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

AI Architect MCP Codebase

作者:cdeustバージョン 0.14.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.cdeust/ai-architect-mcp-codebase

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Codebase intelligence MCP — index any repo into a property graph; 26 tools for agents.

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: 開発者ツール

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。

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。

作者の .mcpb ファイルをダウンロード

リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。

ターミナルでこれを実行します

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。

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6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 cdeust 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

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1389件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1389件のうち58%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1389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

AI Architect MCP Codebase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(0.14.0)がレジストリに届いたのは41 日前です。

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MCPBも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare 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

GitHub

作者:github

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

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT3 日前更新
インストール

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

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

パソコンで動く★ 10,225MIT15 日前更新
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。

An MCP server that indexes a repository into a local code graph and answers structural questions about it: who calls this, what depends on it, what a diff touches, how execution reaches a function.

What it is · Install · First session · Tools · Limits · Development


What it is

ai-architect-mcp-codebase parses a repository with tree-sitter, stores the symbols and their relationships (definitions, calls, imports, implementations, uses) in an embedded LadybugDB graph database on your machine, and exposes that graph to an agent through MCP tools. An agent can search the graph, look up a symbol with its callers and callees, list the reverse dependencies of a symbol, follow execution flows from entry points, map a git diff onto the symbols it changes, and compare two graphs of the same code. Answers about symbols carry source locations and the limits of the analysis behind them.

The server does not edit the files it indexes. It writes its graph and sidecar files under the output_dir you pass, plus a snapshot in the repository only when you ask for the team-shared artifact. Indexing and queries run locally without network calls, no language model reads the code, and nothing is uploaded. The graph is a directory you own.

The graph comes from static parsing of source text, so some things stay out of it. A call made through reflection, dynamic dispatch, generated code, or a macro the parser does not expand has no edge unless an optional language-server pass (lsp: true) or runtime traces (ingest_traces) supply one. Method calls through a receiver are resolved statically only for the receiver shapes listed below; the rest need the language-server pass. Ruby gets a shallow extraction with no imports or visibility. Process flows are reachability in the graph from declared entry points, capped at depth 20, with no observation of execution. An empty answer can mean "no such relationship" or "not indexed", and the coverage report exists to tell those apart.

Install and register

Claude Code plugin
claude plugin marketplace add cdeust/ai-architect-mcp-codebase

claude plugin install ai-architect-mcp-codebase@ai-architect-mcp-codebase-marketplace

The plugin downloads the release binary and verifies its Sigstore provenance before running it; this needs GitHub CLI 2.68 or newer. The plugin starts the full profile unless AP_PROFILE=core is set.

Other MCP hosts
cargo install ai-architect-mcp-codebase

ai-architect-mcp-codebase install # writes the MCP entry for each detected host

install detects Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor, VS Code and Zed, adds only its own entry to each config file, and never overwrites a file it cannot parse. --dry-run previews the changes; uninstall removes them. To configure a host by hand, register the binary as a stdio server:

{

"mcpServers": { "ai-architect": { "command": "ai-architect-mcp-codebase", "args": ["--profile", "core"] } } }

docs/install.md has the per-host snippets (Codex, Gemini, Cursor, Windsurf, VS Code, the OpenAI Agents SDK), the optional Grep/Glob hook, the plugin's release verification, and the developer escape hatch for running a local build inside the plugin.

Build from source
git clone https://github.com/cdeust/ai-architect-mcp-codebase.git

cd ai-architect-mcp-codebase cargo build --release # about five minutes the first time (LadybugDB's C++ core)

Rust 1.95.0 is pinned by rust-toolchain.toml, and CMake is required.

Tool profiles

The server registers one of two tool sets, chosen at startup with --profile or the AP_PROFILE environment variable (the flag wins).

ProfileToolsUse
core8: health_check, analyze_codebase, search_codebase, get_context, get_symbol, get_impact, query_graph, detect_changesRecommended for agents. Analyze once, then search, inspect and measure impact.
fullall 27Adds the manual graph passes, history, runtime traces, the verification tools, the artifact builder and the finding-record tools.
ai-architect-mcp-codebase --profile core   # the 8 core tools

AP_PROFILE=core ai-architect-mcp-codebase # same, through the environment ai-architect-mcp-codebase # default: full (all 27)

The default stays full until the next major version, because shrinking the default tool surface is a breaking change. New agent setups should use the core profile (8 read-only tools): analyze_codebase already runs index, resolve and cluster in one call, and leaving out the 19 hidden tools keeps the tool prompt small.

A first session

health_check()

→ server name and version, protocol version, registered tool count

analyze_codebase(path: "/path/to/repo", output_dir: "/tmp/repo-graph") → index, resolve, cluster and build the search index in one call → node and edge counts, communities, processes, and the coverage report

search_codebase(graph_path: "/tmp/repo-graph/graph", query: "tool request dispatch") → ranked symbols (BM25 and sparse TF-IDF fused with RRF), paged with next_offset

get_context(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → the symbol with its callers, callees, imports, implementations, community and processes; suggestions when the name does not match exactly

get_impact(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → callers, importers, users and implementors, the communities and processes affected, and an epistemic label (exact or lower-bound) with its reasons

detect_changes(graph_path, codebase_path: "/path/to/repo", base_ref: "main", head_ref: "HEAD") → symbols the diff adds, modifies or deletes, with a heuristic risk score each

query_graph(graph_path, graph: "missed") → the files the index could not fully cover, to check with grep

Re-run analyze_codebase after edits; indexing is incremental by default.

27 MCP Tools

Each tool takes JSON arguments checked against its JSON Schema and returns structured JSON, with a named reason code on error. No tool calls a language model. Agent installs rarely need all 27; the core profile registers just the 8 code-intelligence tools.

Server:                  health_check

Index and resolve: analyze_codebase · index_codebase · resolve_graph · lsp_resolve · cluster_graph · ingest_traces Coverage: index_status Search and context: search_codebase · get_symbol · get_context · query_graph Impact and processes: get_impact · get_processes · detect_changes History: index_history Verification: check_security_gates · verify_semantic_diff · validate_prd_against_graph · check_doc_claims Artifact export: prepare_prd_input Finding records: extract_finding · refine_finding · start_verification · append_clarification · finalize_verification · abort_verification

ToolCoreWhat it does
health_checkyesReturns server name and version, MCP protocol version and the registered tool count, which shows the active profile.
analyze_codebaseyesRuns index, resolve and cluster in one call and builds the search index; lsp: true adds the language-server pass. Returns statistics and the coverage report.
index_codebaseWalks and parses the repository into /graph/. Incremental by default; can export or import the team-shared graph artifact.
resolve_graphAdds cross-file Imports, Calls, Implements, Extends and Uses edges with confidence scores.
lsp_resolveResolves remaining calls through rust-analyzer, pyright or typescript-language-server.
cluster_graphDetects communities (Louvain with C2 repair) and traces processes from entry points.
ingest_tracesFolds runtime caller-to-callee observations (OTel spans, profiler or coverage traces) into the graph, and adds OBSERVED_CALLS edges where static resolution found none.
index_statusNode and edge counts plus the coverage report.
search_codebaseyesHybrid ranked search over symbols, and BM25 search over documentation files.
get_symbolyesExact lookup by qualified name with every incoming and outgoing edge; sibling_graphs looks for a definition in other repositories' graphs.
get_contextyesOne symbol with its relationships grouped by kind, its community and its processes.
query_graphyesRead-only Cypher, paged; graph: "missed" lists what the index did not cover.
get_impactyesReverse dependencies of a symbol or file, with affected communities and processes and an epistemic label.
get_processesLists execution flows with entry point, entry kind (main, test, proof, handler, lib_entry), depth and size.
detect_changesyesMaps a unified diff, or base_ref..head_ref, onto the symbols, communities and processes it touches.
index_historyAdds git history as Commit and Version nodes linked to the files and symbols each commit changed.
check_security_gatesChecks a list of changed symbols for auth-community touch, public-API change, unresolved imports and test-coverage gaps.
verify_semantic_diffCompares a before graph and an after graph: added and removed nodes and edges, dangling references, new unresolved imports, new cycles (Tarjan SCC), and a heuristic regression score.
validate_prd_against_graphChecks a product requirements document against the graph: symbols it names that do not exist, changes that span several communities, and "does not affect X" claims contradicted by process membership.
check_doc_claimsChecks what a document claims about the code, one claim at a time, each anchored to the exact text at a file:line: symbols, files and modules that exist, items declared pub, test and proof counts, enum variant counts. Every row is supported, contradicted, not found, not verifiable (with the reason) or rejected for a bad anchor, with a replayable query as evidence. An absence, or a count the graph holds only as a lower bound, is never called contradicted.
prepare_prd_inputWrites a JSON bundle of graph facts (matched symbols, affected communities and processes, graph statistics) for a finding or a free-text feature description.
extract_finding, refine_findingNormalize an incoming finding to a canonical JSON record and store an agent's refinement of it.

| start_verification, append_clarification, finalize_verification, abort_verification | | Record a ques

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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