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

GraphPilot

de graphpilot-ossversión 1.0.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.graphpilot-oss/graphpilot

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Structural memory for coding agents: callers, callees, blast radius and symbols 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

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": {
    "graphpilot": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@graphpilot-oss/graphpilot",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAPHPILOT_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add graphpilot --env GRAPHPILOT_ROOT=your-value -- npx -y @graphpilot-oss/graphpilot mcp

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": {
    "graphpilot": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@graphpilot-oss/graphpilot",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAPHPILOT_ROOT": "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": {
    "graphpilot": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@graphpilot-oss/graphpilot",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAPHPILOT_ROOT": "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

  • GRAPHPILOT_ROOT env
    Absolute path to the repository GraphPilot should index and serve. Optional — falls back to the MCP client's workspace root or a parent-directory walk.

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 graphpilot-oss, 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 7233 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 15% de los otros 7233 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7233 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 GraphPilot?

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 (1.0.1) llegó al registro hace 5 meses.

¿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 hace 3 días
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 hace 44 días
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.

GraphPilot

Structural memory for coding agents.

A refactor-safe, branch-aware, evidence-backed code graph that runs entirely on your machine.

Quickstart · Tools · How it works · Editor setup · Limitations · Benchmarks


What it is

GraphPilot is a local CLI + MCP server that indexes your TypeScript/JavaScript repo into a structural graph (symbols, callers, callees, blast radius) and exposes it to coding agents — Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, Continue — so they stop re-grepping the same files every conversation.

The problem it solves: agents burn tokens, hallucinate function names, and miss structural relationships ("what calls this?", "what breaks if I rename it?") because each session starts from zero. GraphPilot is the persistent structural memory in between.

Token cost drops. Hallucinations drop. Refactors get safer.

Put a real coding agent (claude-sonnet-4-5) on 40 structural questions about fastify — a ~300-file Node.js framework — and give it nothing but file reads. Then hand it GraphPilot's four tools and ask the same 40. The agent with GraphPilot uses 61 % fewer tokens, costs $3.68 instead of $8.88 — $5.20 saved per session — and gets more of them right, not fewer (37 correct vs 33). Same model, same questions, same repo; the only change is whether the structural index is there. Reproduce it →

A separate correctness benchmark backs the savings with precision: on 10 standardized structural queries GraphPilot scores F1 0.89 vs grep's 0.42 while reading 99.9 % fewer bytes (721 B vs 528 KB), and the byte-cost win holds at scale — indexing microsoft/TypeScript (601 files, 17 k symbols, 70 k call edges in 10 s) gives sub-millisecond queries and a 99.99 % bytes-read reduction. Full methodology →

One binary, two modes

GraphPilot ships as a single npm package (@graphpilot-oss/graphpilot) with two runtime modes — most users run both.

ModeCommandWhat it does
CLIgraphpilot index Walks your repo, builds the structural graph, writes it to ~/.graphpilot/
graphpilot watch Keeps the graph fresh (~10 ms per file save)
graphpilot status Health probe — when the graph was last refreshed, file/symbol/edge counts
MCP servergraphpilot mcpSpeaks MCP over stdio — your coding agent calls into this to query the graph

The flow: the CLI builds the index once (and watch keeps it warm). The MCP server is what your coding agent talks to — you never invoke it yourself, you just point your agent's MCP config at graphpilot mcp once and the agent spawns it on every session.

/graph.json; the read-only graphpilot mcp server reads it and serves your coding agent over stdio JSON-RPC" width="720" />

If you only want CLI access to your code graph (no agent), run graphpilot index and then graphpilot stats / inspect graph.json directly. If you only want the agent integration, you still need to run graphpilot index once — the MCP server is read-only against the on-disk graph.

What makes it different

Other code-graph tools treat your repo as a static blob: index once, query forever, no branch awareness, no proof of where an answer came from. GraphPilot is built around three properties none of them ship:

  • 🔍 Evidence anchors. Every tool response carries file:line @ sha on every symbol and call site. The agent can quote the anchor verbatim and you can verify it instantly — hallucinations get exposed the moment you jump to the line.
  • 🌿 Differential impact. Pass since: to gp_impact and the result is filtered to files your branch actually touches. PR-scoped refactor analysis in one call instead of git diff | xargs grep.
  • 🪵 Worktree-aware by default. Two git worktree add-ed branches naturally produce two separate indexes — no manual config. Run graphpilot index ./src/feature from a subdir and it transparently re-roots to the worktree top. Opt out with --no-worktree.

Add to that: local-first (no telemetry, no remote calls, enforced by an ESLint policy on src/ itself), deterministic (same repo → same graph), sub-second incremental updates via watch mode.

Quickstart

Prerequisites

  • Node.js ≥ 20 (node --version to check)
  • An MCP-capable coding agent (Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, or Continue)
  • A TypeScript or JavaScript repo to index

End-to-end time: ~3 minutes.

1. Install the CLI

npm install -g @graphpilot-oss/graphpilot

or: pnpm add -g @graphpilot-oss/graphpilot

or one-shot, no install: npx @graphpilot-oss/graphpilot

Verify it landed on your PATH:

graphpilot --version

→ 0.1.0

If you see command not found: graphpilot, your global npm bin is not on PATH. Run npm config get prefix and add /bin to your shell's PATH, or use the npx form above.

2. Build the structural index for your repo

Run this once per project. It walks your source tree, parses each TS/JS file with tree-sitter, extracts symbols + call edges, and writes the graph to ~/.graphpilot/ /graph.json.

graphpilot index ~/code/my-app

Expect a one-line summary like indexed 412 files · 3,981 symbols · 7,204 edges · 1.8s.

3. Wire it into your coding agent

GraphPilot speaks MCP over stdio. Add this server entry to your agent's MCP config — every supported client uses the same two-line shape:

{

"mcpServers": { "graphpilot": { "command": "graphpilot", "args": ["mcp"] } } }

Where this file lives depends on the client (~/.cursor/mcp.json, ~/.claude.json, Cline's settings panel, etc.). Pre-made configs with the exact file path for each agent are in examples/ — copy the one for your client.

Restart the agent. It now has four new tools: gp_recall, gp_callers, gp_impact, gp_index — see The four tools below for what each one does and when the agent should reach for it.

4. Try it

Ask your agent a structural question instead of letting it grep:

_"Use gp_impact to show me everything that breaks if I rename parseToken."_

You should see a response with file:line @ sha anchors you can click straight to. If the agent doesn't reach for the tool, prompt explicitly: "use the gp_ MCP tools." If it can't see them at all, the MCP config wasn't picked up — run graphpilot doctor to pinpoint why (or see docs/troubleshooting.md), then restart the agent.

5. Keep the index fresh as you edit (optional but recommended)

graphpilot watch ~/code/my-app

Sub-10 ms incremental updates on each file save. Leave it running in a terminal tab.

6. Drop per-editor routing rules into your repo (optional)

graphpilot init

Auto-detects which editors you have installed (Cursor, Claude Code, Cline, Windsurf, Continue) and writes the matching rules file (.cursorrules, CLAUDE.md, etc.) to the current directory. The rules teach the agent to reach for gp_* tools before grep.

graphpilot init --all            # write rules for every supported editor

graphpilot init --client cursor # one editor only graphpilot init --dry-run # preview without writing

Full 5-minute walkthrough with screenshots: docs/quickstart.md.

The four tools

GraphPilot exposes four MCP tools. Each one answers a structural question your agent would otherwise solve by grepping and reading files.

gp_recall — find a symbol by name

Use this when the agent asks "where is X defined?" or needs to locate a function before reasoning about it.

  • Input: { query, limit?, substring?, path? }
  • Returns: symbols matching the name (exact case-insensitive by default; substring: true for partial matches), each with file:line @ sha.
  • Replaces: grep -rn "function X" plus reading each hit to find the real definition.
Agent: gp_recall({ query: "parseToken" })

→ parseToken (function) — src/auth.ts:42 @ a1b2c3d export function parseToken(raw: string): Token | null

gp_callers — list callers (or callees)

Use this when the agent needs to know "who calls X?" or "what does X call?" — the two fundamental questions of refactoring.

  • Input: { symbol, direction?: 'callers' | 'callees', limit?, includeUnresolved?, path? }
  • Returns: every call edge where the symbol is target (callers) or source (callees), with anchors.
  • Replaces: grep -rn "X(" followed by manual filtering of comments, strings, and renamed shadows.
Agent: gp_callers({ symbol: "authenticate", direction: "callers" })

→ login → authenticate — src/routes/login.ts:18 @ a1b2c3d → refreshSession → authenticate — src/session.ts:64 @ a1b2c3d

gp_impact — blast radius in one call

Use this when the agent asks "what breaks if I rename X?" or "what depends on this?" — the single most expensive question an agent normally solves.

  • Input: { symbol, depth? (1–5, default 3), since?, path? }
  • Returns: direct callers, transitive callers grouped by BFS depth, tests likely affected, public-API flag, summary stats.
  • Killer feature: pass since: 'main' and the result is scoped to files your branch actually touches — PR-scoped refactor review without git diff gymnastics.
Agent: gp_impact({ symbol: "extractSymbols", depth: 2, since: "main" })

→ Direct callers (2): indexDirectory, applyUpdate → Depth-2 callers (1): cmdIndex → Tests affected (3): tests/indexer.test.ts, tests/symbols.test.ts, tests/cli.test.ts → Public API: no

gp_index — refresh from inside the agent

Use this after the agent (or the user) has made a batch of structural edits and wants the graph to reflect them without dropping to a shell.

  • Input: { path? }
  • Returns: re-indexes the repo and invalidates the per-path query cache.
  • Pairs with: graphpilot watch for sub-10 ms incremental updates between explicit re-indexes.

How it works

<img src="docs/diagrams/how-it-works.svg" alt="How GraphPilot works, in two phases. Build time (CLI index/watch): your repo flows through indexer.ts, parser.

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

Pregunta a PopNx