Nexus-MCP

Name: Nexus-MCP
Author: jaggernaut007

de jaggernaut007versión 2.3.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.jaggernaut007/nexus-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local code-intelligence server: hybrid code search, call graph and project memory.

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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: NEXUS_STORAGE_DIR, NEXUS_OFFLINE

Necesitas

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "nexus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nexus-mcp-ci"
      ],
      "env": {
        "NEXUS_STORAGE_DIR": "your-value",
        "NEXUS_OFFLINE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add nexus --env NEXUS_STORAGE_DIR=your-value --env NEXUS_OFFLINE=your-value -- uvx nexus-mcp-ci

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": {
    "nexus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nexus-mcp-ci"
      ],
      "env": {
        "NEXUS_STORAGE_DIR": "your-value",
        "NEXUS_OFFLINE": "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": {
    "nexus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nexus-mcp-ci"
      ],
      "env": {
        "NEXUS_STORAGE_DIR": "your-value",
        "NEXUS_OFFLINE": "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

NEXUS_STORAGE_DIR env
Folder for the index, memories and graph (default: .nexus in the project)
NEXUS_OFFLINE env
Set to 1 to block the embedding model download after the first run

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 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub jaggernaut007, 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 7275 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 98% de los otros 7275 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7275 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 Nexus-MCP?

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 (2.3.0) llegó al registro hoy.

¿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 ayer

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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 21 días

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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.

Nexus-MCP

Hybrid search + code graph + semantic memory in a single local MCP server. About 90 MB idle and 460 MB with the embedding model loaded ([measurements](https://github.com/jaggernaut007/Nexus-MCP/blob/main/docs/MEMORY.md)).

Nexus-MCP is a local code-intelligence MCP server for Claude Code, Codex, Cursor and any Model Context Protocol client. It gives AI agents precise, token-efficient answers about your codebase without cloud dependencies: no API keys, no data egress, no subscriptions.

Not sure yet? Measure it on your own code first. It is free, runs offline, calls no LLM and takes a few minutes:

uvx nexus-mcp-ci eval            # the current folder

uvx nexus-mcp-ci eval --example # or the Nexus-MCP source, if you have no project at hand

You get a verdict ("Strong fit", "Likely fit" or "Weak fit") and the tokens an agent needs to reach the right file, with and without Nexus-MCP. Nothing leaves your machine. See Evaluate on your project.

Ready?

pip install nexus-mcp-ci

claude mcp add nexus-mcp -- nexus-mcp-ci

Results at a glance

Project	Cost: Grep and Read → Nexus-MCP	Turns	Correct answers
Private Python project (460 files)	$0.571 → $0.446 (-22%)	55 → 35	36 → 35 of 36
Django (3,000 files)	$0.894 → $0.863 (-3%)	93 → 71	34 → 36 of 36

Live runs: Claude Code, Claude Sonnet, headless (claude -p), 12 questions per project, 3 runs each, version 2.1.0 (2026-10-28). The same code can vary by about 20% in cost with 3 runs per question (measured 2026-10-28). Search hit@1 on the four retrieval suites: jobscout 0.81, nexus_mcp 0.80, shop_repo 0.50, flask 0.64.

nexus-mcp-ci eval (the free offline check, no LLM) on 3 projects:

Project	Verdict	Median tokens to the right file	Right file first
Chromium base/ (3,638 files)	Strong fit	17,998 → 950	40% → 70%
pallets/click (91 files)	Strong fit	24,774 → 1,301	27% → 97%
Nexus-MCP source (59 files)	Likely fit	5,385 → 1,234	70% → 93%

Nexus-MCP and GitNexus on Chromium base/ (C++, 4,243 files): 8 tasks, 3 runs each, 2026-11-04.

Condition	Version	Tokens (median)	Cost per task (median)	Correct
Grep and Read	built-in tools	62,450	$0.057	24 of 24
Nexus-MCP	2.2.0 with the C++ parser fixes of 2.2.1	82,900	$0.062	24 of 24
GitNexus	1.6.12	164,192	$0.085	24 of 24

Nexus-MCP used fewer tokens than GitNexus on 8 of 8 tasks and cost less on 6; GitNexus cost $0.002 less on one task, and one task was a tie. Grep and Read cost less than both on this C++ code. Nexus-MCP cost less than Grep and Read on 3 of 8 tasks (the two needle tasks and WeakPtr). Each condition had the same agent, model, prompt and built-in tools, and each tool had its MCP server and its always-loaded instructions (method).

All numbers: benchmarks page · JSON · CSV.

The Problem It Solves

An agent that explores a codebase with Grep and Read pays for every call: each call is one more turn, and each turn reads the whole conversation again. Nexus-MCP answers a question about code in fewer calls. search returns the whole code of its top results, find_symbol returns the code of several names in one call, and graph returns every text reference beside the call edges.

The north star of the project is lower token use with the same accuracy. It is measured, not estimated: see Token efficiency and benchmarks/.

Evaluate on your project

Decide with your own numbers. The quick check is free, offline and calls no LLM:

uvx nexus-mcp-ci eval                                   # the current folder

uvx nexus-mcp-ci eval path/to/project # another folder uvx nexus-mcp-ci eval https://github.com/pallets/flask # a public repo (shallow clone) uvx nexus-mcp-ci eval --example # the Nexus-MCP source, offline

It asks about 30 questions made from your own code and compares Grep and Read with one Nexus-MCP search. The right answer is the file that defines the symbol, from the parser, never from the Nexus-MCP ranking. On this repo's source (59 files) it gave "Likely fit": 1,234 median tokens to reach the right file against 5,385, and the right file first in 93% of questions against 70%. On Chromium's base/ (3,638 files of C++, Java and Python) it gave "Strong fit": 950 median tokens against 17,998 (95% fewer), and the right file first in 70% of questions against 40%. On pallets/click (91 files, from its URL) it gave "Strong fit": 1,301 median tokens against 24,774 (95% fewer), and the right file first in 97% of questions against 27%. On a tiny project Grep and Read win, and the report says so.

Want the real agent cost? The agent tier runs your own Claude Code or Codex login on tasks from your code, with and without Nexus-MCP. It shows the cost first and asks:

nexus-mcp-ci eval --agent claude                       # Claude Sonnet

nexus-mcp-ci eval --preset efficient --agent claude:haiku,claude:sonnet

Results are saved in ~/.nexus-mcp/evals/ (eval list, eval show ). eval share posts the numbers (no code, no paths) to the community table, only after you say yes. Full guide: docs/EVALUATE.md. In Claude Code, the plugin adds /nexus-mcp:evaluate.

Privacy and Data

Your code stays on your machine. The server makes no network calls and has no telemetry.

In: the package from PyPI, and the embedding model from Hugging Face once (set NEXUS_OFFLINE=1 after that). eval also runs a git clone.
Out: nothing, unless you run eval --agent (prompts and code go to Anthropic or OpenAI through your own CLI) or eval share (numbers only). Both ask first.
Stored: the index, memories and graph in /.nexus/ (it holds code: add it to .gitignore), the model in ~/.cache/huggingface/, eval results in ~/.nexus-mcp/evals/.

nexus-mcp-ci data where              # every location and its size

nexus-mcp-ci data clear --all # dry run; add --yes to delete

Every location, the shell commands that do the same, and the uninstall steps: docs/PRIVACY.md.

Quickstart (60 seconds)

You need uv. Nothing else.

Ask your agent. Open your agent (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI) in your project and say:

Install Nexus-MCP from https://github.com/jaggernaut007/Nexus-MCP

The agent reads llms-install.md and runs one command. You can run the same command yourself:

uvx nexus-mcp-ci setup

setup finds the MCP clients on your machine, shows each change, and asks before it writes anything. It adds the server and a short skill that tells the agent when to use each tool. Add --dry-run to see the changes only, --client codex to pick one client, and --uninstall to remove what it wrote. Then reload your client (or start a new session) and ask something like "where do we retry failed payments?". The agent calls search, and index once, the first time in a project.

The server sends its own usage instructions when it connects, so the agent knows which tool answers which question even without the skill.

Other ways in, each with the same server:

VS Code: Install in VS Code
Cursor: the "Add to Cursor" button on the website
Claude Desktop: download nexus-mcp.mcpb from the latest release and open it
Gemini CLI: gemini extensions install https://github.com/jaggernaut007/Nexus-MCP
Docker: docker run -i --rm -v "$PWD:/workspace" -v nexus-data:/data ghcr.io/jaggernaut007/nexus-mcp
GitHub Actions: uses: jaggernaut007/Nexus-MCP@v2

All channels, and what each needs: docs/DISTRIBUTION.md.

Claude Code plugin

The plugin registers the server and the same routing skill. It runs the server through uvx, so it needs only uv, no pip install:

/plugin marketplace add jaggernaut007/Nexus-MCP

/plugin install nexus-mcp@nexus-mcp

Use setup or the plugin for Claude Code, not both, or the server is registered twice. Tool names differ by route: mcp__nexus-mcp__search after setup, mcp__plugin_nexus-mcp_nexus-mcp__search through the plugin. The rest of this README writes bare names (search) and you do not need the prefix in prompts.

Optional: project instructions

If you want the rules in your own project file, a short block is enough:

## Code Navigation

The nexus-mcp server is connected. For questions about how this codebase works:

No setup call is needed; run index only if a tool says the project is not indexed.
Use search to find code, find_symbol for symbols, map for structure.
Use graph with transitive=true before you change a shared function. The call graph is static, so also use search for dynamic call sites.
Use plain grep or read when you already know the file or the exact string.

The full routing guide is in docs/AGENT_ROUTING.md.

How It Works

Indexing Pipeline (8 steps)

Source files

│ ├─ Step 1: Discover ──────── walk tree, filter by ext/size/.gitignore │ ├─ Step 2: Parse symbols ─── tree-sitter (parallel ThreadPool) │ extracts: functions, classes, methods │ captures: name, signature, docstring, line_start/end, language │ ├─ Step 3: Parse graph ────── ast-grep (sequential for consistency) │ extracts: containment edges, import edges, callee names of each function │ (indexing/call_resolver.py makes CALLS edges after the

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

Nexus-MCP

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

Nexus-MCP

Results at a glance

The Problem It Solves

Evaluate on your project

Privacy and Data

Quickstart (60 seconds)

Claude Code plugin

Optional: project instructions

How It Works

Indexing Pipeline (8 steps)