Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Code Index

de achreftliliversión 1.0.6i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.achreftlili/code-index

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

SQLite-backed hybrid (vector + FTS) code search index for Claude Code over MCP.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: CODE_INDEX_EMBEDDER, CODE_INDEX_EMBED_MODEL, CODE_INDEX_EMBED_DIM, CODE_INDEX_DB, CODE_INDEX_EMBED_BATCH, CODE_INDEX_EMBED_DEVICE

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "code-index": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-code-index"
      ],
      "env": {
        "CODE_INDEX_EMBEDDER": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_MODEL": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DIM": "your-value",
        "CODE_INDEX_DB": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add code-index --env CODE_INDEX_EMBEDDER=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_MODEL=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_DIM=your-value --env CODE_INDEX_DB=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_BATCH=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_DEVICE=your-value -- uvx mcp-code-index

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "code-index": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-code-index"
      ],
      "env": {
        "CODE_INDEX_EMBEDDER": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_MODEL": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DIM": "your-value",
        "CODE_INDEX_DB": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "code-index": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-code-index"
      ],
      "env": {
        "CODE_INDEX_EMBEDDER": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_MODEL": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DIM": "your-value",
        "CODE_INDEX_DB": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • CODE_INDEX_EMBEDDER env
    Embedder backend. Only 'jina' (local jina-embeddings-v2-base-code via sentence-transformers) is supported; the variable exists for future expansion.
  • CODE_INDEX_EMBED_MODEL env
    HuggingFace model id. Defaults to 'jinaai/jina-embeddings-v2-base-code'. Override only if you know the model is dim-compatible.
  • CODE_INDEX_EMBED_DIM env
    Embedding dimension. Defaults to 768 (matches jina-embeddings-v2-base-code). Must match the model's output dim.
  • CODE_INDEX_DB env
    Path to the SQLite index database. Defaults to .claude/index.db relative to the working directory.
  • CODE_INDEX_EMBED_BATCH env
    Encode batch size (default 32). Lower (e.g. 8 or 4) to reduce peak memory if the GPU OOMs on large files.
  • CODE_INDEX_EMBED_DEVICE env
    Torch device override: 'cpu', 'mps', or 'cuda'. Unset = auto-detect. Set 'cpu' to avoid Apple-Silicon MPS out-of-memory errors.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub achreftlili, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7247 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 12% de los otros 7247 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7247 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Code Index?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.6) llegó al registro hace 6 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy
Instalar

Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

code-index

A local, SQLite-backed code index for Claude Code, exposed over MCP. It replaces blind Read / Grep / Glob exploration with targeted retrieval — "where is parseAuthToken defined", "what calls Indexer.reindex_all", "find the rate-limiting code" — answered in milliseconds against an offline index.

No API keys. No external services. The embedder runs locally on your machine.

How it works (30-second tour)

  1. Parse your repo with tree-sitter (Python, TypeScript/JavaScript, Go, Rust).
  2. Chunk code per symbol and expand identifiers (getUserAuthToken → get user auth token) so search matches both styles.
  3. Embed each chunk locally with jina-embeddings-v2-base-code (768-dim) via sentence-transformers.
  4. Store symbols, chunks, vectors, and call/import edges in .claude/index.db (SQLite + sqlite-vec + FTS5).
  5. Serve 14 retrieval tools + 1 admin tool over MCP (see Tools).
  6. Stay fresh via an optional PostToolUse hook that incrementally re-indexes touched files.

Tools

Retrieval
ToolPurpose
code_searchHybrid (vector + FTS) search for conceptual queries (e.g., "auth flow", "where do we parse JSON").
symbol_lookupExact-name lookup of functions / classes / methods / types. Prefer over code_search for identifiers.
file_outlineSymbols (with signatures) in a file, in source order. Use instead of Read when you only need shape.
module_outlineSymbols across a directory subtree in one call. Use instead of looping file_outline.
where_am_iGiven path + line, returns the innermost symbol and the full enclosing chain.
get_symbol_bodyFull chunk for a symbol_id from symbol_lookup / code_search / file_outline.
get_symbol_bodiesBatch version of get_symbol_body (up to 20 ids per call).
callersSymbols that CALL the given symbol. depth (1-5) expands transitively.
calleesSymbols that the given symbol CALLS. depth (1-5) expands transitively.
referencesNon-call uses (subclasses, free identifier references). Companion to callers / callees.
traceBuild a call-graph tree from an entry symbol; flat=true returns nodes/edges for cheap LLM scans.
file_importsFiles this file imports (direction=imports) or that import it (direction=imported_by).
recent_changesFiles touched in the last N git commits.
propose_renamev1: same-file rename. Returns an edit list the agent applies via its own Edit tool; refuses on clash.
Admin
Tool / opPurpose
admin op=initBuild or refresh the index. Incremental by default; force=true rebuilds from scratch.
admin op=setup_checkDiagnose hook wiring + embedder + host. Round-trip-tests the hook end-to-end.
admin op=install_hookWire the auto-reindex PostToolUse hook into .claude/settings.json. Idempotent.
admin op=statsRead-only: file counts by language, symbol totals, embed model fingerprint, last-index time.
admin op=verifyIntegrity sweep: orphan rows, parse-failure files, dangling edges.

embed_query_debug is a dev-only ranking diagnostic, hidden from list_tools unless CODE_INDEX_DEBUG=1 is set.

All tools return bounded JSON; large bodies use get_symbol_body rather than inlining whole files.

Requirements

  • Python 3.10+ with loadable SQLite extension support (required by sqlite-vec).
  • Python 3.13 has this enabled by default.
  • On 3.10–3.12, install via the python.org installer or via pyenv with PYTHON_CONFIGURE_OPTS=--enable-loadable-sqlite-extensions pyenv install 3.12.x.
  • Homebrew Python often ships without the extension hook — use one of the two methods above instead.
  • `uv` / `uvx` (install) — recommended runner. Or pip if you prefer a permanent install.
  • ~600 MB free disk for the embedding model on first init.

Quick start (Claude Code)

One command, no API keys:

claude mcp add-json -s user code-index "$(cat <<'JSON'

{ "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--refresh", "--from", "mcp-code-index", "code-index-mcp"] } JSON )"

Then open Claude Code in any repo and ask:

_"Build the code index for this repo."_

Claude calls the init MCP tool, which writes .claude/index.db. From then on, ask things like _"where is parseAuthToken defined?"_ or _"what calls Indexer.reindex_all?"_ — Claude routes them through symbol_lookup / callers / code_search instead of grepping.

What `--refresh` does — fetches the latest PyPI release on every Claude

Code launch. Convenient during preview; drop it once you want to pin a

version (saves ~1s of startup).

Project-only install — drop -s user to register the server in the

current project's .claude/settings.json instead of the global ~/.claude.json.

First-run model download — the first init pulls

jina-embeddings-v2-base-code (~600 MB) into ~/.cache/huggingface and

caches it forever. Subsequent runs are fully offline. If your network

blocks Hugging Face, pre-warm the cache from a machine that has access.

Already installed without `--refresh`? Run claude mcp remove code-index

first, then re-run the command above.

Alternative: permanent install (no uvx)
pip install mcp-code-index

claude mcp add -s user code-index -- code-index-mcp

Optional: keep the index live as you edit

Without a hook, the index drifts when files change outside the agent (mv, git checkout, IDE saves) until you call init again. With one, every Edit / Write / MultiEdit Claude performs triggers an incremental reindex of the touched file.

Easiest path: ask Claude. On first use in a new project, ask _"set up the code-index"_ — Claude calls setup_check → install_hook → init. The hook command is derived from how the MCP server was launched (uvx-aware), so it uses the same Python toolchain. Hook output goes to .claude/code-index-hook.log so failures are debuggable.

Manual install — add this block to the project's .claude/settings.json under hooks.PostToolUse (the version you want depends on how you launch the server — install_hook derives the right one for you):

{

"matcher": "Edit|Write|MultiEdit", "hooks": [ { "type": "command", "command": "uvx --with 'sentence-transformers<5' --with 'numpy<2' --from mcp-code-index code-index-hook" } ] }

In other MCP-compatible agents

The server speaks standard MCP over stdio, so any client that supports MCP servers works (Cursor, Continue, Cody, Zed, etc.). Configure the client to launch uvx --refresh --from mcp-code-index code-index-mcp (or code-index-mcp after pip install mcp-code-index). Once connected, call the init tool from inside the client to bootstrap the index. Drop --refresh when you want to pin to a stable version instead of always pulling latest.

From source (development)
git clone https://github.com/achreftlili/code-index

cd code-index pip install -e . code-index init # CLI alternative to the init MCP tool code-index-mcp # starts the MCP server on stdio (for manual wiring)

Configuration

All settings are optional — the defaults work out of the box. Override them via environment variables. Inside Claude Code, set them in the env block of your code-index server entry in ~/.claude.json (then reconnect the MCP server).

Common knobs (most users only ever touch these):

VarDefaultWhen to set it
CODE_INDEX_EMBED_DEVICE_auto_Force the torch device: cpu, mps, or cuda. Set cpu on Apple Silicon if init fails with MPS out-of-memory.
CODE_INDEX_EMBED_BATCH32Encode batch size. Lower (e.g. 8 or 4) to cut peak GPU memory while staying on mps/cuda.
CODE_INDEX_DB.claude/index.dbOverride the SQLite index path (e.g. to share an index across sibling worktrees).

Advanced (rarely needed):

VarDefaultNotes
CODE_INDEX_EMBEDDERjinaOnly jina (local sentence-transformers) is supported today; the variable exists for future expansion.
CODE_INDEX_EMBED_MODELjinaai/jina-embeddings-v2-base-codeHuggingFace model id. Only override if you know the model is dim-compatible (768d).
CODE_INDEX_EMBED_DIM768Must match the embedding model's output dimension.

Troubleshooting

`init` fails with `MPS backend out of memory` on Apple Silicon. A large file produced a chunk batch bigger than your GPU's free VRAM. Quickest fix — re-run on CPU (slower but bulletproof):

"env": {

"CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "cpu" }

To stay on the GPU, shrink the batch instead: "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "8". Reconnect the MCP server (/mcp → reconnect, or restart Claude Code) so the new env takes effect. init is incremental — already-embedded files are skipped on the retry.

`init` fails with a Hugging Face network error on first run. Your network is blocking model downloads. Pre-warm the cache on a machine that has access:

huggingface-cli download jinaai/jina-embeddings-v2-base-code

then copy ~/.cache/huggingface/ to the offline machine

`sqlite3.OperationalError: not authorized` or `sqlite-vec` fails to load. Your Python build doesn't have loadable SQLite extensions. See Requirements — install via python.org or a pyenv build with PYTHON_CONFIGURE_OPTS=--enable-loadable-sqlite-extensions.

`code_search` / `symbol_lookup` returns stale paths after a refactor or branch checkout. The auto-reindex hook only fires on Claude's Edit / Write / MultiEdit. After bulk file moves outside the agent (mv, git checkout, IDE rename), re-run init (it's incremental). Or wire up the hook so the index keeps up with agent edits automatically.

Layout

src/code_index/

db.py SQLite schema, connection, sqlite-vec loading parser.py Tree-sitter wrapper, symbol + edge extraction imports.py Per-language import target → file path resolution chunker.py Per-symbol chunks, identifier expansion embedder.py Local Jina (sentence-transformers) backend indexer.py Pipeline: walk → parse → chunk → embed → write reindexer.py Per-root engine cache; one entry point for "reindex one file" retriever.py Hybrid search (vector + FTS5) with RRF watcher.py File watcher (watchdog) admin.py setup_check / install_hook / init logic (pure, no MCP state) mcp_server.py MCP wiring, shared helpers, schema fragments tool_registry.py Shared @_tool decorator + _TOOLS registry tools/ Per-domain MCP handlers (graph, paths, refactor, …) hook.py code-index-hook console script — the PostToolUse entry point cli.py init / r

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx