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

Osnova

作者:getdomovoiバージョン 0.12.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.getdomovoi/osnova

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Deterministic code map for AI coding agents: a tree-sitter call graph with exact file:line over MCP.

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。
  • 自分で入力するもの: OSNOVA_CACHE_DIR

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": {
    "osnova": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@getdomovoi/osnova",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OSNOVA_CACHE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add osnova --env OSNOVA_CACHE_DIR=your-value -- npx -y @getdomovoi/osnova 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": {
    "osnova": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@getdomovoi/osnova",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OSNOVA_CACHE_DIR": "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": {
    "osnova": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@getdomovoi/osnova",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OSNOVA_CACHE_DIR": "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

  • OSNOVA_CACHE_DIR env
    Cache directory; the only place osnova writes.

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 getdomovoi 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4898件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの4898件のうち55%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4898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

Osnova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(0.12.0)がレジストリに届いたのは36 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: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★ 34,245MIT4 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★ 10,225MIT16 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。

Osnova

A deterministic code map for AI coding agents. Osnova indexes a repository into a symbol and call graph with tree-sitter, then serves it to any MCP client or from the command line. Same input, same output, byte for byte. No embeddings, no telemetry, and no network connection unless you type osnova update-check. Twenty languages, seven of them (TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java, C#) with deep adapters.

*Osnova* is the Slavic word for base or foundation. That is the job: give an agent solid ground to stand on before it edits code.

Quick start

Node.js 22.13 or newer. Serve a repository to any MCP client:

npx -y @getdomovoi/osnova mcp --workspace /path/to/repo

After npm install -g @getdomovoi/osnova, one command per kind of agent: claude wires Claude Code (MCP entry, session, prompt and stop hooks, and the skill); agents wires every installed harness that reads AGENTS.md (Codex, OpenCode, Kilo, Pi, Cursor), each with its hooks, plugin or extension, plus one shared skill in ~/.agents/skills/. Each previews its changes; --apply writes them, backing up every file it changes.

osnova setup claude --apply

osnova setup agents --apply

Or add the MCP entry by hand; replace osnova with npx -y @getdomovoi/osnova when there is no global install.

{ "mcpServers": { "osnova": { "command": "osnova", "args": ["mcp"] } } }

What you get back

osnova warp src/api.ts#refreshWorkspace on this repository, cut to twelve lines (test/docs-readme-warp.test.ts fails when the first two no longer reproduce):

function src/api.ts#refreshWorkspace: 83 indexed edges

reach: d1 callers 83 in 14 files (3 dirs); d2 +16 in 2 files; unresolved same-name 10; tests 18 d1 calls src/cli/cli.ts#ensureIndex:78 [import-binding] d1 calls src/cli/hook.ts#runHook:191,203,225,240 [import-binding] d1 calls src/mcp/server.ts#createOsnovaMcpServer.refresh:297 [import-binding] d1 calls test/verification-fastpath.test.ts# :37,47,48,51,53,57,58,64,68,74,78,85,110,114,132,145,154,166,171,197 [re-export-binding] via src/index.ts:65 refreshWorkspace -> src/api.ts (export refreshWorkspace) This does not prove absence of callers or that deletion is safe. unresolved evidence (10); not confirmed relationships candidates for refreshWorkspace (2, unverified): src/api.ts#refreshWorkspace, test/mcp-watch.test.ts#refreshWorkspace d1 calls refreshWorkspace test/artifact-format9.test.ts:78,85,104,120,140 [binding-blocked] d1 calls refreshWorkspace scripts/perf.mjs:485,486,491 [import-target-unresolved]

Each confirmed line names the caller, its lines and the evidence that tied the call to this definition: an import binding, a same-file definition, a re-export chain with its hop, or an identified receiver. Calls the index could not tie to a definition are listed apart as unresolved evidence, with the same-name candidates it found and the reason it stopped, so a name match is never mistaken for a caller. The reach line gives exact counts, not scores, and when the list outgrows its budget a capped: line and an omitted: footer count what was left out.

How much of the graph is exact

A call site counts as resolved when the index ties it to one definition through evidence it can name; everything else stays unresolved with a reason. These are the shares on the pinned checkouts under benchmarks/corpora/, recorded in benchmarks/results/resolution-coverage-2026-09-21b.json; the last column leaves out calls through packages outside the repository and calls to builtins, which can never resolve locally, and the reference defines every column.

CorpusLanguagesCall sitesResolvedShareExcluding externals
clickall6593290344.0%62.4%
cobraall4374198045.3%88.9%
gsonall23382847336.2%56.7%
humanizerall30517779825.6%51.3%
pyrightall585783007051.3%74.5%
ripgrepall13387612145.7%71.6%
zodall534172163040.5%73.2%

Per-language rows are in the reference. osnova coverage reports the same numbers for your own repository, per language and per reason.

Resolved is not the same as right, so the call edges are also scored against each language's type checker or compiler. Every call site in six pinned checkouts was sent to the checker for the callee's declarations, and each osnova edge was marked true when the definition it names contains that declaration and false when it does not. Measured at 0.12.0:

CorpusCheckerDecided edgesFalseFalse-edge rateIn-repo sites covered
clickpyright 1.1.414288300%90.4%
zodTypeScript 5.9.32159340.02%78.2%
cobrago/types, Go 1.27.1198000%87.5%
ripgreprust-analyzer 1.98.16066290.48%85.8%
humanizerRoslyn 5.9.0736330.04%62.2%
gsonjavac 27813340.05%72.3%

Java and C# overloads share one symbol in the index, so a call edge names the overload it binds only when the written argument count fits exactly one declaration of the type, its partial parts and its declared base classes; when it fits several or none, the edge keeps the method and names no declaration, and the oracle leaves it out of both rates (2526 edges on gson, 602 on humanizer). 0.11.0 named the last overload declared for every call, recorded a call at the first line of its call expression, and lost the rest of a C# file after a primary constructor or a raw string; it measured gson 2045 false edges (24.75%), humanizer 617 (8.25%) and ripgrep 112 (2.06%). Of the 29 left on ripgrep, 11 are functions declared once per #[cfg] branch, 6 are a test module's function named like its parent's, and 5 are calls to a local closure or parameter named like a function elsewhere. A call whose target has one declaration that fits keeps it even when a base type is outside the index, where an unseen base overload could be the one the compiler binds; this limit is kept because withdrawing those edges cost 10 recall points on humanizer for one fewer false edge. Every false edge is classified by cause in benchmarks/results/type-checker-oracle-2026-09-30.json with the method and its limits. The scripts that produce these numbers are in benchmarks/oracle/.

Grep versus the graph

The reason to keep a call graph instead of running a text search is not speed. It is that the first regex a person types is wrong more often than it looks, and nobody notices. Nine call-site sets in six languages were verified line by line; each cell shows sites found (precision / recall), and the method lists what each side got wrong.

CorpusTargetVerified sitesText searchResolved graph
clickContext.invoke depth 21312 (0.92 / 0.85)12 (1.00 / 0.92)
pyrightgetChildNodes depth 2285 (0.80 / 0.14)28 (1.00 / 1.00)
cobraCommand.Root depth 13030 (1.00 / 1.00)30 (1.00 / 1.00)
cobraCommand.PersistentFlags depth 11213 (0.92 / 1.00)12 (1.00 / 1.00)
humanizerConfigurator.GetFormatter depth 11819 (0.74 / 0.78)18 (1.00 / 1.00)
ripgrepSearcher.line_terminator depth 11232 (0.38 / 1.00)12 (1.00 / 1.00)
ripgrepLineTerminator.as_byte depth 12626 (1.00 / 1.00)26 (1.00 / 1.00)
gsonJsonReader.beginObject depth 11029 (0.34 / 1.00)10 (1.00 / 1.00)
gsonTypeToken.getRawType depth 12743 (0.63 / 1.00)27 (1.00 / 1.00)

The graph never returned a site that was not a call of the target. The record is benchmarks/results/grep-vs-graph-2026-09-21.json.

The ten tools

The names play on the foundation image. The CLI uses the same names without the prefix: osnova ground and osnova_ground are the same query.

ToolMeaningDoes
osnova_groundthe ground you stand onKeyword search: ranked definitions with exact file:line

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