GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Descripción del creador (original en inglés)
Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools for AI agents.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿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-conventionsPégalo 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.
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.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub SaiNarayana-B, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.7) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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.
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.
| Category | What's mined |
|---|---|
| Naming | Functions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples |
| Imports | Absolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style |
| Structure | Source root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection |
| Error Handling | try/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style |
| Testing | Framework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns |
| API Patterns | Response shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence |
| Git Workflow | Commit message style, branch naming, co-change file pairs |
| Tech Stack | Frameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts |
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
Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black
snake_case (97% consistent)get_user, parse_response, create_sessionPascalCase (100% consistent)UserService, AuthHandler, DatabaseClientSCREAMING_SNAKEMAX_RETRIES, API_BASE_URLsnake_case_test_Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)
Key directories:
src/ — source roottests/ — test suitemigrations/ — database migrationsstructlogValidationError, AuthError, NotFoundErrorassert(...)pytest-covfeat(auth): add JWT refresh, fix(api): handle null user
| Feature | patchwork | argus | sourcebook |
|---|---|---|---|
| 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 |
# Generate CONVENTIONS.md
patchwork scan
patchwork scan /path/to/project
patchwork scan --agents-md
patchwork scan --claude-md
patchwork scan --json
patchwork scan --stdout
patchwork scan --lang python --lang typescript
patchwork update
patchwork diff
patchwork show
patchwork watch
patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode
patchwork scan # run once
patchwork scan --claude-md
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:
| Tool | When to use |
|---|---|
patchwork_scan | Get complete conventions overview |
patchwork_naming | Before writing new identifiers |
patchwork_structure | Before creating new files/directories |
patchwork_stack | When choosing libraries or commands |
patchwork_errors | Before writing error handling |
patchwork_testing | Before writing test files |
patchwork_git | Before writing commit messages |
patchwork_check | Validate a proposed name |
Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.
# Keep CONVENTIONS.md updated as you code
patchwork watch &
patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")
from patchwork import scan
from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path
report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))
print(report.to_markdown())
import json data = json.loads(report.to_json())
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}")
| Language | AST (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]'
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.
On a 1,000-file TypeScript monorepo:
On a 500-file Python project:
Results are deterministic — same codebase always produces the same output.
git clone https://github.com/yourusername/patchwork
cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest
Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.
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claude-code · agent-skills · mcp · context-engineering · hallucination-detection · code-conventions · static-analysis · tree-sitter · developer-tools · ai-coding