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

patchwork — Codebase Conventions for AI Agents

de SaiNarayana-Bversión 0.1.7i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.SaiNarayana-B/patchwork

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools 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: Herramientas para desarrolladores

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": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add patchwork -- uvx patchwork-conventions

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "patchwork": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

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 SaiNarayana-B, 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 Herramientas para desarrolladoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 1387 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 28% de los otros 1387 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 1387 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 patchwork — Codebase Conventions for AI Agents?

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 (0.1.7) llegó al registro hace 4 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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare 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

GitHub

de github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computadora o nube★ 34.245MITActualizado hace 3 días
Instalar

Desktop Commander

de wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Se ejecuta en tu computadora★ 10.225MITActualizado hace 15 días
Instalar

Cloudflare MCP

de cloudflare

Cloudflare MCP servers

Se ejecuta en la nube★ 4446Apache-2.0Actualizado hace 14 meses
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.

patchwork

Mine your codebase. Generate CONVENTIONS.md. Stop AI agents from making up your style.


Every team that uses AI coding assistants hits the same wall: Claude writes `getUserById` in a codebase that uses `get_user_by_id`. Cursor creates `components/userCard.tsx` in a project that uses `user-card.tsx`. The agent invented a response shape that doesn't match the rest of the API.

You write a CLAUDE.md manually. It goes stale in two weeks. You write it again.

patchwork automates this. It scans your actual source code using AST analysis and detects what your team really does — not what you think you do.


What it detects

CategoryWhat's mined
NamingFunctions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples
ImportsAbsolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style
StructureSource root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection
Error Handlingtry/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style
TestingFramework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns
API PatternsResponse shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence
Git WorkflowCommit message style, branch naming, co-change file pairs
Tech StackFrameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts

Quick start

pip install patchwork-conventions

cd your-project patchwork scan

That's it. You'll get a CONVENTIONS.md like this:

# CONVENTIONS.md

Auto-generated by patchwork on 2026-06-25

Tech Stack

Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black

Naming Conventions

Python
  • Functions: snake_case (97% consistent)
  • Examples: get_user, parse_response, create_session
  • Classes: PascalCase (100% consistent)
  • Examples: UserService, AuthHandler, DatabaseClient
  • Constants: SCREAMING_SNAKE
  • Examples: MAX_RETRIES, API_BASE_URL
  • Files: snake_case
  • Private prefix: _
  • Test functions: prefix test_

Project Structure

Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)

Key directories:

  • src/ — source root
  • tests/ — test suite
  • migrations/ — database migrations

Error Handling

Python
  • Pattern: try/except
  • Propagation: raise
  • Logging: structlog
  • Custom exception naming: Error suffix
  • ValidationError, AuthError, NotFoundError

Testing Conventions

Python
  • Framework: pytest
  • Coverage: 34 test files / 89 source files (38% ratio)
  • Assertions: assert(...)
  • Coverage tool: pytest-cov
  • Patterns: fixtures, factories

Git Conventions

  • Commit style: conventional commits
  • Examples: feat(auth): add JWT refresh, fix(api): handle null user
  • Branch naming: feature/name + fix/name

Why not argus or sourcebook?

Featurepatchworkargussourcebook
AST-based naming analysis✅ tree-sitter❌ filesystem only❌ not done
Confidence scores✅ per-category❌❌
Real examples from your code✅❌❌
Counter-examples (inconsistencies)✅❌❌
Error handling pattern mining✅❌❌
API response shape detection✅❌❌
Co-change file pairs✅❌✅
Convention checking (check cmd)✅❌❌
MCP server with 8 tools✅❌✅ (4 tools)
Watch mode✅✅ (sync)✅
Zero LLM required✅✅✅ (layer A)
Open source / MIT✅✅❌ BSL

Commands

# Generate CONVENTIONS.md

patchwork scan

Generate for a specific path

patchwork scan /path/to/project

Generate AGENTS.md

patchwork scan --agents-md

Append to CLAUDE.md

patchwork scan --claude-md

Output JSON (for programmatic use)

patchwork scan --json

Print to stdout (don't write file)

patchwork scan --stdout

Limit to specific languages

patchwork scan --lang python --lang typescript

Re-scan and update, preserving manual edits

patchwork update

Show what would change

patchwork diff

Print detected conventions to terminal

patchwork show

Auto-watch mode (regenerate on change)

patchwork watch

Start MCP server

patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode


Claude Code integration

Option 1: CONVENTIONS.md (recommended)
patchwork scan      # run once

CONVENTIONS.md is automatically read by Claude Code

Option 2: Append to CLAUDE.md
patchwork scan --claude-md
Option 3: MCP server

Claude Code — add to ~/.claude.json (or run claude mcp add interactively):

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }

Claude Desktop — add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }

Cursor — add to .cursor/mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", ".", "--stdio"] } } }

Then your AI agent can use 8 on-demand tools:

ToolWhen to use
patchwork_scanGet complete conventions overview
patchwork_namingBefore writing new identifiers
patchwork_structureBefore creating new files/directories
patchwork_stackWhen choosing libraries or commands
patchwork_errorsBefore writing error handling
patchwork_testingBefore writing test files
patchwork_gitBefore writing commit messages
patchwork_checkValidate a proposed name
Option 4: Claude Code skill (SKILL.md)

Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.


Watch mode (CI/auto-update)

# Keep CONVENTIONS.md updated as you code

patchwork watch &

Or in CI — fail if conventions changed

patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")


Python API

from patchwork import scan

from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path

Full scan

report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))

Render to markdown

print(report.to_markdown())

Render to JSON

import json data = json.loads(report.to_json())

Access specific results

naming = report.naming.get("python") print(f"Functions: {naming.functions.style} ({naming.functions.confidence:.0%})") print(f"Examples: {naming.functions.examples}")

structure = report.structure print(f"Source root: {structure.source_root}") print(f"Organisation: {structure.organisation}")


Supported languages

LanguageAST (tree-sitter)Fallback regex
Python✅ full✅
TypeScript✅ full✅
JavaScript✅ full✅
Go✅ (with full extra)✅
Rust✅ (with full extra)✅
Java✅ (with full extra)✅
Ruby, PHP, C#, C++❌✅ regex only

Install full language support:

pip install 'patchwork-conventions[full]'

How it works

your codebase

│ ▼ ConfigDetector ← reads package.json, pyproject.toml, go.mod, Cargo.toml │ ▼ File discovery ← respects .gitignore, skips node_modules etc. │ ▼ Per-language AST ← tree-sitter parses every file into a syntax tree │ ├── NamingMiner → extracts function/class/variable names, classifies style ├── ImportMiner → detects import patterns, aliases, barrel files ├── StructureMiner → analyses directory layout, test co-location ├── ErrorHandlingMiner → detects try/catch patterns, logging, custom exceptions ├── TestingMiner → identifies framework, assertion style, mocking ├── APIPatternMiner → finds response shapes, ORMs, route styles └── GitPatternMiner → mines commit history, branches, co-change pairs │ ▼ ConventionReport │ ├── CONVENTIONS.md (default) ├── AGENTS.md (--agents-md) ├── CLAUDE.md (--claude-md, appends) └── JSON (--json)

All analysis is 100% local — no API calls, no telemetry, no data leaves your machine.


Performance

On a 1,000-file TypeScript monorepo:

  • Without tree-sitter: ~0.8s
  • With tree-sitter (full AST): ~2.1s

On a 500-file Python project:

  • ~1.1s

Results are deterministic — same codebase always produces the same output.


Contributing

git clone https://github.com/yourusername/patchwork

cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest

Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.


License

MIT — free for personal and commercial use.


Topics

claude-code · agent-skills · mcp · context-engineering · hallucination-detection · code-conventions · static-analysis · tree-sitter · developer-tools · ai-coding

Pregunta a PopNx