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

MIMRY

作者:jbacalso24バージョン 0.9.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.jbacalso24/mimry

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Finds the files a coding task touches, so your AI agent reads less. Local CLI and MCP server.

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: 文書・表計算・事務作業

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

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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": {
    "mimry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mimry",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add mimry -- uvx mimry 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": {
    "mimry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mimry",
        "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": {
    "mimry": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mimry",
        "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 jbacalso24 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

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2177件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2177件のうち93%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2177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

MIMRY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(0.9.0)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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

パソコンで動く★ 4,276MIT6 日前更新
インストール

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

パソコンで動く★ 847MIT3 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。

Finds the files a coding task touches, so your agent reads less.

71% fewer tokens to reach the code a task changes, in a scripted retrieval benchmark.

If MIMRY saves your agent tokens, please star it.

MIMRY is a command-line tool that tells AI coding agents which files, and which lines in them, to read for a task. It parses a repository into symbols and a dependency graph, keeps the index on your machine, and ranks the files that matter for a task described in plain words. The index is deterministic: the same code gives the same graph, rankings and context pack on Windows, Linux and macOS, and no LLM is involved in building it. Agents call it from the shell or through its MCP server.

Installation

Get started in four steps.

  1. Install uv, the tool that installs MIMRY. Pick the command for your system. macOS or Linux:
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows, in PowerShell:

   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Then open a new terminal. Already have uv? Skip this step. For other ways to install uv, see the uv installation guide.

  1. Install MIMRY.
   uv tool install mimry

MIMRY needs Python 3.11 or newer on Windows, Linux or macOS. uv downloads a suitable Python itself if none is installed. If the shell says mimry is not found, run uv tool update-shell, then open a new terminal.

  1. Connect your agent. This is what makes the agent use MIMRY on its own. Claude Code users pick one of these two, not both:
   /plugin marketplace add jbacalso24/mimry

/plugin install mimry@mimry

or run mimry install --platform claude-code. Other agents: run mimry install --platform , see Supported agents.

mimry install --platform claude-code also adds MIMRY's hooks, which steer the agent to MIMRY and do nothing in folders MIMRY has not set up. Add --no-hooks to leave them out. With --project, --always-on also adds MIMRY's rules to the agent's always-read file.

  1. Check it works. In a repository, run mimry preflight " ". The first run builds the index and downloads the tree-sitter grammars it needs, once per user. If something looks off, run mimry doctor.

[!NOTE]

To upgrade, run mimry upgrade.

On Windows, mimry upgrade refuses while MIMRY servers run, and mimry upgrade --stop-servers stops them first.

Other ways to install

These replace steps 1 and 2, or add an optional feature.

  • pipx or a venv
  • Docker
  • Claude Code plugin
  • npx skills, for other agents, skill only
  • Embeddings, for search by meaning

Quick start

Run mimry preflight in your repository with a task description. The first run builds the index.

mimry preflight "Fix session cookie not refreshed when SESSION_REFRESH_EACH_REQUEST is set"

Output on the Flask repository:

Start with

1 src/flask/sessions.py name matches · path matches · connected to other matches read first: lines 202-206 (get_cookie_secure), 233-247 (should_set_cookie) 2 src/flask/ctx.py name matches · connected to other matches read first: lines 154-206 (copy_current_request_context), 395-403 (session) 3 src/flask/testing.py name matches · connected to other matches read first: lines 135-183 (session_transaction), 193-202 (_request_from_builder_args)

The same result is written to .mimry/mimry-out/context/latest.md as a context pack for the agent, with the matched symbols, related files and the project's test commands.

Prompt hook: Name the files for each task. Token savings: See the tokens MIMRY saved.

Features

  • Ranked lookup. Ranks files and names the lines to read first in each.
  • Code graph. Parses 41 languages with tree-sitter.
  • Deterministic. Same code, same results on every machine (how).
  • Documents. Indexes Markdown, PDF, Word, Excel and PowerPoint.
  • Incremental. Re-reads only the files that changed.
  • Feedback. Ranks files that helped on similar tasks higher.
  • MCP server. Exposes every lookup as an MCP tool.
  • Local. No LLM, API key or telemetry.

Supported languages

MIMRY parses these with tree-sitter.

AreaFile typesWhat MIMRY reads
Programming.py, .js, .ts, .go, .java and moreSymbols, imports, calls
Stylesheets.css, .scssSelectors, variables, mixins
Markup.html, .vue, .svelteElement ids and components
SQL.sqlTables and the objects that use them
Data.json, .yaml, .toml, .xml, .tfKeys and names, never values
Build files.gradle, package.json, pyproject.tomlTasks, commands, entry points
Documents.md, .pdf, .docx, .xlsx, .pptxHeadings, pages, sheets, slides

Every extension is in docs/languages.md.

Supported agents

mimry install --platform installs a skill that teaches the agent when to use MIMRY, and registers the MCP server where the agent supports it.

AgentPlatform nameSkillMCP server
Claude Codeclaude-code✅✅
Codexcodex✅✅
GitHub Copilot CLIcopilot✅✅
GitHub Copilot in VS Codevscode✅✅
Gemini CLIgemini✅✅
OpenCodeopencode✅✅
Kirokiro✅✅
Cursorcursor✅✅
Ampamp✅✅
Devindevin✅✅
Factory Droiddroid✅✅
Kimikimi✅✅
Kilo Codekilo✅manual
Antigravity, CodeBuddy, Hermes, OpenClaw, Traesee mimry install --list-platforms✅manual
Trae CNtrae-cn✅manual
Aider, Pi Agentsee mimry install --list-platforms✅none
Agent Skillsagents✅none
Windsurfwindsurf✅manual
Clinecline✅manual
Roo Coderoo✅manual
Zedzed✅✅, or printed to paste in when its settings file has comments
JetBrains Juniejunie✅✅
Grok Buildgrok✅not yet

✅ means mimry install sets it up, and manual means you add the MCP server by hand. none means the agent has no MCP support, so the skill alone covers it. not yet means mimry install does not register an MCP server for the agent yet.

Each agent's files, the install options and manual MCP setup are in docs/agents.md.

Usage

mimry preflight "<task>"            # list the files and lines to read first, and write a context pack

mimry find " " # rank files for a query mimry symbol # find where a function, class or heading is defined mimry callers # list the functions that call a function, from the graph mimry callees # list the functions a function calls, from the graph mimry related " " # list files connected through imports and calls mimry explain " " # show the key files and symbols, and how they connect mimry why --query " " # explain why a file ranked mimry feedback ... # record which files helped mimry status # check whether the index is current mimry doctor # diagnose the install and the index

See docs/commands.md for every command and option. When something misbehaves, see docs/troubleshooting.md.

Configuration

A mimry.toml at the repository root controls which files are indexed. Commit it so everyone on the team gets the same index. The options and examples are in docs/configuration.md.

Benchmarks

These numbers come from a scripted retrieval benchmark, not from complete agent sessions. Measured with MIMRY 0.9.0 on 44 merged pull requests from 6 open-source projects, the set rerun for every release:

How the agent reads filesTokens saved with MIMRYTasks located, MIMRY / grep
The line ranges MIMRY names first71.4%32 / 28
Whole files51.0%33 / 28
grep -n, then 100 lines around each match48.6%31 / 27

Method, SWE-bench results and a worked example: docs/benchmarks.md.

How it works

MIMRY parses each file into symbols and edges, ranks files against a task, and re-reads only the files that changed. The three steps are described in docs/how-it-works.md.

Privacy

Indexing and search run locally. Credential files are skipped. The details, including how secrets are redacted, are in docs/privacy.md.

Contributing

Bug reports and pull requests are welcome. See CONTRIBUTING.md for setup and checks. MIMRY is in public alpha, and its interfaces may change before 1.0.

Thanks to everyone who has contributed:

License

MIT

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