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

Django Chainsaw

von syrian963Version 0.1.5i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.syrian963/django-chainsaw-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Finds what will hurt in a Django project: cascades, N+1, unsafe migrations, tenant leaks.

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
  • Das musst du eintragen: DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH, DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE

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).
  • Das trägst du selbst ein: DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH, DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE

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": {
    "django-chainsaw": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "django-chainsaw-mcp"
      ],
      "env": {
        "DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH": "your-value",
        "DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add django-chainsaw --env DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH=your-value --env DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE=your-value -- uvx django-chainsaw-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "django-chainsaw": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "django-chainsaw-mcp"
      ],
      "env": {
        "DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH": "your-value",
        "DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "django-chainsaw": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "django-chainsaw-mcp"
      ],
      "env": {
        "DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH": "your-value",
        "DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH erforderlich env
    Absolute path to the Django project to analyse - the directory containing manage.py, or whichever directory the settings module is importable from. This server must run in an interpreter that can imp…
  • DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE erforderlich env
    Dotted path to the settings module, for example myproject.settings. Point it at the settings the site actually runs on: a base or partial module can import cleanly and load no models, and the server…

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto syrian963 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 18349 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 41 % der anderen 18349 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18349 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 Django Chainsaw 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?

Das musst du eintragen: DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH, DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE

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 (0.1.5) 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, arr-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 vorgestern
Installieren

arr-mcp

von bardesss

One server, 40 tools, the whole media stack: *arrs, Jellyfin, Plex, Seerr, Cleanuparr, downloaders

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.

django-chainsaw-mcp

An MCP server and CLI that analyses a Django project rather than describing it. Not *what is in here* — *what will hurt*: what a delete takes with it, which migration breaks the pods still running, which query returns another tenant's row, what a save() sets off three hops away.

There is no model in the loop. Every answer comes from the AST and Django's own app registry, so the same input gives the same output, and nothing leaves the machine. It is an MCP server so an assistant can ask it questions, and a CLI so CI can gate on the answers.

22 checks: 19 need the app registry (16 Django, three of those DRF as well), one needs only Python, one reads FastAPI, one reads SQLAlchemy. [Why this exists →](docs/why.md)

Install

It has to run in an interpreter that can import your project. Everything here reads the app registry, which means django.setup(), your settings and your apps:

/path/to/project/.venv/bin/python -m pip install django-chainsaw-mcp

A plain uvx django-chainsaw-mcp starts and then fails every check, because uvx gives it an isolated environment with no trace of your project. To avoid installing, hand uv the dependencies instead:

uvx --with-requirements requirements.txt --from django-chainsaw-mcp django-chainsaw check

Two environment variables point it at the project:

VariableExample
DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH/srv/app — the directory settings are importable from
DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULEmyproject.settings

django-chainsaw project-info proves the setup before anything else, and says which half is missing. [Five minutes end to end →](docs/quickstart.md)

mcp-name: io.github.syrian963/django-chainsaw-mcp

One command

django-chainsaw check --tenant-root myapp.Organisation
44 finding(s): 1 critical, 14 high, 29 medium

CRITICAL


[deploy-safety] RemoveField drops 'legacy_code' while code still uses it shop/0002_remove_product_legacy_code During a rolling deploy the old pods keep running against the new schema and will fail. fix: Ship a release that stops using it, deploy that everywhere, then ship this migration.

Every analysis, merged, worst first, one exit code.

On a pull request

This is the part that decides whether a tool like this survives. Point tenancy at a five year old project and it returns two hundred candidates; nobody reads two hundred candidates, somebody adds continue-on-error, and it runs forever with nobody looking.

django-chainsaw tenancy --since main     # only what this branch changed

django-chainsaw tenancy --baseline # everything old, ratcheted django-chainsaw check --sarif out.json # annotate the diff, on the line

--since compares at the merge base, so a branch that is behind main is not blamed for other people's work. --baseline keeps existing findings in the report and stops them blocking; anything new fails the build, and fixing an old one is reported so the number only ever goes down. Findings are fingerprinted on file plus identity, never the line, so adding an import does not resurrect twenty findings nobody touched.

--sarif writes the format GitHub and GitLab annotate a pull request with, so findings land on the line instead of in a log nobody opens.

[baseline.md](docs/baseline.md) · [cli.md](docs/cli.md)

As an MCP server

claude mcp add django-chainsaw --scope local \

--env DJANGO_CHAINSAW_PROJECT_PATH=/srv/app \ --env DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE=myproject.settings \ -- /srv/app/.venv/bin/python -m django_chainsaw_mcp.server

Ask it project_info first: the smallest call that proves both the transport and the Django boot. Five prompts carry the ordering the tools do not — before_deploy, why_is_this_slow, what_breaks_if_i_delete, triage, review_this_branch.

[Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed, Docker →](docs/clients.md)

Or as one HTML file

django-chainsaw report --out findings.html --title myproject

Grouped by endpoint is the view that matters: which pages carry this, and through what call path. No server, no network, no build step — the CSS, the script and the data are all in the file, so it works from a CI artifact or an email attachment. [report.md](docs/report.md)

The checks

Django projects — these read the app registry, so they need DJANGO_CHAINSAW_SETTINGS_MODULE as well as the project path

ToolAnswers
project_infoDoes the target project load at all? Run this first when something is broken.
list_modelsEvery model with fields, relation kind, direction and on_delete.
delete_impactDelete one row: what cascades, what blocks, what gets nulled. Transitive.
find_n_plus_oneRelation traversals in a template that each cost a query, and the fix.
scan_templatesThe same across a directory, resolving context from views.
migration_riskMigrations rated: blocks writes, rewrites the table, breaks running code.
deploy_safetyIs this destructive migration safe to ship yet?
find_unscoped_queriesWhich queries read data the caller may not own? The IDOR shape.
what_happens_onWhat does this save actually trigger? Follows the signal chain.
missing_indexesFields the code filters or sorts on that carry no index.
datetime_auditNaive datetimes and field defaults that break when the clock moves.
serializer_exposureWhat DRF serializers expose, including what the next migration will add.
serializer_nplusoneN+1 in DRF serializers, which is where it lives in an API project.
explain_modelEverything about one model, plus the risks only visible combined.
endpoint_costHow many queries one request costs, before anybody sends one.
api_contract / api_contract_checkWhat this branch changes about the API, and who it breaks.
escaping_side_effectsMail and tasks fired inside a transaction that can still roll back.
bypassed_effectsBulk writes that skip everything the save() chain promised.
race_conditionsCounters read into Python, changed, and saved. Also unsafe upserts.
money_precisionWhere a decimal amount stops being exact.
celery_argumentsWhat the worker actually receives, and whether it can even be called.
queries_in_loopsQueries written inside a loop, split by which of three fixes applies.
defeated_prefetchesPrefetches paid for and then re-queried by the accessor that reads them.
request_impactEvery finding grouped by the entry points that reach it, so the question becomes which endpoint to fix.
choice_typosLiterals a field's choices will never match: valid SQL, zero rows, no exception.
multiplied_aggregatesCounts and sums multiplied by a join across two multi-valued relations.
dangling_referencesURL names, templates, signal senders and Celery tasks nothing will resolve.
open_endpointsSensitive fields on endpoints anybody can call.
unused_eager_loadingJoins and prefetches nothing in the response reads.
checkRun everything that applies, one severity-sorted list, one exit code.
suggest_fixesFindings turned into code, grouped by how safe each one is to apply.

Any Python project — no Django, no settings module

ToolAnswers
project_profileWhat is this built on? Counted from the project's own imports.
blocking_in_asyncWhich synchronous call stops the event loop for every request?
fastapi_exposureEndpoints that serialise more than they declare.
sqlalchemy_nplusoneRelationships loaded one row at a time, including during serialisation.
amplificationWhich endpoint can a stranger use to exhaust the database?

Plus the resource django://models. check profiles the project first and runs what applies, and says "does not apply, and here is why" for the rest — silence would read exactly like a clean result. Nothing about the FastAPI support imports the project, so those checks run on a checkout with no dependencies installed at all.

36 of the 37 tools declare readOnlyHint, so a client can stop asking permission for each call; the exception is api_contract_check with update=True, which writes the snapshot and says so. [Every tool, argument and output shape →](docs/tools.md)

What it will not tell you

Nothing here executes the target project or reads its data, which buys safety and speed and costs certainty. Every tool states its own blind spots in its own output:

  • delete_impact does not run signals or custom delete() overrides.
  • find_n_plus_one reports candidates; it reads the template and the model graph, not the queryset in the view.
  • migration_risk does not know row counts, PostgreSQL version, or deploy strategy.
  • deploy_safety cannot see getattr(obj, name), runtime SQL, or another repository. CLEAR means nothing was found here.

A confident wrong answer is worse than an incomplete one. In this kind of tooling the failure mode is not a crash, it is a plausible sentence that sends someone in the wrong direction. [limitations.md](docs/limitations.md)

What it does to your code

It imports the target project. django.setup() imports your settings and every app in INSTALLED_APPS, and the checks additionally import the modules that declare serializers, views and URLs — so anything those do at import time happens. Do not point this at code you would not run.

It does not run your application: no view, no task, no management command. One check reads the database, read-only — MigrationLoader reads django_migrations, and nothing is written. It writes files only when you ask: fix --write applies the mechanical class of fix only, and a baseline, a contract snapshot or --sarif write where you tell them to. Nothing leaves the machine — no network calls, no telemetry, no uploads.

[SECURITY.md](SECURITY.md)

Documentation

[docs/](docs/README.md) is the index.

why.mdwhy this exists, three checks worth reading about, and the bar a new one clears
quickstart.mdfive minutes from clone to first finding
usage.mdinstalling against a real project, Docker, troubleshooting
clients.mdClaude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed
cli.mdcommands, exit codes, CI

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

PopNx fragen