プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Octocode MCP - AI Context Platform

作者:bgauryyバージョン 7.0.9i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.bgauryy/octocode-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

AI code research platform. Search, analyze, and extract insights from any GitHub repository.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:GITHUB_TOKEN

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "octocode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octocode-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add octocode --env GITHUB_TOKEN=your-value -- npx -y octocode-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "octocode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octocode-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "octocode": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octocode-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • GITHUB_TOKEN 秘密 env
    GitHub Personal Access Token. Optional - authenticate via GitHub CLI (gh auth login) for automatic token management, or set this token manually for CI/CD environments.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント bgauryy で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7275件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7275件のうち1%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7275件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Octocode MCP - AI Context Platformは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:GITHUB_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(7.0.9)がレジストリに届いたのは12 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Octocode: agentic research platform

Evidence-first code research for AI agents and developers.

Octocode researches your local code and external code alike (GitHub repositories, PRs, npm) with one toolset: ripgrep + AST search, trees, precise reads, and LSP. Use it as a CLI or MCP server, backed by a Rust engine for fast, token-efficient results across single files or mega-repos.


Table of contents

  • Quick start
  • Why Octocode
  • Built for research (benchmarks)
  • Tools
  • MCP
  • CLI
  • Configuration
  • Authentication methods
  • Security
  • Language support
  • Skills
  • Architecture
  • Documentation
  • Troubleshooting
  • Agent workflows

Quick start

Prerequisites: Node.js 20.12+

1. Run the Octocode CLI with `npx`

npx octocode --help

2. Authenticate with GitHub - optional, but unlocks private repositories and higher API rate limits:

npx octocode auth login

npx octocode status # verify the active token source

3. Choose your interface. Same tools and Rust engine on both. (Clone is on by default in the CLI, opt-in for MCP.)

🖥️ CLI - research straight from your terminal:

npx octocode

🤖 MCP - one-click install:

Show more install options (Windsurf, Kiro, Goose, LM Studio, Claude Code)

Claude Code:

claude mcp add-json octocode --scope user '{"command":"npx","type":"stdio","args":["octocode-mcp@latest"]}'

Any other client: npx octocode install


Use it as an MCP server

Add to your MCP client config (or use a one-click install above):

{

"octocode": { "command": "npx", "type": "stdio", "args": ["octocode-mcp@latest"] } }

Put a GitHub token and options under env (see Configuration).

Use it as an agentic-friendly CLI

Run npx octocode and agents figure out the rest. The bare command prints built-in usage and the full tool catalog, so any coding agent knows how to drive it out of the box, no MCP client or extra wiring required.

npx octocode                                         # self-describing usage for agents

npx octocode tools # list every tool npx octocode tools localSearchCode --scheme # inspect a tool's schema

Every MCP tool is also a plain command: JSON in, token-efficient YAML out. Local paths route to local tools; owner/repo[/path] routes to GitHub.

npx octocode tools localSearchCode \

--queries '{"path":".","searchText":"authenticate","maxFiles":20}'

```yaml

results:

  • id: localSearchCode-1 data: files:
  • path: src/auth.ts matches:
  • line: 12 value: "export async function authenticate(req: Request) {"

Learn more at [octocode.ai](https://octocode.ai).


Why Octocode

Agents code better from evidence than from guesses. Octocode researches two worlds with one flow, your local code and external code on GitHub and npm, and hands back compact, citable context before an agent changes, reviews, or explains code. *Code is truth; context is the map.*

Most tools do one slice (web search, or grep your repository) and hand back a fixed blob. Octocode covers the whole loop and lets the agent decide what data it needs next:

  • Agent-driven, efficient flows. Instead of one-shot dumps, Octocode chains cheap steps into an optimized research flow: broad code search, then fetch only the exact matched lines/region, with smart pagination and out-of-the-box minification so the model never over-fetches. Every result carries next-step hints to the cheapest follow-up.
  • Scales to monorepos. Spot a pattern in one repository, follow the PR that introduced it, then trace it across other repositories and your own files, without leaving the chat. Clone any repository and study it locally.
  • Smart GitHub flow. Parallel bulk queries across code, PRs, commits, issues, and repositories, all with the same search-broad, read-narrow, trace-semantically discipline.
  • Works without GitHub. Clone any repository and point the local tools (search, AST, LSP, content) at it, same evidence-first flow.
  • Reads shape, not noise. On-the-fly minify/skeletonize across 70+ languages: a 100 KB file in a few hundred tokens, not walls of boilerplate.
  • Fast, self-contained. Search, parsing, navigation, and redaction run in one prebuilt Rust engine: quick on a laptop or a mega-repo, nothing extra to install.
  • Safe by default. Every byte to the model is scanned and secrets redacted first (see Security).

What you can do (whenever the next step needs proven context, not a guess):

NeedUse Octocode to
Codebase questionsSearch local or GitHub code, read exact regions, browse trees, and carry file/line anchors into the answer.
Implementation researchCompare patterns across repositories, npm packages, pull requests, commits, and local files before changing code.
Semantic navigationResolve definitions, references, callers/callees, call hierarchy, hovers, symbols, diagnostics, and type relationships through LSP.
Structural matchingRun AST-shaped searches with patterns or YAML rules so comments and strings do not become false positives.
Large-file contextMinify, skeletonize, or paginate code so agents spend tokens on relevant structure instead of boilerplate.
Agent workflowsSame engine through MCP, CLI, and Agent Skills.

Built for research (benchmarks)

A blind, head-to-head test on research-oriented flows rather than plain lookups (multi-hop traces, dependency/call-graph chains, commit ranges, blast-radius, PR reviews across repositories).

How it works: 30 GitHub questions × 3 passes; Octocode vs gh, gh+Headroom, and gh+RTK on identical questions (only the CLI differs). A blind judge (gpt-5.5) grades correctness; the metric is characters through the model, counted from instrumented logs (characters, not tokens). Result: at near-parity correctness, Octocode answers with ~2.0× fewer characters than plain `gh`, ~2.6× fewer than `gh`+Headroom, and ~3.2× fewer than `gh`+RTK in the local-build headline runs.

▶ [Open the interactive report](https://raw.githack.com/bgauryy/octocode/main/packages/octocode-benchmark/results/index.html) · [run it / method](https://github.com/bgauryy/octocode/tree/main/packages/octocode-benchmark/skills/octocode-benchmark) · questions · all reports


Tools

17 tools in the full catalog. How many register depends on the surface and the flags you set:

SurfaceRegistersWhat that set is
MCP, no flags8GitHub search and read, plus npmSearch
MCP, ENABLE_LOCAL=true14Adds the five local tools and lspGetSemantics
MCP, + ENABLE_CLONE=true15Adds ghCloneRepo
MCP, + ENABLE_TOOLS allowlist17Adds ghListReleases and ghSearchDiscussions
CLI, no flags15Local tools and clone are on by default
CLI, + ENABLE_RELEASES=1 ENABLE_DISCUSSIONS=117Adds the same two GitHub tools

ghListReleases and ghSearchDiscussions need two settings on MCP, not one: ENABLE_RELEASES=1 or ENABLE_DISCUSSIONS=1 puts the tool in the catalog, and ENABLE_TOOLS="ghListReleases,ghSearchDiscussions" registers it. Either setting alone leaves the tool unregistered, because both carry isDefault: false and the MCP registration filter admits only default or explicitly allowlisted tools. The CLI needs only the ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS flags. ENABLE_LOCAL and ENABLE_CLONE accept true or 1; ENABLE_RELEASES and ENABLE_DISCUSSIONS also accept yes and on. Flags: Configuration.

Token knobs. concise:true returns path/title-only lists. minify controls file read density: symbols = skeleton with line numbers, standard = comments/blanks stripped (default), none = exact bytes.

GitHub tools
ToolWhat it doesKnob
ghSearchCodeCode and path search across GitHub by owner, repository, path, filename, extension, and match filters. Accepts 1 to 5 parallel queries.concise
ghGetFileContentRead a GitHub file or region: full file, line range, match slice, or paginated chars.

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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