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

GraphyLoop

de chadixearthversión 0.6.5i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.chadixearth/graphyloop

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Workflow planner, wave dispatcher, persistent swarm memory, and deploy preflight for AI agents.

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

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "graphyloop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "graphyloop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add graphyloop -- npx -y graphyloop mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "graphyloop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "graphyloop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "graphyloop": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "graphyloop",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

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 chadixearth, 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 7243 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 88% de los otros 7243 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7243 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 GraphyLoop?

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 (0.6.5) llegó al registro hace 4 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js 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
Instalar

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.

GraphyLoop

GraphyLoop is a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: it wires Claude Code, OpenCode, Codex, Cursor, Gemini CLI, Oh My Pi and DeepSeek Harness with Workflow v3 (inline-first, one parallel wave, proof before done), a 25-agent squad, persistent memory, Agent Skills and an MCP server. It also ships as a Claude Code plugin and an MCP Registry server. Zero dependencies.

Landing page · npm · Harness guide · Reference · llms.txt

Quick Start

Pick one of three install channels:

1. npx installer (all 7 harnesses)
npx graphyloop        # a bare command installs — it wires every harness it detects

restart your harness, open a real project, then ask your agent:

/chadi-init

Requires Node.js ≥ 20. On a fresh machine with no harness yet, GraphyLoop wires all seven so you are ready whichever one you open first. Target specific ones with --harness claude,omp. Nothing is written into your workspace — everything lives in your home config (~/.graphyloop/ plus each harness's own directory).

2. Claude Code plugin marketplace

Inside Claude Code:

/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop

/plugin install graphyloop@graphyloop

then start the workflow with:

/graphyloop:chadi-init

The marketplace manifest is .claude-plugin/marketplace.json and the plugin lives at integrations/claude-code/ (15 /graphyloop:chadi-* commands, 26 agents, 3 core skills, and the graphyloop MCP server). Use the plugin OR `npx graphyloop --harness claude` for Claude Code, not both (installing both registers duplicate tools and agents).

3. MCP Registry

Server name: `io.github.chadixearth/graphyloop` (server.json). Any MCP client that resolves from the official MCP Registry runs the graphyloop npm package over stdio via:

npx -y graphyloop mcp
Supported harnesses
Harness--harnessDetected whenHow GraphyLoop wires itStart the workflow
OpenCodeopencode~/.config/opencode/plugin (graphyloop_* tools) + 26 agents + 15 /chadi-* commands + AGENTS.md/chadi-init
Claude Codeclaude~/.claude/ or ~/.claude.jsonMCP server + 26 agents + 15 commands + ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md (or install the Claude Code plugin instead)/chadi-init (plugin: /graphyloop:chadi-init)
Codexcodex~/.codex/MCP server + 15 prompts + bundled skills in ~/.agents/skills/ + AGENTS.md/prompts:chadi-init
Cursor / Windsurfcursor~/.cursor/MCP server + bundled skills in ~/.agents/skills/ (workflow loads from graphyloop-workflow skill; project init writes /AGENTS.md)ask: "run the graphyloop workflow init"
DeepSeek Harnessdsh~/.dsh/ or $DSH_HOMEMCP server + 26 role prompts + graphyloop-squad skill + AGENTS.mdload the graphyloop-squad skill
Oh My Piomp~/.omp/MCP server in ~/.omp/agent/mcp.json + 26 squad agents + skills; AGENTS.md only if you have noneask: "run the graphyloop workflow init"
Gemini CLIgemini~/.gemini/MCP server in ~/.gemini/settings.json + /chadi-* TOML commands + bundled skills in ~/.gemini/skills/; GEMINI.md only if you have none/chadi-init

Per-harness file locations, verification, dsh notes, and the Gemini CLI sign-in change (personal Google sign-ins stopped working on June 18, 2026; an API key still works): docs/harnesses.md.

Setup with any AI assistant (copy-paste)

Paste the block below into your AI harness — it installs, verifies (GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK), and reports on its own. Raw copy: docs/SETUP-PROMPT.md.

You are setting up GraphyLoop (github.com/chadixearth/graphyloop, npm package `graphyloop`) — a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: a 25-agent squad, parallel wave planning, persistent memory, a harness-neutral workflow and an MCP server that works in any harness. Zero dependencies.

Goal: install it for THIS machine's harness(es), verify the install actually works, and report. Do NOT edit any config file by hand — run only the installer. Do NOT run npm publish, npm login, or anything unrelated.

Steps:

  1. Prerequisites:
  • Run node --version — must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there.
  • Detect which harnesses exist on this machine (check for any of): ~/.config/opencode/ (OpenCode), ~/.claude.json or ~/.claude/ (Claude Code), ~/.codex/ (Codex), ~/.cursor/ (Cursor / Windsurf), ~/.dsh/ or $DSH_HOME (DeepSeek Harness / dsh), ~/.omp/ (Oh My Pi / omp), ~/.gemini/ (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.
  1. Install:
  • Run: npx --yes graphyloop (a bare graphyloop is the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.)
  • To target specific harnesses: npx --yes graphyloop --harness claude,omp (names: opencode, claude, codex, cursor, dsh, omp, gemini)
  • Optional Claude Code plugin path (use the plugin OR npx graphyloop --harness claude, not both): inside Claude Code run /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop then /plugin install graphyloop@graphyloop.
  • If npx asks "Ok to proceed?", answer yes. If npx is missing, stop and tell the user to install Node.js 20+ (npx ships with npm).
  1. Verify — every applicable check must pass:
  • npx --yes graphyloop doctor prints one row per harness (present / wired) and its LAST line must be GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK. If it prints GRAPH_LOOP_DOCTOR_ISSUES , run the fix: command it shows for each unwired row, then run doctor again.
  • Core engine files exist: ~/.graphyloop/graphyloop/cli.mjs , ~/.graphyloop/mcp-server.mjs , ~/.graphyloop/lib/mcp.mjs , ~/.graphyloop/lib/engine.mjs .
  • OpenCode (if present): ~/.config/opencode/opencode.json contains plugin entries "./plugins/graphyloop/plugin.js" and "./plugins/server-guard/plugin.js", and ~/.config/opencode/agents/ contains 26 .md files.
  • Claude Code (if present): ~/.claude.json has an mcpServers.graphyloop entry, ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md exists, and ~/.claude/agents/ is populated (unless using the Claude Code plugin instead).
  • Codex (if present): ~/.codex/config.toml contains a [mcp_servers.graphyloop] section, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists.
  • Cursor (if present): ~/.cursor/mcp.json has a "graphyloop" entry, and ~/.agents/skills/graphyloop-workflow/SKILL.md exists (Cursor uses no home rules file; the workflow loads from ~/.agents/skills/graphyloop-workflow).
  • DeepSeek Harness (if present): ~/.dsh/cordis.patch.yml contains a row id: graphyloop-mcp naming '@deepseek-ai/dsh-mcp-client', ~/.dsh/AGENTS.md exists, and ~/.dsh/skills/ holds graphyloop-squad. Optional deeper check: dsh --profile headless --dump-config prints that row. In dsh the tools are namespaced — call them as mcpgraphyloop (e.g. mcpgraphyloopswarm_state).
  • Oh My Pi (if present): ~/.omp/agent/mcp.json has mcpServers.graphyloop, and ~/.omp/agent/agents/ holds the squad .md files. An existing ~/.omp/agent/AGENTS.md is intentionally kept — the workflow then loads from the bundled skill graphyloop-workflow.
  • Gemini CLI (if present): ~/.gemini/settings.json has mcpServers.graphyloop, ~/.gemini/commands/chadi-init.toml exists, and graphyloop-workflow/SKILL.md exists in ~/.gemini/skills/ (or ~/.agents/skills/ when Codex/Cursor is also installed). An existing ~/.gemini/GEMINI.md is intentionally kept.
  • If any check fails: re-run the install with --force (automatic backups) and re-verify. Still failing? Report the exact error and stop.
  1. Wrap up: tell the user to RESTART their harness (close/reopen the terminal or editor), open a real project (not their home directory), and start the workflow: ask for /chadi-init (OpenCode, Claude Code, Gemini CLI — or /graphyloop:chadi-init with the Claude Code plugin), /prompts:chadi-init (Codex), or "run the graphyloop workflow init" (Oh My Pi, Cursor, Windsurf). In the DeepSeek Harness there are no slash commands: ask the agent to load the graphyloop-squad skill instead. Give a one-line summary of what was installed.

Do not ask permission for reversible steps — proceed. Stop only for: Node < 20, an install failure, or a prompt you cannot answer.

How the workflow works

Workflow v3 is harness-neutral: the same 12 rules run in OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, DeepSeek Harness, Oh My Pi and Gemini CLI.

flowchart LR

A[Recall memory_search] --> G0[Goal + proof state what & check] G0 --> B{Size the work} B -- "inline ≤ 8 known files" --> I[Inline edit any mix of layers] B -- "2+ independent slices (~5+ min each)" --> C[ctx pack + contract ctx-slug.md + contract-slug.md] C --> D[One wave 1–3 lanes, driver keeps a slice] D --> E[Proof, not claims run it, real browser / URL] I --> E E --> F[Report Changed / Files / Verified / Skills / Blocked] F --> G[Record memory_store + why & commit/PR]

  1. Recall first, record last — memory_search before planning; memory_store one dense line after, including the *why* and the commit/PR it landed in.
  2. Goal + proof up front — state the end state, the measurable check that proves it, and the invariant it must not break ("prompt the what, not the how"; never weaken a test to make it pass).
  3. Inline first (measured) — up to 8 known files in any mix of layers, when the code is known or mappable in one batched read pass; a dispatch costs the driver minutes of waiting while an inline edit costs seconds.
  4. Fan out only for 2+ independent slices of about 5+ minutes each — 1–3 lanes (max 4), strictly disjoint files; the driver keeps the largest or most coupled slice and builds it while lanes run.
  5. Context pack before dispatch — write ctx- .md (path:line, current code, pattern to copy) so lanes start editing instead of rediscovering.
  6. Freeze the contract — contract- .md is the only cross-lane dependency.
  7. Turn economy — batch reads, first edit by turn 5, done in about 20 turns (40+ = mis-sized).
  8. Isolate what collides — a lane that runs servers, databases or browsers gets its own wor

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

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