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

Agentsbestfriend

von TheRealFloatDevVersion 0.12.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.TheRealFloatDev/agentsbestfriend

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP that provides fast, token-efficient tools for navigating, searching, and understanding codebases

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).
  • Das trägst du selbst ein: ABF_PROJECT_ROOT

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": {
    "agentsbestfriend": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentsbestfriend",
        "start"
      ],
      "env": {
        "ABF_PROJECT_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agentsbestfriend --env ABF_PROJECT_ROOT=your-value -- npx -y agentsbestfriend start

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": {
    "agentsbestfriend": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentsbestfriend",
        "start"
      ],
      "env": {
        "ABF_PROJECT_ROOT": "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": {
    "agentsbestfriend": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentsbestfriend",
        "start"
      ],
      "env": {
        "ABF_PROJECT_ROOT": "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

  • ABF_PROJECT_ROOT env
    The root directory of the project that the server will interact with. Defaults to the current working directory if not set.

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 TheRealFloatDev 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 32686 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 6 % der anderen 32686 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32686 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 Agentsbestfriend 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 (0.12.0) kam vor 7 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Microsoft Exchange Online 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
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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.

AgentsBestFriend (abf)

Give your AI coding agents superpowers — a local MCP server for fast, token-efficient code navigation, search & analysis.

Works with VS Code Copilot, Cursor, Claude Code/Desktop, Codex, Cline, Zed, Gemini CLI, Goose, OpenCode, and any other MCP-compatible agent.


Why?

AI coding agents waste tokens re-reading files and searching blindly. ABF gives them purpose-built tools that return exactly what they need — in compact, structured responses that preserve context.

Tools

ToolWhat it does
abf_searchCode search — exact (ripgrep), keyword-ranked, or semantic (embedding-based)
abf_search_multiRun multiple search queries (exact/keyword/semantic) in one call with weighted score merging
abf_symbolsFunctions, classes, exports in a file (AST-based for TS/JS, regex for Python)
abf_chunkSmart file chunk by symbol name, chunk index, or file overview
abf_project_overviewTech stack, folder structure, key dependencies at a glance
abf_dependenciesImport graph — who imports what
abf_impactFind all usages of a symbol across the project
abf_impact_typedAST-aware (ts-morph) impact analysis with classified references (definition/call/import/type_ref/jsx) and confidence levels
abf_blast_radiusBFS over reverse-import graph for a file with risk scoring (low/medium/high)
abf_related_testsHeuristically rank test files most likely to cover a file or symbol
abf_preview_changesRead-only preview: diff + symbol/import deltas + risk flags + external usage probe (no writes)
abf_refactor_planRead-only ordered edit plan for rename/move/extract/split with collision detection
abf_apply_editWrite tool — atomic file write with sha256 hash check (disabled unless ABF_ENABLE_WRITES=1)
abf_diagnosticsTypeScript diagnostics (errors/warnings) for one file or all tracked TS/JS files
abf_definitionGoto-definition via the TypeScript language service — file, line range, and source preview
abf_hoverType signature + JSDoc for an identifier (IDE-style hover)
abf_call_graphTransitive callers/callees of a function or method (TS/JS, ts-morph)
abf_gitGit log, blame, diff (recent/staged/unstaged)
abf_file_summaryFull-text search across LLM-generated file summaries (FTS5, OR/AND mode)
abf_conventionsDetected naming, structure, and formatting conventions
abf_indexIndex status, rebuild, incremental update, or trigger re-summarization
abf_pingHealth check — returns version and project root

Install

npm install -g agentsbestfriend
Prerequisites
  • Node.js ≥ 20
  • ripgrep — brew install ripgrep (macOS) / apt install ripgrep (Linux)
  • git
  • Ollama (optional) — for summaries & semantic search: ollama.com

Quick Start

abf init

abf init walks you through everything:

  1. Indexes your project — discovers and indexes all files via git ls-files
  2. Generates LLM summaries & embeddings (if Ollama is running) — with live (12/80) progress
  3. Adds `.abf/` to `.gitignore` — prompts before writing
  4. Installs ABF as an MCP server for your agents — you pick which agents (Cursor, VS Code, Claude Code, etc.) and whether to use npx agentsbestfriend start (always latest) or abf start (local install)
Manual Agent Setup

If you prefer to configure manually, add ABF as a stdio MCP server. Using npx is recommended — it always runs the latest published version without requiring a global install:

VS Code / GitHub Copilot (.vscode/mcp.json):

{

"servers": { "abf": { "command": "npx", "args": ["agentsbestfriend", "start"] } } }

Cursor (.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "abf": { "command": "npx", "args": ["agentsbestfriend", "start"] } } }

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "abf": { "command": "npx", "args": ["agentsbestfriend", "start"] } } }

Set ABF_PROJECT_ROOT in the env block if the agent does not pass its working directory automatically.

CLI Commands

abf start             Start MCP server in stdio mode (used by agents)

abf init [path] Index project, set up .gitignore entry, install MCP for agents abf skill [path] Install or update the ABF workflow skill for your coding agents abf index [path] Re-index a project (incremental by default) abf status [path] Show index stats abf config Interactive configuration editor abf doctor Health checks (Node, ripgrep, git, Ollama) abf portal Interactive TUI dashboard

How It Works

ABF maintains a lightweight SQLite index (.abf/index.db) inside each project root. The index is built once and updated incrementally — only changed files are re-processed. A file watcher keeps it current as you edit.

TableContents
filesPaths, hashes, languages, line counts, LLM summaries
symbolsFunctions, classes, interfaces, types (AST-extracted)
importsDependency edges between files
embeddingsFloat32 vectors for semantic search (chunked for large files)
file_chunksSmart chunks aligned to symbol boundaries
files_ftsFTS5 full-text index over summaries

Optional: LLM Enrichment

With Ollama running locally, ABF generates file summaries and embeddings:

ollama pull qwen2.5-coder:1.5b    # file summaries

ollama pull nomic-embed-text # embeddings / semantic search

Both abf init and abf portal → Re-index show live progress:

◆  Generating LLM summaries... (14/80)

◆ Generating embeddings... (28/80)

Large files are automatically split into chunks for embedding — no context-length errors.

Without Ollama, all tools still work normally. Semantic search falls back to keyword mode.

Configuration

Global config at ~/.abf/config.json. Edit interactively with abf config or via abf portal.

{

"llm": { "provider": "ollama", "ollama": { "baseUrl": "http://localhost:11434", "summaryModel": "qwen2.5-coder:1.5b", "embeddingModel": "nomic-embed-text" } }, "indexing": { "autoWatch": true, "respectGitignore": true, "maxFileSizeKb": 512, "excludedPatterns": ["*.min.js", "*.min.css", "*.map", "*.lock"] }, "search": { "defaultMaxResults": 20 } }

Architecture

AgentsBestFriend/

├── packages/ │ ├── core/ Shared logic — DB, config, search, analysis, indexer, LLM │ ├── server/ MCP server (11 tools) │ └── cli/ Commander.js CLI + TUI portal ├── turbo.json └── package.json

Built with Turborepo + pnpm workspaces. Core modules:

ModulePurpose
@abf/core/dbDrizzle ORM + SQLite (WAL, FTS5)
@abf/core/configZod-validated config
@abf/core/searchripgrep, keyword scorer, semantic (cosine similarity)
@abf/core/analysists-morph AST, conventions detector, project overview
@abf/core/indexergit ls-files discovery, incremental pipeline, file watcher
@abf/core/llmOllama client, summary & chunked embedding pipelines
@abf/core/gitGit CLI wrapper

Development

# Install dependencies

pnpm install

Build all packages

pnpm build

Watch mode

pnpm dev

Type-check

pnpm type-check

Links

License

MIT

PopNx fragen