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

Sverklo

von sverkloVersion 0.19.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.sverklo/sverklo

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first MCP code intelligence: 37 tools — hybrid search, blast-radius, diff review, memory.

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add sverklo -- npx -y sverklo

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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

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 sverklo 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 7247 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 11 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7247 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 Sverklo 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 (0.19.0) kam vor 6 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 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 heute
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 letzten Monat
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 · 🇨🇳 中文

Give your coding agent repo memory.

Sverklo gives coding agents repo memory: symbols, callers, diffs, blast radius, and git-pinned decisions before they edit. It is an open-source local-first MCP server for Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and any MCP-speaking coding agent.

Local-first ◦ MIT ◦ bundled local embeddings by default ◦ remote embeddings only when explicitly configured ◦ telemetry opt-in and off by default

Use Sverklo when your agent needs relationships before editing: callers, dependencies, tests, diff risk, or prior repo decisions.

Use grep/ripgrep when you know the exact string, the repo is tiny, or the change is one file.

Start with the no-write proof command before installing MCP config. The public bench covers 180 hand-verified tasks across 6 OSS codebases; the methodology and ground truth live in sverklo/sverklo-bench. Bench · paper · 90-second demo

cd your-project

npm exec --yes --package=sverklo@latest -- sverklo prove --no-write --guided --markdown sverklo init --dry-run npm install -g sverklo && sverklo init

sverklo prove --no-write --guided --markdown shows central files, a real symbol with callers, why that proof was selected, the exact prompt to paste into your agent, and a small feedback template before any MCP config or instruction files are written. It may cache the local model/index under ~/.sverklo, but it does not mutate your project. sverklo init --dry-run then previews the files init would touch; sverklo init writes the MCP config for your agent, appends local instructions to AGENTS.md or CLAUDE.md, and runs sverklo doctor to verify the handshake. With the bundled provider, code indexing and embeddings stay on your machine. An explicitly configured remote embedding provider receives the code chunks it embeds.

Need something shareable? Run sverklo prove --no-write --guided --markdown to print a GitHub/Discord-ready proof receipt from your repo, then post it in the proof thread.

Latest no-write proof run: on calesthio/OpenMontage@9066dcb (1,284 indexed files), Sverklo selected ToolResult at tools/base_tool.py:120 and found 475 references across 81 files. The legacy token-efficiency demo on the same checkout used 21.9× fewer estimated input tokens than grep+reading the top 10 matched files, with one miss called out plainly. Read the receipt · OpenMontage discussion

Need local launch planning for the Sverklo account? sverklo marketing runs a local-first Twitter/X agent-team workflow from operator-provided snapshots. It ranks opportunities, drafts seed-content queues, checks profile health, and records human decisions without posting, scraping, replying, liking, reposting, following, or changing the profile.

*"The map is not the territory."* — Alfred Korzybski

Training data is the map. Your codebase is the territory. Sverklo gives the agent the territory.

Editor shortcuts

If sverklo prove surfaces useful repo context, please post a receipt, correction, grep-better case, or setup-friction report in the proof thread. If it helped, starring the repo also helps other agent-heavy teams find it.

▶ [Watch the 90-second demo on YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=OX7aEgdlqhQ) — sverklo init → audit → 37 MCP tools → live Claude Code integration with blast-radius and symbol-graph traversal.

Updates

Why

Your AI agent edits UserService.validate(). It doesn't know 47 other functions call it. It hallucinates getUserByEmail() because that's how its training data spelled it — your code uses findByEmail(). It forgets the design decision you made yesterday because context was compacted. Tests pass because they mock the dependency. Breaking changes ship.

Sverklo drills into your repo before the agent does — symbol graph, blast radius, semantic recall, and git-pinned memory — so the agent reasons about *your* code instead of pattern-matching from training data.

37 MCP tools your agent uses < 1 s incremental refresh after each edit local-first bundled embeddings stay on-device by default

cd your-project

npm exec --yes --package=sverklo@latest -- sverklo prove --no-write --guided sverklo init --dry-run npm install -g sverklo && sverklo init

That's it. sverklo prove --no-write --guided gives you the first useful repo-memory proof from your own codebase before project config changes; sverklo init --dry-run previews every setup target; sverklo init auto-detects your installed AI coding agent (Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed), writes the right MCP config, appends instructions to AGENTS.md if present (otherwise CLAUDE.md), and runs sverklo doctor to verify the setup. sverklo prove --markdown makes that proof shareable in the public proof thread. Works on macOS, Linux, and Windows. Bundled local embeddings by default. Remote embeddings only when explicitly configured. Telemetry opt-in and off by default.

The bundled embedding model (all-MiniLM-L6-v2 ONNX, ~86 MB) is downloaded from HuggingFace on first use into ~/.sverklo/models/. After that download, the bundled embedding provider can run from the cached local model. An explicitly configured remote provider uses its remote endpoint instead.

Want proof before installing? Browse the /report leaderboard — Sverklo audits of 47 popular OSS repos (express, react-hook-form, vite, lodash, prisma, …) with grade cards for dead code, circular deps, coupling, and security.


"But isn't this just…?"

Likely you've seen tools that look adjacent. The honest one-paragraph answers, with detailed comparisons linked.

…just grep with extra steps? No, but tuned grep is genuinely competitive when you know the exact string. On the 180-task bench, sverklo leads overall F1 (0.58 vs smart-grep's 0.34) while using about 35× fewer input tokens than naive grep and one tool call per task. For an AI agent inside a 200K context window, that's the load-bearing axis. For a human at a terminal, grep is still fine.

…just Sourcegraph Cody? Same retrieval surface (hybrid BM25 + vector + graph), different deployment model and license. Cody is source-available with enterprise per-developer pricing ($9-19/dev/mo); sverklo is MIT and runs on a laptop with no signup. Full comparison →

…just Greptile? Greptile is a hosted PR-review bot ($30/dev/mo). Sverklo is local-first MCP. Same risk-scoring goal, opposite deployment model. If your code can't leave the machine for compliance reasons, Greptile isn't an option. Full comparison →

…just Cursor's @codebase? Cursor's indexing is cloud-based and editor-bound. Sverklo runs alongside Cursor as an MCP server, adding the symbol graph, blast-radius, and bi-temporal memory that Cursor's @codebase doesn't expose. Full comparison →

…just Claude Context (Zilliz)? Claude Context requires a Milvus database. Sverklo runs entirely on embedded SQLite — no extra services to manage. Full comparison →

…just Aider's repo-map? Aider's repo-map is a static signal in the system prompt — fine for small repos, doesn't scale past ~100 files. Sverklo is the queryable retrieval layer Aider can call via MCP for larger codebases. They're complementary, not competing. Full comparison →

…a niche memory MCP? Most memory MCPs are wrappers around an external vector DB. Sverklo's memory is bi-temporal (valid_from_sha, valid_until_sha, superseded_by) and pinned to git SHAs, so you can ask "what did this team believe about auth at commit abc123?" and get the answer

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

PopNx fragen