PR's own base) rca --trace crash.txt # RCA from a stack trace, no fix or PR needed rca --verify-fix patch.diff # check a diff before committing rca --select-tests # print the tests to run for this change rca --html report.html --open # a single self-contained HTML report rca --pr 16889 --fail-on high # exit non-zero when QA risk is high rca serve --repo /path # local web UI with a base picker
CI gate: risk via exit code only, no PR comments, no writes. Copy examples/github-actions/culprit-pr.yml into .github/workflows/:
- run: pip install "culprit>=0.3.0"
--html writes one self-contained file. No CDN, opens offline, attaches to CI. It opens with the verdict: a scored QA risk with the factors behind it, and the prime suspect with how long the bug lived.
Then it reconstructs how the bug got there. Every commit that touched the buggy line, from creation through the commit that broke it (red, with the exact diff) to the fix (green):
Every node expands to its diff. See the full report .
git bisectgit bisect | culprit | |
|---|---|---|
| Input | A reliable failing test | The fix diff (or a stack trace) |
| Method | Checks out commits and runs the test | Blames the fix's lines plus git log -L |
| Speed | Minutes (about log2(N) test runs) | Instant |
| Output | First bad commit | Suspect set, intent, lifecycle, completeness, risk |
| Confidence | Proof | Strong heuristic |
--bisect " " runs a real bisect as an optional confirmation layer, in a throwaway git worktree so your checkout is never touched. When the first failing commit matches the blamed suspect, the report stamps it confirmed by git bisect.
One normalized context in, one structured JSON result out. The only non-deterministic step is the optional LLM narrative, isolated behind an adapter so the engine runs with no API key.
Two lanes, one engine. Every module writes one slice of the result, so nothing cares whether the target came from gh, the REST API, local git, or a pasted stack trace. Full module map: docs/ARCHITECTURE.md.
The base branch resolves in order: the --base flag, then CULPRIT_BASE, then .culprit.toml (base = "origin/main"), then HEAD~1. --last forces the latest-commit view.
PR titles and labels use the GitHub CLI when present, or the unauthenticated REST API for public repos (set GITHUB_TOKEN or GITLAB_TOKEN to raise limits). Deep links cover GitHub, GitLab, Bitbucket, and Gitea. Blast radius reads imports across JS/TS, Python, Go, Java/Kotlin, Ruby, C/C++, C#, PHP, Rust, Scala, and Swift.
pip install -e ".[dev]" && pytest
Module map and data shapes: docs/ARCHITECTURE.md. Publishing the MCP server to the registries: docs/PUBLISHING.md. MIT licensed.