GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
作者による説明(英語の原文)
Local-first codebase intelligence MCP server for AI coding agents.
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。
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。
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。
必要なもの
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": {
"agentmako": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agentmako -- npx -y agentmakoプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"agentmako": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"agentmako": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}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。
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。
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
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント drhalto で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.3)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
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。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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。
agentmako is a local-first codebase intelligence engine for AI coding tools.
It gives agents like Codex, Claude Code, Cursor, and local harnesses a compact Reef-first tool surface for understanding a project before they edit it. Mako indexes your repo, builds local SQLite-backed facts, tracks diagnostics and review notes, and answers evidence-backed questions instead of making the agent orchestrate broad tool chains or rediscover everything with raw grep.
Mako is built for the first mile of coding-agent work:
What files matter? What routes, symbols, tables, diagnostics, and prior
findings are relevant? What should the agent read next?
agentmako mcpagentmako dashboardreef_ask across code, database, findings, diagnostics, instructions, freshness, and literal checksmako_helpcontext_packet_hints on tool results so agents get result-specific next stepsreef_status, reef_verify, reef_impact, live_text_search, lint_files, and tool_batch.mako/rules YAML rule packs, including primitive cross-file helper-bypass rules via canonicalHelperEverything important runs locally. No hosted service is required.
Requires Node.js 20 or newer.
npm install -g agentmako
Confirm the CLI is available:
agentmako --version
agentmako doctor
You should see green checks for configuration and the local API service.
Prefer to build from source (e.g. to contribute)? See
Develop From Source at the bottom of this
file.
Go to the project you want Mako to understand:
cd C:/path/to/your/project
Attach and index it:
agentmako connect . --no-db
Use --no-db for the first run. It gets the code intelligence path working before adding database scope.
agentmako status .
agentmako tool list
Run a real Reef query:
agentmako --json tool call . reef_ask "{\"question\":\"where should I inspect auth route state?\"}"
If that returns an evidence-backed answer, facts, findings, or next queries, the core setup is working.
reef_ask plans over code, database, durable findings, diagnostics, and exact literal evidence. App-flow questions favor file, route, and finding evidence; RLS/schema questions favor database facts and review comments. To inspect project rules of thumb directly:
agentmako --json tool call . project_conventions "{}"
Add this to your MCP client config:
{
"mcpServers": { "mako-ai": { "command": "agentmako", "args": ["mcp"] } } }
Restart the MCP client and confirm the mako-ai server starts.
In the agent, default to reef_ask. The compact starting surface is:
reef_ask for project questions across code, database, findings, diagnostics, freshness, and quoted literal checksreef_status for maintained issues, changed files, stale diagnostics, and watcher/schema healthreef_verify for the completion gate over diagnostic freshness and open loopsreef_impact for changed-file blast radius and convention risksmako_help for an ordered workflow recipe with prefilled argumentslive_text_search for exact current-disk regex/glob inventorieslint_files for bounded diagnostics and .mako/rules findingstool_batch for independent read-only follow-upstool_search to discover specialized route, graph, DB, finding, refresh, or context-expansion tools only when the compact surface points at a concrete needPlain MCP works anywhere, but the bundled plugins add Mako-specific skills and include the same agentmako mcp wiring.
Prerequisites:
PATH (the plugin runs npx -y agentmako mcp, which fetches the published agentmako package automatically — no separate global install required)agentmako connectClaude Code stable path:
claude plugin validate .\mako-ai-claude-plugin
claude --plugin-dir .\mako-ai-claude-plugin
New generated plugin layouts:
claude plugin validate ./plugins/claude-code
codex marketplace add ./plugins ln -s "$(pwd)/plugins/cursor" ~/.cursor/plugins/local/mako-ai gemini extensions install ./plugins/gemini
Inside the agent, confirm the mako-ai MCP server is connected.
The plugin exposes these skills:
/mako-ai:mako-guide/mako-ai:mako-discovery/mako-ai:mako-trace/mako-ai:mako-neighborhoods/mako-ai:mako-graph/mako-ai:mako-database/mako-ai:mako-code-intel/mako-ai:mako-workflowUse the plugin when you want Claude Code to load Mako-specific guidance for which tools to call and how to interpret their results.
From your target project:
agentmako dashboard .
This starts the local API, harness service, and web dashboard.
Mako works without a database. Add this only after code intelligence is working.
For a one-time interactive setup:
agentmako connect .
For CI or scripted setup using an environment variable:
set DATABASE_URL=postgres://...
agentmako connect . --db-env DATABASE_URL --yes
Then refresh and verify the local schema snapshot:
agentmako refresh .
agentmako verify .
Interactive mode stores database secrets in your OS keychain by default. Project config stores references, not plaintext DB URLs.
From the target project:
agentmako status .
agentmako dashboard . agentmako --json tool call . context_packet "{\"query\":\"fix the broken auth callback route\"}"
For staged review checks:
agentmako git precommit . --json
For database review notes:
agentmako --json tool call . db_review_comment "{\"objectType\":\"replication\",\"objectName\":\"supabase_database_replication\",\"category\":\"review\",\"comment\":\"Check publication coverage before relying on realtime events.\",\"tags\":[\"supabase\",\"replication\"]}"
If you want to hack on Mako itself, clone and build instead of installing from npm.
Prerequisites:
corepack enable, included with modern Node.js)git clone https://github.com/drhalto/agentmako.git
cd agentmako corepack pnpm install corepack pnpm run build npm link ./apps/cli
npm link ./apps/cli makes the source-built CLI available as agentmako on your PATH, replacing any global npm install. Re-run corepack pnpm run build after pulling changes.
To go back to the published version: npm install -g agentmako.
corepack pnpm run typecheck
corepack pnpm run build corepack pnpm run test:smoke:reef-tooling corepack pnpm run test:smoke:reef-model-facing-views
Full verification:
corepack pnpm test
apps/
cli/ agentmako CLI and MCP entrypoint (the published package) web/ local dashboard packages/ contracts/ public TypeScript contracts and tool schemas config/ shared config helpers logger/ shared logger sdk/ programmatic SDK store/ SQLite stores, migrations, and query helpers tools/ shared tool implementations harness-core/ local agent harness runtime harness-tools/ action tools available to the harness harness-contracts/ harness contracts and provider catalog services/ api/ local API and MCP transports engine/ Reef Engine fact/finding pipeline harness/ local harness HTTP service indexer/ repo and schema indexing logic worker/ background worker extensions/ provider and integration packages storage/ schema migrations, models, queries test/smoke/ smoke coverage mako-ai-claude-plugin/ Claude Code plugin with Mako skills
Apache-2.0. See LICENSE.