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

gonzalgo

von vince-gonzalezVersion 0.5.6i★ 2iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.vince-gonzalez/gonzalgo

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Reports what a checked Lean 4 or Metamath proof rests on: inherited sorry, compiler trust, axioms.

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: Entwicklertools

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 2 von 2 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

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": {
    "gonzalgo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gonzalgo",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add gonzalgo -- uvx gonzalgo mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "gonzalgo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gonzalgo",
        "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": {
    "gonzalgo": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gonzalgo",
        "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.

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

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 11. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto vince-gonzalez bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vor 7 Tagen

  • … 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 Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 75 % der anderen 5739 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 38 % der anderen 5739 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5739 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 gonzalgo sicher?

Er hat 2 von 2 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 vor 7 Tagen geändert, und die neueste Version (0.5.6) 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: REA, Netdata, Front-End Checklist

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

von morlutoWeit verbreitet↓ 388.706/Wo.★ 448.245Aktualisiert vor 16 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Netdata

Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.

von netdataWeit verbreitet★ 81.345Aktualisiert vor 6 Tagen

Läuft in der Cloud

Front-End Checklist

Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.

von thedaviddiasWeit verbreitet★ 74.693Aktualisiert vor 37 Tagen

Läuft in der Cloud

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.

╔════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗

║ ║ ║ ██████╗ ██████╗ ███╗ ██╗███████╗ █████╗ ██╗ ██████╗ ██████╗ ║ ║ ██╔════╝ ██╔═══██╗████╗ ██║╚══███╔╝██╔══██╗██║ ██╔════╝ ██╔═══██╗ ║ ║ ██║ ███╗██║ ██║██╔██╗ ██║ ███╔╝ ███████║██║ ██║ ███╗██║ ██║ ║ ║ ██║ ██║██║ ██║██║╚██╗██║ ███╔╝ ██╔══██║██║ ██║ ██║██║ ██║ ║ ║ ╚██████╔╝╚██████╔╝██║ ╚████║███████╗██║ ██║███████╗╚██████╔╝╚██████╔╝ ║ ║ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═══╝╚══════╝╚═╝ ╚═╝╚══════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ║ ║ ║ ║ where does a formal library spend its axioms? ║ ║ ║ ╚════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

#print axioms tells you whether *one* theorem depends on an axiom. It cannot tell you where an axiom is spent rather than inherited, how far that spending reaches, how much of it could be avoided, or — for a given theorem — which step introduced it. This does.

Works on Lean 4 / Mathlib and on Metamath databases (set.mm, iset.mm, nf.mm), by one program, so two foundations are compared under identical definitions rather than by analogy.

$ pip install gonzalgo

$ gonzalgo index

THE KERNEL INDEX (2026-08-05) what formal libraries rest on library system theorems unfinished compiler choice


Mathlib Lean 4 437,429 0 0 66.62% Lean core (Init) Lean 4 45,051 0 0 23.91% Std Lean 4 34,510 0 0 56.66% Batteries Lean 4 5,249 0 0 32.63% set.mm Metamath 47,621 0 - 1.22% ... 14 libraries, 603,703 theorems, 0 resting on an unfinished proof.

That runs the moment it's installed — no Lean, no build, no files. Everything below needs a Lean project.

Pure Python. macOS, Windows, Linux. numpy is the only dependency.


Questions this answers

How do I know if my Lean proof depends on a `sorry`? Lean warns once, on the line you typed it. It does not warn you about the theorem three files later that uses that lemma and is therefore not proved either. Run gonzalgo trust and it reports every theorem that reaches a sorry anywhere upstream, however far.

How do I find a `sorry` I inherited from a dependency? Same command. The audit is over the whole environment, so a sorry in a library you import is reported exactly like one in your own file.

Does my project use `native_decide` anywhere? native_decide results are obtained by compiling and running code and believing the answer — the compiler and runtime are trusted, not the kernel, and soundness bugs have been found there. gonzalgo trust reports Lean.ofReduceBool and Lean.ofReduceNat, the axioms it emits, and how many theorems inherit them.

What axioms does this Lean theorem actually depend on, and why? #print axioms tells you *whether*. gonzalgo why -a gives the shortest path from the theorem to the axiom, labelling each step as a statement dependency or a proof dependency — so you can see which step introduced it and whether it is reroutable.

Can I fail CI when a proof rests on something unfinished? Yes. --fail-on-trust, or the GitHub Action below.

If I change this definition, what breaks? gonzalgo impact splits dependents into those that name it in a *statement* — whose meaning changes with it — and those that only use it in a *proof*, which merely rebuild.

kernel > sorry

What it found

Pointed at Lean 4.32.1 with Mathlib — 790,171 declarations, 30 million dependency edges — the funnel from "the whole library" down to "provably removable" runs like this:

   532,605   theorems in Mathlib

───────────────────────────────────────────────────────────────────── 324,808 ██████████████████████████████░░░░░░░░░░ depend on Classical.choice 61.0% 144 ▏ actually SPEND it (entry points) ───────────────────────────────────────────────────────────────────── 69,571 ██████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ could be stated without it 13.1% └─ a ceiling, not an estimate ───────────────────────────────────────────────────────────────────── 805 substitutable sites — a choice-free instance existed, unused 280 declarations whose ONLY route to the axiom runs through one 276 ▏ attributable to a single tactic ────────────────────┐ 275 ▏ kernel-verified choice-free after substitution │ 4 ▏ kernel REJECTED — and they are exactly the 4 NOT ────┘ ▏ attributable to that tactic. The partition was not designed.

That single tactic is `omega`, which supplies the Decidable arguments of six helper lemmas as a hardcoded Classical.propDecidable and never attempts instance synthesis — so proofs as elementary as a - b = 0 ↔ a ≤ b over Nat rest on the axiom of choice with no need. Filed upstream; the fix is one file.


Let a language model call it

$ pip install "gonzalgo[mcp]"

Add to your MCP client's configuration:

{

"mcpServers": { "gonzalgo": { "command": "gonzalgo-mcp" } } }

Ten tools: audit_trust, why, impact, axiom_reach, metamath_audit, kernel_index, plus the plumbing to produce a dump from a project.

There's also a scope tool that reports what gonzalgo can't do — read a paper, mark homework, judge whether text is any good. It's there so a model asked "is this proof correct?" about a page of prose doesn't grab the nearest proof-shaped tool and return something meaningless. Every other tool restates the precondition in its description.

The case it's built for: a generated Lean proof that fails to compile is easy to spot. One that compiles while resting on a sorry three lemmas upstream isn't, and Lean only mentions it once, in a warning, at the site.

kernel_index runs with no files and no network, so a model can call it cold for figures on known libraries.

Put it in CI, get a badge

Three lines in any Lean 4 project. Every commit is checked for theorems resting on an unfinished proof or on trusting the compiler rather than the kernel.

# .github/workflows/kernel-clean.yml

name: kernel-clean on: [push, pull_request] jobs: audit: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v4
  • uses: vince-gonzalez/gonzalgo@v1 with: module: MyProject

Then the badge, which is just the workflow's own status — no extra service:

![kernel-clean](https://github.com/YOU/REPO/actions/workflows/kernel-clean.yml/badge.svg)

What the badge actually certifies. Not that the proofs are correct — Lean already checks that. That no theorem in the project is standing on a sorry somewhere upstream, and that none of them were decided by compiling and running code instead of by the kernel.

Lean warns about the sorry you just typed. It says nothing about the theorem three files later that quietly inherits it. In the worked example under examples/dirty, Lean reports one warning and the audit finds two contaminated theorems.

How it fits together

        your Lean project

│ │ gonzalgo lean-files ./scripts │ lake env lean scripts/Split.lean ▼ ┌───────────────────────┐ │ dependency graph │ one row per declaration: │ statement │ proof │ KIND · NAME · stmt-deps · proof-deps └───────────┬───────────┘ │ │ gonzalgo check ← refuses a dump with no proof terms ▼ ┌───────────────────────────────────────────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ amplify eligible why audit ─────── ──────── ─── ───── where is the how much is which step which sites are axiom spent, even eligible introduced substitutable, and and how far for removal? it? which declarations does it reach? (the ceiling) go clean if you fix every one │ ▼ lake env lean Rewrite.lean ─────────────────────────── swap the instance in and ask the KERNEL if the proof holds

Nothing above the kernel step is trusted on my say-so: Substitute.lean decides substitutability with collectAxioms, and Rewrite.lean submits the rewritten proof term to addDecl. A name-based screen was tried first and measured 41.5% precision, which is why none of this reads names.


Quickstart

Generate a dump from your own Lean project, then ask questions of it.

$ gonzalgo lean-files ./scripts        # writes the Lean extractors

$ cd my-lean-project $ lake env lean scripts/Split.lean # -> mathlib_split.tsv $ gonzalgo check mathlib_split.tsv # verify it actually contains proofs

Why does this theorem need choice?

$ gonzalgo why mathlib_split.tsv Int.mem_box

Int.mem_box Int.mem_box --proof--> Int.mem_box._proof_1_5 --proof--> Classical.propDecidable --proof--> Classical.choice

Every hop is labelled stmt or proof, and that label is the point: a proof edge can often be rerouted by changing a tactic, a statement edge cannot be touched without changing what the theorem says. A path made only of proof edges is what makes a declaration worth patching at all.

If I change this, what breaks?

$ gonzalgo impact mathlib_split.tsv Nat.decLe

Nat.decLe reached transitively 398,968 (295,411 of them theorems) ── direct ── in a STATEMENT 626 API surface: changing the type changes their meaning in a PROOF only 4,225 insulated: a type-preserving change costs a recompile

why run backwards. The statement/proof split is the value: a declaration whose *type* mentions the target has the target in its API, so its meaning moves when the target moves and its own users may need rewriting. One that merely calls it inside a proof needs nothing but a rebuild. A

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