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

AGENTS.md Generator

de nusheyversión 0.6.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.nushey/agents-md-generator

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Analyzes codebases with tree-sitter and generates AGENTS.md files for AI coding 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: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

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": {
    "agents-md-generator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add agents-md-generator -- uvx agents-md-generator

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "agents-md-generator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "agents-md-generator": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub nushey, 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 Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32564 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 42% de los otros 32564 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32564 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 AGENTS.md Generator?

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 (0.6.1) llegó al registro hace 2 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools MCP

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

Tools MCP

de First-CH

Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
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.

agents-md-generator

MCP server that analyzes codebases with [tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) and generates [`AGENTS.md`](https://agents.md/) files.

Python · C# · TypeScript · JavaScript · Go

Installation · Usage · Configuration · How It Works · Contributing


Compatible with any MCP-capable client: Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and others.

The server exposes three tools with a clear separation of concerns:

  • `generate_agents_md` — main entry point. Runs the analysis pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions to your client.
  • `scan_codebase` — standalone context tool for when you want deep codebase understanding without generating any file.
  • `read_payload_chunk` — streams the payload back in chunks regardless of which tool produced it.

No large data travels over the MCP wire.

Table of Contents

  • Installation
  • Option A — pip install + setup wizard
  • Option B — uvx
  • Usage
  • Tools
  • Tool Parameters
  • What Gets Generated
  • How Incremental Scanning Works
  • How Large Payloads Are Streamed
  • Cache and Payload Location
  • Project Configuration
  • Options
  • Environment Variables
  • Project Size Profiles
  • What the Analysis Detects
  • Credits

Installation

Requirements: Python 3.11+, Git, and any MCP-compatible client.

See [INSTALLATION.md](https://github.com/nushey/agents-md-generator/blob/main/INSTALLATION.md) for the full guide including prerequisites and troubleshooting.

Option A — pip install + setup wizard (recommended)
pip install agents-md-generator

agents-md-generator setup

The setup wizard detects your installed clients, asks whether to configure globally or per-project, and patches the config files automatically. Supports Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, and Codex CLI.

Option B — uvx (no install needed)

If you have uv installed, uvx runs the package without a prior install step. Add the entry manually to your client's MCP config:

{

"mcpServers": { "agents-md": { "command": "uvx", "args": ["agents-md-generator"] } } }

For Claude Code specifically:

claude mcp add agents-md -- uvx agents-md-generator

claude mcp add defaults to --scope local (current project only). Add -s user to register it for all projects.


Usage

Once registered, ask your AI client:

"Generate the AGENTS.md for this project"

The client will call generate_agents_md automatically. To scan a different directory:

"Generate the AGENTS.md for the project at /path/to/project"

Tools
ToolPurpose
generate_agents_mdMain entry point. Runs the pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions. Use this to create or update AGENTS.md.
scan_codebaseStandalone context tool. Analyzes the codebase and returns a pure data payload with no AGENTS.md mandate. Use this when you need architectural context for any other task.
read_payload_chunkStreams the payload written by either tool in chunks until has_more is false.
Tool Parameters

generate_agents_md

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Path to the project root

scan_codebase

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Path to the project root
force_full_scanbooleanfalseIgnore cache and rescan everything when explicitly set to true.

read_payload_chunk

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Must match the path used in the preceding tool call
chunk_indexinteger—Zero-based chunk index. Increment until has_more is false

What Gets Generated

The generated AGENTS.md follows the agents.md open standard. It is written as a README for AI agents, not as documentation for humans. Sections include:

SectionContents
Project OverviewTech stack and top-level architecture shape
Architecture & Data FlowDetected layers or domains with data flow direction
Conventions & PatternsNaming rules, export contracts, import rules, how to add new entities end-to-end
Environment VariablesVariables detected in source files and .env.example
Setup CommandsExact install and run commands from package.json, Makefile, etc.
Development WorkflowBuild, watch, and dev server commands
Testing InstructionsTest commands and framework info (if detected)
Code StyleLint/format commands (if config files detected)
Build and DeploymentCI pipeline info (if detected)

Sections with no detected data are omitted entirely.


How Incremental Scanning Works

  1. First run (cold start) — all git-tracked source files are parsed with tree-sitter and cached
  2. Subsequent runs — only files whose SHA-256 hash changed since the last scan are re-parsed
  3. Semantic diff — for modified files, only changed public symbols are included in the payload
  4. No source changes? — the tool stops and asks whether you want to improve the existing AGENTS.md content anyway
  5. Private symbols and test file internals are excluded from both cache and payload — only the public API surface matters for AGENTS.md
How Large Payloads Are Streamed

For large codebases the analysis payload can be too big to return inline over the MCP wire. The server handles this transparently through read_payload_chunk.

Scans run in a separate process with stage progress notifications and a five-minute timeout. Cancellation stops the scan worker. Only one scan per project can run at a time in a server instance; use .agents-config.json to narrow repositories that exceed the time limit.

Generation always assembles a current snapshot, reusing cached symbols for unchanged source files. An interrupted generation can be retried even after its payload was consumed or another scan ran. The client remains responsible for writing AGENTS.md.

Serialized payloads are capped at 300,000 characters. Dropped analysis sections are recorded in metadata.degradations and metadata.truncated_sections. Existing AGENTS.md content and writing instructions are preserved; if these alone exceed the budget, the tool returns an error instead of truncating the document.

generate_agents_md flow

  1. generate_agents_md runs the pipeline internally, writes the payload to disk (including AGENTS.md writing rules), and returns total_chunks with read instructions
  2. The client calls read_payload_chunk(project_path, chunk_index=0), then increments chunk_index until has_more is false
  3. The client concatenates all data fields — the payload contains the rules and analysis data needed to write AGENTS.md
  4. The payload file is automatically deleted after the last chunk is read

scan_codebase flow (pure context, no AGENTS.md mandate)

  1. scan_codebase runs the analysis and writes a pure data payload to disk
  2. Same chunked read via read_payload_chunk
  3. The client uses the payload for any purpose — code review, planning, Q&A

This flow is pure MCP — no filesystem access required from the client side. Any MCP-compatible client can follow it.

Cache and Payload Location

All runtime artifacts are stored outside your project, in the user cache directory:

~/.cache/agents-md-generator/<project-hash>/cache.json  ← incremental scan cache

The is a SHA-256 of the project's absolute path — unique per project. Nothing is written to your repository.

Note: The server also writes a temporary payload.json to this directory during analysis, but it is managed entirely by the read_payload_chunk tool and deleted automatically after the last chunk is read. You never need to access it directly.


Project Configuration

Create .agents-config.json at your project root to customize behavior. This file is optional — all fields have defaults, and you can commit it to share settings with your team.

Full default configuration

{

"project_size": "medium", "exclude": [ "/node_modules/", "/bin/", "/obj/", "/.git/", "/dist/", "/build/", "/__pycache__/", "**/*.min.js", "**/*.min.css", "**/*.bundle.js", "/vendor/", "/packages/", "/.venv/", "/venv/", "/bower_components/", "/app/lib/", "/wwwroot/lib/", "/wwwroot/libs/", "/static/vendor/", "/public/vendor/", "/assets/vendor/", "/site-packages/" ], "include": [], "languages": "auto", "agents_md_path": "./AGENTS.md", "max_file_size_bytes": 1048576 }

Options
KeyDefaultDescription
project_size"medium"Project scale — tunes all internal caps and thresholds (see Project Size Profiles)
exclude(see above)Glob patterns to exclude from analysis
include[]If non-empty, only analyze files matching these patterns
languages"auto""auto" detects all supported languages, or pass a list like ["typescript", "python"]
agents_md_path"./AGENTS.md"Output path for the generated file
max_file_size_bytes1048576Files larger than this are skipped (default: 1 MB)
Environment Variables
VariableDefaultDescription
AGENTS_MD_LOG_LEVELINFOServer log verbosity. Set to DEBUG to see per-file analysis details. Valid values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
Project Size Profiles

The project_size setting controls how aggressively the payload is compressed. A single knob tunes all internal caps — methods per class, symbols per file, directory aggregation, route caps, tree depth, and impact filtering.

ProfileLines (guidance)Impact filterDescription

| "small" | 0–15k | medium | Generous caps — nearly

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

Pregunta a PopNx