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

CGraph

von NxtsoftVersion 0.9.7i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Nxtsoft/cgraph

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Code graph for coding agents: symbol search, callers, blast radius and cross-service impact.

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": {
    "cgraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cgraph-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cgraph -- npx -y cgraph-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "cgraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cgraph-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": {
    "cgraph": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cgraph-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 Nxtsoft 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 7233 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 70 % der anderen 7233 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7233 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 CGraph 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 (0.9.7) kam vor 16 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 Node.js 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.

English · 简体中文

*Scan a project · extract structure into a deterministic graph · query it in ~10 ms from a daemon, a thin client, or an MCP server.*

Contents

Why CGraph? · Architecture · Repository layout · What it produces · Output formats · Performance · Retrieval benchmark · Languages · Quick start · Install & Setup · Use with coding agents · CLI · daemon · MCP reference · Host integrations & enrichment · Development notes · Contributing · License

Why CGraph?

Reading a large repo to answer "what calls this?" or "what breaks if I change it?" means loading dozens of files — and those answers aren't in any single file. They live in the *relationships between* files. CGraph precomputes them so you (and your AI agent) navigate by graph, not grep.

🔗 Reverse dependencies & blast radiusgraph_impact returns every transitive dependent of a symbol in ~10 ms. On a real 10,706-node repo it surfaced 93 dependents of one god-file, instantly — an answer grep can't give you.
🧭 Navigate, don't grepCentrality-ranked search, node neighborhoods, shortest paths, and token-budgeted source bundles — served warm in ~10 ms instead of many file reads that burn context.
🏛️ Architecture at a glanceCentrality ranking surfaces the load-bearing files; Leiden/Louvain community detection clusters the repo into modules automatically.
⚡ Deterministic & fastA full 10k-node graph builds in ~2 s; no LLM in the extraction path — same input, same graph, every time.
🤖 Built for coding agentsA standard MCP server drops the graph straight into Claude / Codex, so they reason over structure instead of blindly reading files.

The pitch in one line: for a codebase too big to hold in your head, CGraph is the index that decides *which* code to read — ctags/"find all references", precomputed, centrality-ranked, and exposed over MCP.

Architecture

  • `cgraph` — one-shot scan → portable disk exports (graph.json, graph.html, graph.svg, obsidian.md, cypher.txt, modules.mmd, modules.svg, design.mmd, design.md).
  • `graphd` + `cgraph-client` — a resident per-project daemon with live file-watching; warm query / path / explain / impact / context in ~10 ms.
  • `cgraph-mcp` — a Model Context Protocol server so agents navigate the graph directly.

The engine owns deterministic extraction, fragment validation, cache state, and local graph mutation; hosts own model choice and semantic enrichment.

Repository layout

src/cli/          One-shot CLI entrypoint: cgraph

src/daemon/ Daemon entrypoint: graphd src/client/ Thin client runtime and cgraph-client executable src/mcp/ MCP request handling and cgraph-mcp executable src/engine/ Detection, extraction, graph building, analysis, daemon ops tests/smoke/ CTest smoke coverage for engine, daemon, MCP, and integration paths tests/fuzz/ Optional libFuzzer targets integrations/ Host hook and always-on integration scripts docs/ Host integration contract and benchmark notes vendor/ Vendored tree-sitter core and grammars

What it produces

A single scan turns a source tree into an interactive, explorable graph — communities colored, hubs sized by centrality:

The real graph.html viewer on a 10,708-node / 28,945-edge codebase — self-contained HTML, no external JS.

Output formats

  • graph.json — directed node-link JSON with graph metadata, nodes, and links. Node ids derive from each file's path relative to the project root, so the same commit built from two checkouts yields the same ids and two graphs can be joined by id; source_file stays the path the graph was read from
  • graph.html — browser-readable interactive graph view
  • graph.svg — static graph visualization
  • obsidian.md — markdown export for Obsidian-style navigation
  • cypher.txt — Neo4j Cypher statements
  • modules.mmd — module dependency diagram as Mermaid
  • modules.svg — module dependency diagram as a layered static image
  • design.mmd — entry points and their top call flows as a Mermaid flowchart TD
  • design.md — the same as Markdown: entry-point table, nested flows, layers by call distance

Performance

The interactive viewer used to run an O(N²) force simulation in the browser on every open. Layout is now precomputed once in C++ (via igraph), and repaints are viewport-culled — both dependency-free:

graphtime-to-settle beforeafterper-frame repaint
10,000 nodes35.2 s (main thread pinned)~0 ms (static layout)20–34× cheaper (zoom/pan)

Retrieval benchmark

CGraph has been scored on Agent Retrieval Bench: 427 samples from 25 repositories, each checked out at its base commit, scored with the benchmark's own metric code. The table covers all 345 positive samples.

MethodRecall@20MRRBCY@8k
CGraph bin-v0.9.1 (label + code-text search)0.63620.27870.4319
CGraph bin-v0.8.3 (label-only text search)0.57260.23560.3790
RepoMap (published)0.63330.21580.3788
RepoMap (rerun on this harness)0.63110.21560.3846
Qwen3-Embedding-8B (published)0.70290.23360.3732
Qwen3-Embedding-4B (published)0.63060.23790.3409
BM25 (published)0.44520.15200.2051

How bin-v0.9.1 compares:

  • Recall@20. Level with RepoMap (the difference is inside run-to-run noise of about 0.006). Below Qwen3-Embedding-8B. Above the other published single methods.
  • MRR. Higher than every published single method.
  • BCY@8k. Higher than every published single method, by more than the noise floor.
  • Against the paper's fusion of Qwen3-Embedding-8B and RepoMap, on the 287-sample core it reports: MRR is level (the fusion scores only its top 20; CGraph's MRR over its top 20 is 0.276 vs 0.271, inside the noise floor); Recall@20 (0.633 vs 0.733) and BCY@8k (0.440 vs 0.488) are lower.
  • Abstention. CGraph does not abstain on no-gold samples.

Per-task tables, pins, the noise floor and caveats are in bench/arb/RESULTS.md. Reproduce with bench/arb/run.sh.

Languages

Tree-sitter-backed structural extraction, with regex/structured extraction for a few config formats:

Plus structured/regex extraction for Apex, Delphi form/source, MSBuild/XML project files, and MCP config files.

Type members

Seven languages emit a field node per declared member, with a defines edge from the owner:

LanguageOwners with membersField properties
C, C++class, struct only — not enum or unionnone
TypeScript, TSXinterface, object type alias, class (constructor parameter properties included), enumtype_text, optional, readonly
Gostruct, including multi-name and embedded fieldstype_text
Rustnamed and tuple struct, union, enum variant, trait associated type and constanttype_text
Pythonclass-body assignment, including chained and tuple targetstype_text when annotated
Javaclass, record, enumtype_text, readonly

Members are declared members only: no inherited-member expansion, no alias flattening, no runtime attribute inference. A declaration that is already a node of its own — a TypeScript method_signature, a Rust trait method or type alias — keeps its function or type node and is not also a field. A field never takes the id a function or type holds; it moves instead, so a symbol's id stays stable.

A class-like declaration without a body (struct FileCacheEntry;) is a forward declaration and mints no node; only the body-bearing definition does.

Fields are members, not navigation targets: graph_context packs the owner (whose snippet spans its members) rather than the members, and report modules symbol counts exclude them.

HTTP endpoints

JavaScript and TypeScript services get one endpoint node per route the code serves, with the full path composed across files: an Elysia, Express or Hono chain's own prefix (new Elysia({ prefix: '/notebooks' }), .basePath('/v1')) beneath every .use(child), .use('/p', child) or .route('/p', child) that mounts it, up to the top-level chain, read through as any and as unknown as T casts and resolved through imports (aliased ones included). A chain built inline inside .use(new Elysia({ prefix }).get(…)), a .group('/v2', app => app.get(…)) or .guard() callback, and a module re-exported as export const deckModule = deckRoutes as unknown as Elysia all compose the same way. A Next.js app/api/x/[id]/route.ts exporting GET is GET /api/x/:id. A repository holding a langgraph.json with a non-empty graphs object is a LangGraph Agent Server: its 49 framework routes (POST /runs/wait, POST /threads/{thread_id}/runs/stream, GET /assistants/{assistant_id}, ..., the table @langchain/langgraph-api 1.5.1 registers, less its fo

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