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

Rpg Encoder

von userFRMVersion 0.6.7i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.userFRM/rpg-encoder

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Semantic code graph for AI-assisted code understanding via tree-sitter and MCP.

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

  • 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": {
    "rpg-encoder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add rpg-encoder -- npx -y rpg-encoder

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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

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 userFRM 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 32403 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 3 % der anderen 32403 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32403 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 Rpg Encoder 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 (0.6.7) kam vor 8 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, LickityClick

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

LickityClick

von lickity.click

Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.

Computer oder CloudAktualisiert 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.

rpg-encoder

Give your AI agent a brain for your codebase.

AI coding agents waste most of their tool calls fumbling through your codebase with grep, cat, find, and file reads. rpg-encoder fixes that. It builds a semantic graph of your code with Tree-sitter — not just *what calls what*, but *what every function does* — and gives your AI assistant whole-repo understanding via MCP in a single tool call.


Quick Start

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rpg-mcp-server

One command. Works with Claude Code, Cursor, opencode, Windsurf, or any MCP-compatible agent. No Rust toolchain, no cloning, no building — npx downloads a pre-built binary for your platform.

Then open any repo and tell your agent:

*"Build and lift the RPG for this repo"*

Your agent handles everything: indexes entities (seconds), reads each function and adds intent-level features (a few minutes), organizes them into a semantic hierarchy, and commits .rpg/graph.json for your team.

For repos with ~100+ entities, lifting_status will tell your agent to delegate the lifting loop to a sub-agent or a cheaper model — feature extraction is pattern-matching, not novel reasoning. If your runtime has no sub-agent mechanism, run rpg-encoder lift --provider anthropic|openai from the terminal with an API key — the CLI drives an external LLM directly with no agent involvement. After the CLI finishes, call reload_rpg in your session to load the updated graph. The CLI lifts entities with no features; re-lifting stale entities (features present but outdated after code changes) is handled by the in-session MCP flow, not the CLI.

Once lifted, try:

  • *"What handles authentication?"* — finds code even when nothing is named "auth"
  • *"Show everything that depends on the database connection"*
  • *"Plan a change to add rate limiting to API endpoints"*

Use RPG before grep, cat, find

The server instructions tell your agent to reach for RPG tools FIRST for any question about code structure or behavior. That reflex matters — grep, cat, and ad-hoc file reads burn tokens and miss semantic relationships RPG already knows.

If you'd otherwise reach for...Use this instead
grep -r / rg (by intent)search_node(query="...")
grep -r / rg (by name)search_node(query="...", mode="snippets")
cat / reading a functionfetch_node(entity_id="file:name")
chained greps for callers/calleesexplore_rpg(entity_id="...", direction="...")
recursive grep for "what depends on X"impact_radius(entity_id="...")
wc -l / find / treerpg_info
reading many files for contextsemantic_snapshot
manual search → fetch → explore chainscontext_pack(query="...")
"how do I refactor X safely"plan_change(goal="...")

Fall back to grep, cat, or file reads only when the query is about literal text (string search, comments, TODOs, log messages) — not about structure.


How It Works

  1. Parse — Tree-sitter extracts entities (functions, classes, methods) and dependency edges (imports, calls, inheritance) from 15 languages.
  2. Lift — An LLM (your agent, or a cheap API like Haiku) reads each entity and writes verb-object features: *"validate JWT tokens"*, *"serialize config to disk"*.
  3. Organize — Features cluster into a 3-level semantic hierarchy (Area → Category → Subcategory) that emerges from *what the code does*, not the file tree.
  4. Understand — semantic_snapshot compresses the whole graph into ~25K tokens. Your LLM reads it once and *knows the repo*.
The semantic snapshot

Instead of grepping through files, the LLM calls semantic_snapshot once and receives:

  • Hierarchy — every functional area with aggregate features
  • Entities — every function, class, method grouped by area, with its semantic features
  • Dependency skeleton — condensed call graph with qualified names
  • Hot spots — top 10 most-connected entities (the architectural backbone)

~25K tokens covers ~1000 entities. That's 2-3% of a 1M context window — the LLM starts every session already knowing your repo.

Self-maintaining graph

Whenever your working tree changes — committed, staged, or unstaged — the MCP server automatically re-syncs before responding to the next query. A changeset hash over (path, size, mtime) means repeated saves of the same file trigger one sync, and idle queries trigger none. Reverts are detected too: if a previously-dirty file returns to its HEAD state, the graph is restored.

Two ways to lift
ModeCommandCostWho pays
Agent lifting*"Build and lift the RPG"*Subscription tokensYour Claude Code / Cursor subscription
Autonomous liftingauto_lift(provider="anthropic", api_key_env="ANTHROPIC_API_KEY")~$0.02 per 100 entitiesExternal API key (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)

auto_lift calls a cheap external LLM directly — your coding subscription never touches the lifting work. Use api_key_env to resolve keys from environment variables so they never appear in tool call transcripts.


Architecture

Seven Rust crates, one MCP server binary, one CLI binary:

CrateRole
rpg-coreGraph types (RPGraph, Entity, HierarchyNode), storage, LCA algorithm
rpg-parserTree-sitter entity + dependency extraction (15 languages)
rpg-encoderEncoding pipeline, lifting utilities, incremental evolution
rpg-navSearch, fetch, explore, snapshot, TOON serialization
rpg-liftAutonomous LLM lifting (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Gemini)
rpg-cliCLI binary (rpg-encoder)
rpg-mcpMCP server binary (rpg-mcp-server) with 27 tools

MCP Tools (27)

Build & Maintain (4 tools)

ToolDescription
build_rpgIndex the codebase (run once, instant)
update_rpgIncremental update from git changes
reload_rpgReload graph from disk after external changes
rpg_infoGraph statistics, hierarchy overview, per-area lifting coverage

Navigate & Search (5 tools)

ToolDescription
semantic_snapshotWhole-repo semantic understanding in one call (~25K tokens for 1000 entities)
search_nodeSearch entities by intent or keywords (hybrid embedding + lexical scoring)
fetch_nodeGet entity metadata, source code, dependencies, and hierarchy context
explore_rpgTraverse dependency graph (upstream, downstream, or both)
context_packSingle-call search + fetch + explore with token budget

Plan & Analyze (7 tools)

ToolDescription
impact_radiusBFS reachability analysis — "what depends on X?"
plan_changeChange planning — find relevant entities, modification order, blast radius
find_pathsK-shortest dependency paths between two entities
slice_betweenExtract minimal connecting subgraph between entities
analyze_healthCode health: coupling, instability, god objects, clone detection
detect_cyclesFind circular dependencies and architectural cycles
reconstruct_planDependency-safe reconstruction execution plan

Semantic Lifting (11 tools)

ToolDescription
auto_liftOne-call autonomous lifting via cheap LLM API (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)
lifting_statusDashboard — coverage, per-area progress, NEXT STEP
get_entities_for_liftingGet entity source code for your agent to analyze
submit_lift_resultsSubmit the agent's semantic features back to the graph
finalize_liftingAggregate file-level features, rebuild hierarchy metadata
get_files_for_synthesisGet file-level entity features for holistic synthesis
submit_file_synthesesSubmit holistic file-level summaries
build_semantic_hierarchyGet domain discovery + hierarchy assignment prompts
submit_hierarchyApply hierarchy assignments to the graph
get_routing_candidatesGet entities needing semantic routing (drifted or newly lifted)
submit_routing_decisionsSubmit routing decisions (hierarchy path or "keep")

Supported Languages

15 languages via Tree-sitter:

LanguageEntity ExtractionDependency Resolution
PythonFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
RustFunctions, structs, traits, impl methodsuse, calls, trait impls
TypeScriptFunctions, classes, methods, interfacesimports, calls, inheritance
JavaScriptFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
GoFunctions, structs, methods, interfacesimports, calls
JavaClasses, methods, interfacesimports, calls, inheritance
C / C++Functions, classes, methods, structsincludes, calls, inheritance
C#Classes, methods, interfacesusing, calls, inheritance
PHPFunctions, classes, methodsuse, calls, inheritance
RubyClasses, methods, modulesrequire, calls, inheritance
KotlinFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
SwiftFunctions, classes, structs, protocolsimports, calls, inheritance
ScalaFunctions, classes, objects, traitsimports, calls, inheritance
BashFunctionssource, calls

Install

MCP server (recommended)
# Claude Code

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rp

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

PopNx fragen