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

Llmgraph

作者:brainfoods-studioバージョン 0.4.7i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.brainfoods-studio/llmgraph

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Who calls this, what breaks, which callers an edit missed: labelled answers. Windows, Python, TS/JS.

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: その他

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

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

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": {
    "llmgraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llmgraph-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add llmgraph -- npx -y llmgraph-mcp

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": {
    "llmgraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llmgraph-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "llmgraph": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llmgraph-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

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 brainfoods-studio 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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32661件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32661件のうち95%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32661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

Llmgraph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?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

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(0.4.7)がレジストリに届いたのは昨日です。

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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Claude Checkpoint MCP

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211一昨日更新
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。

LLMGRAPH by Brainfoods Studio: the truth layer for coding agents

Every call graph has blind spots. Ours tells you where they are.

A local MCP server and Claude Code plugin that tells your coding agent who calls a function, what breaks if it changes, which callers an edit missed, and what it can't see. Windows x64; Python and TypeScript/JavaScript. Real answers, no sign-up: beta.llmgraph.in/docs/real-answers.

LLMGRAPH inks only the calls it can prove. The ones it can't see, it counts and names in plain words, so your agent sees the blind spots before it edits.

I built LLMGRAPH as the truth layer for coding agents, and the truth includes the blind spots: agents guess; LLMGRAPH proves what it can and names what it can't. In a blind test of 50 questions on three open-source repos, no confident answer was wrong.


Two functions. One name. Your agent can't tell. We can.

grep reads names. LLMGRAPH follows calls. What it can prove, it proves; what it can't, it tells you, down to the line where it stopped.

zod ships two copies of addIssueToContext. A text search mixes them together:

$ rg -n addIssueToContext      # zod v3.23.8

146 lines, from both copies, mixed together

LLMGRAPH separates them, and shows its work:

llmgraph · who_calls addIssueToContext (src/helpers/parseUtil.ts:72): 71 in a set

⚠︎ type checker starting: answers use our own reading for now; 71 calls unchecked ◇ within_these 71 calls -> one of 1 (closed: repo only) [c] w1 ⚠︎ plus 7 dynamic calls nearby that could reach anything w2 – ruled out: 71 same-name calls (proven: other target) [c] w3 assumes [c]: our own reading, not confirmed by the checker (lines trimmed)

71 look-alikes ruled out, and it shows why. And where the type checker hasn't confirmed yet, it says so.

Who's holding the other end?

Before your agent pulls a thread, it should know. In requests, change super_len(o) to super_len(o, strict), and ask check_my_changes:

llmgraph · check_my_changes: 1 file changed, 16 calls break

16 breaks: misses "strict" w1 ⚠︎ breaks if it runs super_len src/requests/models.py:526 PreparedRequest.prepare_body (within_these, one of 1, closed: repo only) [c] w2 ⚠︎ breaks if it runs super_len src/requests/models.py:575 PreparedRequest.prepare_content_length (within_these, one of 1, closed: repo only) [c] w3 ⚠︎ breaks if it runs super_len tests/test_utils.py:62 TestSuperLen.test_io_streams (within_these, one of 1, closed: repo only) [c] w4 … 13 more test call sites ⚠︎ plus 9 dynamic calls nearby that could reach super_len w18 (lines trimmed)

16 broken calls named, exactly the real ones. A blind tester's text search found the same 16, no more and no fewer. And the 9 dynamic calls it can't follow are marked, not ignored.

Then the type checker catches up. Ask again a few seconds later:

llmgraph · who_calls super_len (src/requests/utils.py:135): 16 certain

✓ certain src/requests/models.py:526 PreparedRequest.prepare_body w33 +1 more (all certain, same file) w34 ✓ certain tests/test_utils.py:62 TestSuperLen.test_io_streams w35 +13 more (all certain, same file) w36 ⚠ plus 9 dynamic calls nearby that could reach anything w37 (lines trimmed)

From "our own reading" to 16 `certain`, on the released program. Its labels never say more than it has proven, and they upgrade the moment it can.

The five labels

Other tools sketch your codebase from rumour and fill the blind spots with confidence. LLMGRAPH works in two colours: ink for what it has proven, a plain warning for what it hasn't, and never one dressed up as the other.

LabelWhat it means
certainWe can prove it is exactly one function.
exactly_theseA known set, and every member really can run here.
within_theseOne of a known list; some listed may never happen here.
maybe_moreThere are candidates, but the door is open.
cannot_seeNothing to go on.

Answers carry no numbers about chance; they say what is ruled out.

Measured on our test projects

Callers are confirmed by the type checker in under a second after your agent asks (Python), and check_my_changes answers in under a second once LLMGRAPH has caught up with a save. On names that also appear in unrelated code, it named no wrong callers where a plain text search returned hundreds of wrong lines, and the agent read less than half as many tokens; on clean, unique names there is no saving.

How we measured, the raw data, and where LLMGRAPH loses: BENCHMARKS.md.

See real answers, no sign-up needed: beta.llmgraph.in/docs/real-answers.

What your agent can ask

ToolWhat it answers
who_callsEvery place that calls this function, plus calls we can't see.
what_breaks_if_changedEverything that depends on this, directly or indirectly, and what we can't see.
check_my_changesManual check of edits: callers you didn't update, and anything we can't see.
what_is_unknownWhere our view is blind (dynamic calls, unknown types, unreadable files) and why.
explainWhy we said this: the evidence behind one answer line.

Your code is read and analysed on your machine, and we never receive your code, paths, symbol or repo names, queries or answers. Checked on the released program: it contacts only beta.llmgraph.in. Usage counts and crash reports are on by default and can be switched off (npx -y llmgraph-mcp telemetry off); the licence check is always on. Privacy page.

Install

Claude Code (plugin):

claude plugin marketplace add brainfoods-studio/llmgraph-agent-plugin

claude plugin install llmgraph@llmgraph

The plugin offers LLMGRAPH's answer before your agent searches for a function or class name, and never blocks the search. When your agent is about to finish, it stops it once if the saved edits left calls that are certain to break, and lists them; it never blocks on anything less, and npx -y llmgraph-mcp hook off turns both off.

Any MCP agent: add the server npx -y llmgraph-mcp (on Windows some agents need cmd /c npx -y llmgraph-mcp), sign in once with Google, and your agent asks. Setup guides for Claude Code, Antigravity, Cursor, Codex, Gemini CLI, Windsurf and OpenCode; tested by us on Claude Code and Antigravity.

Which project it reads: the first answer of each session names it (project: (from )). Without --repo it is the folder your agent names, else the folder the server started in. If that is not your project, reconnect llmgraph (in Claude Code, /mcp), or name the folder with --repo or LLMGRAPH_REPO in a project .mcp.json (the plugin's own entry names none, as it serves every project):

{

"mcpServers": { "llmgraph": { "command": "npx", "args": ["-y", "llmgraph-mcp", "--repo", "C:\\work\\my-project"] } } }

Today's limits: Windows x64 · Python and TypeScript/JavaScript (other languages are reported as cannot_see, not counted as nothing) · repos up to the plan's line limit · invite-only beta, request an invite · one plan for individuals with a trial, prices.

This repo holds the open setup files under MIT; the LLMGRAPH engine is closed source and runs on your machine under the EULA. Brainfoods Studio, India · founder@llmgraph.in · security@llmgraph.in

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