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

AGENTS.md Generator

von nusheyVersion 0.6.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.nushey/agents-md-generator

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Analyzes codebases with tree-sitter and generates AGENTS.md files for AI 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

  • 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": {
    "agents-md-generator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agents-md-generator -- uvx agents-md-generator

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "agents-md-generator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "agents-md-generator": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

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 nushey 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 32509 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 43 % der anderen 32509 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32509 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 AGENTS.md Generator 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 (0.6.1) kam vor 2 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu 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

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
Installieren

Fomu MCP

von gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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.

agents-md-generator

MCP server that analyzes codebases with [tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) and generates [`AGENTS.md`](https://agents.md/) files.

Python · C# · TypeScript · JavaScript · Go

Installation · Usage · Configuration · How It Works · Contributing


Compatible with any MCP-capable client: Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and others.

The server exposes three tools with a clear separation of concerns:

  • `generate_agents_md` — main entry point. Runs the analysis pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions to your client.
  • `scan_codebase` — standalone context tool for when you want deep codebase understanding without generating any file.
  • `read_payload_chunk` — streams the payload back in chunks regardless of which tool produced it.

No large data travels over the MCP wire.

Table of Contents

  • Installation
  • Option A — pip install + setup wizard
  • Option B — uvx
  • Usage
  • Tools
  • Tool Parameters
  • What Gets Generated
  • How Incremental Scanning Works
  • How Large Payloads Are Streamed
  • Cache and Payload Location
  • Project Configuration
  • Options
  • Environment Variables
  • Project Size Profiles
  • What the Analysis Detects
  • Credits

Installation

Requirements: Python 3.11+, Git, and any MCP-compatible client.

See [INSTALLATION.md](https://github.com/nushey/agents-md-generator/blob/main/INSTALLATION.md) for the full guide including prerequisites and troubleshooting.

Option A — pip install + setup wizard (recommended)
pip install agents-md-generator

agents-md-generator setup

The setup wizard detects your installed clients, asks whether to configure globally or per-project, and patches the config files automatically. Supports Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, and Codex CLI.

Option B — uvx (no install needed)

If you have uv installed, uvx runs the package without a prior install step. Add the entry manually to your client's MCP config:

{

"mcpServers": { "agents-md": { "command": "uvx", "args": ["agents-md-generator"] } } }

For Claude Code specifically:

claude mcp add agents-md -- uvx agents-md-generator

claude mcp add defaults to --scope local (current project only). Add -s user to register it for all projects.


Usage

Once registered, ask your AI client:

"Generate the AGENTS.md for this project"

The client will call generate_agents_md automatically. To scan a different directory:

"Generate the AGENTS.md for the project at /path/to/project"

Tools
ToolPurpose
generate_agents_mdMain entry point. Runs the pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions. Use this to create or update AGENTS.md.
scan_codebaseStandalone context tool. Analyzes the codebase and returns a pure data payload with no AGENTS.md mandate. Use this when you need architectural context for any other task.
read_payload_chunkStreams the payload written by either tool in chunks until has_more is false.
Tool Parameters

generate_agents_md

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Path to the project root

scan_codebase

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Path to the project root
force_full_scanbooleanfalseIgnore cache and rescan everything when explicitly set to true.

read_payload_chunk

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Must match the path used in the preceding tool call
chunk_indexinteger—Zero-based chunk index. Increment until has_more is false

What Gets Generated

The generated AGENTS.md follows the agents.md open standard. It is written as a README for AI agents, not as documentation for humans. Sections include:

SectionContents
Project OverviewTech stack and top-level architecture shape
Architecture & Data FlowDetected layers or domains with data flow direction
Conventions & PatternsNaming rules, export contracts, import rules, how to add new entities end-to-end
Environment VariablesVariables detected in source files and .env.example
Setup CommandsExact install and run commands from package.json, Makefile, etc.
Development WorkflowBuild, watch, and dev server commands
Testing InstructionsTest commands and framework info (if detected)
Code StyleLint/format commands (if config files detected)
Build and DeploymentCI pipeline info (if detected)

Sections with no detected data are omitted entirely.


How Incremental Scanning Works

  1. First run (cold start) — all git-tracked source files are parsed with tree-sitter and cached
  2. Subsequent runs — only files whose SHA-256 hash changed since the last scan are re-parsed
  3. Semantic diff — for modified files, only changed public symbols are included in the payload
  4. No source changes? — the tool stops and asks whether you want to improve the existing AGENTS.md content anyway
  5. Private symbols and test file internals are excluded from both cache and payload — only the public API surface matters for AGENTS.md
How Large Payloads Are Streamed

For large codebases the analysis payload can be too big to return inline over the MCP wire. The server handles this transparently through read_payload_chunk.

Scans run in a separate process with stage progress notifications and a five-minute timeout. Cancellation stops the scan worker. Only one scan per project can run at a time in a server instance; use .agents-config.json to narrow repositories that exceed the time limit.

Generation always assembles a current snapshot, reusing cached symbols for unchanged source files. An interrupted generation can be retried even after its payload was consumed or another scan ran. The client remains responsible for writing AGENTS.md.

Serialized payloads are capped at 300,000 characters. Dropped analysis sections are recorded in metadata.degradations and metadata.truncated_sections. Existing AGENTS.md content and writing instructions are preserved; if these alone exceed the budget, the tool returns an error instead of truncating the document.

generate_agents_md flow

  1. generate_agents_md runs the pipeline internally, writes the payload to disk (including AGENTS.md writing rules), and returns total_chunks with read instructions
  2. The client calls read_payload_chunk(project_path, chunk_index=0), then increments chunk_index until has_more is false
  3. The client concatenates all data fields — the payload contains the rules and analysis data needed to write AGENTS.md
  4. The payload file is automatically deleted after the last chunk is read

scan_codebase flow (pure context, no AGENTS.md mandate)

  1. scan_codebase runs the analysis and writes a pure data payload to disk
  2. Same chunked read via read_payload_chunk
  3. The client uses the payload for any purpose — code review, planning, Q&A

This flow is pure MCP — no filesystem access required from the client side. Any MCP-compatible client can follow it.

Cache and Payload Location

All runtime artifacts are stored outside your project, in the user cache directory:

~/.cache/agents-md-generator/<project-hash>/cache.json  ← incremental scan cache

The is a SHA-256 of the project's absolute path — unique per project. Nothing is written to your repository.

Note: The server also writes a temporary payload.json to this directory during analysis, but it is managed entirely by the read_payload_chunk tool and deleted automatically after the last chunk is read. You never need to access it directly.


Project Configuration

Create .agents-config.json at your project root to customize behavior. This file is optional — all fields have defaults, and you can commit it to share settings with your team.

Full default configuration

{

"project_size": "medium", "exclude": [ "/node_modules/", "/bin/", "/obj/", "/.git/", "/dist/", "/build/", "/__pycache__/", "**/*.min.js", "**/*.min.css", "**/*.bundle.js", "/vendor/", "/packages/", "/.venv/", "/venv/", "/bower_components/", "/app/lib/", "/wwwroot/lib/", "/wwwroot/libs/", "/static/vendor/", "/public/vendor/", "/assets/vendor/", "/site-packages/" ], "include": [], "languages": "auto", "agents_md_path": "./AGENTS.md", "max_file_size_bytes": 1048576 }

Options
KeyDefaultDescription
project_size"medium"Project scale — tunes all internal caps and thresholds (see Project Size Profiles)
exclude(see above)Glob patterns to exclude from analysis
include[]If non-empty, only analyze files matching these patterns
languages"auto""auto" detects all supported languages, or pass a list like ["typescript", "python"]
agents_md_path"./AGENTS.md"Output path for the generated file
max_file_size_bytes1048576Files larger than this are skipped (default: 1 MB)
Environment Variables
VariableDefaultDescription
AGENTS_MD_LOG_LEVELINFOServer log verbosity. Set to DEBUG to see per-file analysis details. Valid values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
Project Size Profiles

The project_size setting controls how aggressively the payload is compressed. A single knob tunes all internal caps — methods per class, symbols per file, directory aggregation, route caps, tree depth, and impact filtering.

ProfileLines (guidance)Impact filterDescription

| "small" | 0–15k | medium | Generous caps — nearly

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

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