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

CompareGraph

作者:MassRelayAIバージョン 0.1.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.MassRelayAI/comparegraph

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Compare cloned repositories against taxonomy packs: one code graph, cited claims, a matrix. Local.

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": {
    "comparegraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@massrelayai/comparegraph",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add comparegraph -- npx -y @massrelayai/comparegraph 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": {
    "comparegraph": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@massrelayai/comparegraph",
        "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": {
    "comparegraph": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@massrelayai/comparegraph",
        "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 MassRelayAI 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32509件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32509件のうち76%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32509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

CompareGraph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(0.1.3)がレジストリに届いたのは10 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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu 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昨日更新
インストール

Fomu MCP

作者:gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

パソコンで動く今日更新
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。

CompareGraph

Compare many code repositories feature by feature: which one has what, with the file and lines that show it.

Get started · Usage · Commands · MCP tools · FAQ · Troubleshooting · Reports

You keep clones of the projects you care about, your own and other people's, and you write down the features you want to compare. CompareGraph reads every clone into one graph and helps you, or your coding agent, fill in a table of features against repositories. Each answer is has, partial or none, and each points at the code, or at the search that found nothing. It is free and open source (Apache-2.0), one program on your machine; it reads clones and never runs them, and the engine never calls an AI model or the network.

What you will see in ten minutes: the same kind of table for a small sample, on your screen, after installing and six commands. On your own clones, add the build: 0.82 s for 85 files to 6.20 s for 797 files on our host (timing report).


Get started

One binary, no runtime. Linux x64 and arm64, macOS arm64 and x64, Windows x64; anywhere else, build from source.

1. Install the binary

The install script downloads one file, the comparegraph binary for your platform, checks it against the release's SHA256SUMS, and copies it to ~/.local/bin. It does not use sudo and changes nothing else. Read it first if you like:

# macOS / Linux: fetch the script from the v0.1.3 tag, read it, then run it

curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/MassRelayAI/comparegraph/v0.1.3/scripts/install.sh less install.sh COMPAREGRAPH_VERSION=v0.1.3 sh install.sh

the same in one line, script from main, latest release

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MassRelayAI/comparegraph/main/scripts/install.sh | sh

Windows x64 (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/MassRelayAI/comparegraph/main/scripts/install.ps1 | iex

Windows: written to %LOCALAPPDATA%\Programs\comparegraph and added to your user PATH; open a new terminal. COMPAREGRAPH_INSTALL_DIR moves the binary. The scripts check the checksum only. Releases from v0.1.2 also carry a build-provenance attestation, which the scripts do not check; check it yourself with gh attestation verify -R MassRelayAI/comparegraph (release notes).

No pipe to a shell: Homebrew, npm, by hand, from source

Homebrew, macOS and Linux: brew install massrelayai/tap/comparegraph.

npm, any of the five platforms with Node 18 or newer (the package wraps the same release binaries): npx -y @MassRelayAI/comparegraph --version, or npm i -g @MassRelayAI/comparegraph.

By hand: comparegraph- and SHA256SUMS from the latest release; check with sha256sum -c --ignore-missing SHA256SUMS. From source, anywhere Rust 1.85 or newer runs: cargo install --locked --git https://github.com/MassRelayAI/comparegraph comparegraph (--locked matters: the Perl grammar's newest release on crates.io is yanked, and only Cargo.lock resolves).

2. See it work on the sample

The sample repository and the example list of features live in this repository, not in the binary, so the first command downloads a copy of it. Run these in any folder; they make two folders side by side, comparegraph and cg-try.

git clone --depth 1 https://github.com/MassRelayAI/comparegraph   # the sample lives here

mkdir cg-try && cd cg-try # your workspace comparegraph add ../comparegraph/fixtures/typescript --name tsfix # read, never run comparegraph build tsfix # parse it comparegraph family add ../comparegraph/families/example-code-graph-tools comparegraph map tsfix example-code-graph-tools # places to read comparegraph claim tsfix symbols.extraction has --author me --at src/util.ts:11-11 comparegraph matrix example-code-graph-tools # the table

The table shows has for symbols.extraction and - (not yet answered) for the other nine features. The commands take under a second in all. Usage shows the real output of every step.

3. Compare your own repositories

The example pack describes code-graph tools. For your own field you write the list of features yourself, as a small rows.md; three rows are enough to start.

comparegraph add ../your-lib --name mine --as-root   # any clones on your disk

comparegraph add ../their-lib --name theirs comparegraph build mine && comparegraph build theirs comparegraph family propose libs --repos mine,theirs # optional draft

family propose drafts a list of shared words (name, file, extract, ...), not features; keep the ones that matter, define them, and save the file as families/libs/rows.md:

---

family: libs description: the three features I want to compare


idgroupfeaturedefinitioncounts_as_hastierweight
search.fulltextsearchFull-text searchSearch over names or text through an indexa query entry point over a full-text indexbasics2
search.embeddingssearchEmbedding searchSearch by vector similaritycode that embeds text and ranks by similarityextra1
graph.communitiesgraphModule communitiesGroups of related code found from the grapha clustering pass over the graphextra1

Then comparegraph family add families/libs, map, claim and matrix libs as in step 2. map gives places to read, not verdicts: you, or your agent, open them and write each claim. The column rules are in Usage.

4. Wire up your agents (optional)
comparegraph setup --apply      # omit --apply for the plan; --scope project for an entry you commit

comparegraph doctor # each client's state: aligned, stale, conflict, missing, plugin

Registers the MCP server with every agent it finds on the machine (twelve: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Hermes, Windsurf, Antigravity, Kiro, Copilot, Copilot CLI, Qwen Code), writes a short rules block into the workspace's instruction file, and for Claude Code a session-start hook. It only wires agents; it indexes nothing. Already installed? comparegraph doctor tells you what is wired.

Claude Code as a plugin, or your agent's own command

Claude Code as a plugin: the seven skills, the server and the hook in one install (Claude Code 2.1.275 or newer; claude plugin install … does the same from a shell):

/plugin install comparegraph --marketplace MassRelayAI/comparegraph

With the plugin enabled, setup --apply leaves Claude Code's server and hook to the plugin (their rows read plugin) and still writes the rules block.

Your agent's own command, run in the workspace; each writes the user-scope entry setup would (Claude Code's default scope, local, is one doctor does not read), so doctor reads it as aligned:

AgentCommand
Claude Codeclaude mcp add --scope user comparegraph -- comparegraph --root "$PWD" mcp
Codexcodex mcp add comparegraph -- comparegraph --root "$PWD" mcp
Gemini CLIgemini mcp add -s user comparegraph comparegraph -- --root "$PWD" mcp

The server is listed in the MCP Registry as io.github.MassRelayAI/comparegraph; the table has every client's file.

To uninstall, see Agents, platforms, uninstall. Free and open source, with no paid tier; questions and bugs go to GitHub issues, security reports to SECURITY.md.


Why CompareGraph

Measured on six study copies and 30 features, binary 0.1.1: numbers in docs/assets/cost.json, method and caveats in the answer-size report.

You have many repositories and one question: who has what? Reading each by hand does not scale, a summary without a line number cannot be checked, and notes go stale when the code moves. Five properties, each one you can test:

  1. Deterministic. The same clone and version give the same store_hash. comparegraph check rebuilds and compares, and an incremental build must equal build --full (equal on both large trees in the Plan 6 report).
  2. An evidence class on every answer. Each envelope says observed, derived, inferred or unknown, plus a limitations[] list of what the engine cannot see.
  3. A claim needs a citation that resolves now. has and partial need --at path:start-end matching a stored node; otherwise the engine refuses. A moved citation shows as unknown* after check.
  4. `none` needs proof of absence. Either --searched terms that find nothing, the same terms with every hit named in --read-hits as opened and rejected, or the graph check: four channels (symbols, paths, community terms, node kinds) all empty. A none with --searched must name as read the top 10 ranked candidates that absent-check --searched returns (read_set); candidates beyond the cap are recorded as a read_capped limitation. An unread candidate in the top 10 refuses the claim and names it.
  5. No model in the engine. Scores, bands, descriptions and candidates are computed from stored facts. An agent may do the reading; the engine only stores, checks and refuses.

Agains

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

PopNxに聞く