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

Mind Map

作者:nerfelsバージョン 1.12.13i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.nerfels/mind-map

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Experimental code intelligence platform for Claude Code with AST parsing and context analysis

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。
  • 自分で入力するもの: MCP_PROJECT_ROOT

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": {
    "mind-map": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mind-map-mcp"
      ],
      "env": {
        "MCP_PROJECT_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add mind-map --env MCP_PROJECT_ROOT=your-value -- npx -y mind-map-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": {
    "mind-map": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mind-map-mcp"
      ],
      "env": {
        "MCP_PROJECT_ROOT": "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": {
    "mind-map": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mind-map-mcp"
      ],
      "env": {
        "MCP_PROJECT_ROOT": "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

  • MCP_PROJECT_ROOT env
    Project root directory for MCP to analyze (optional - uses current working directory if not specified)

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 nerfels 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32451件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32451件のうち0%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32451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

Mind Map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(1.12.13)がレジストリに届いたのは14 か月前です。

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, Recta

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

Recta

作者:RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

クラウドで動く今日更新
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。

Mind Map MCP Server v1.22.0

Experimental Code Intelligence Platform - A Model Context Protocol (MCP) server that explores neuroscience-inspired approaches to software development analysis. This is an experimental research project featuring advanced query caching, associative learning patterns, context awareness, attention mechanisms, temporal knowledge modeling, and code analysis tools.

⚠️ Current Status: Experimental v1.22.0

🧪 This is experimental software under active development - Use for testing and research purposes. Features may change or be removed.

Features under development: Context-aware caching • Brain-inspired learning • Code pattern detection • Document analysis • Multi-language AST parsing • File ignore patterns • CI/CD automation • Memory optimization

🎯 Latest Update v1.22.0: Cross-Language API Detection - Comprehensive API endpoint detection across 12 programming languages. New Features: Detect REST APIs (Flask, Express, Spring Boot), GraphQL schemas, gRPC services, WebSocket endpoints, and WebAssembly modules. Language Support: Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go, Rust, C++, C#, PHP, Ruby, Swift, Kotlin, and Scala. Intelligent Detection: Framework-specific patterns with confidence scoring for accurate API discovery. New dedicated MCP tool detect_cross_language_apis for direct API analysis.

⚠️ Important Disclaimer

This is experimental software developed for research and testing purposes. It explores various approaches to code analysis and project understanding using Model Context Protocol (MCP).

Before using:

  • Expect bugs, incomplete features, and breaking changes
  • Use in non-production environments only
  • Backup your projects before extensive use
  • Report issues and provide feedback to help improve the project

Use cases:

  • Improving coding workflows with Claude Code - Enhanced project understanding and context
  • Experimenting with MCP server development
  • Testing code analysis and pattern detection approaches
  • Research into alternative programming assistance tools
  • Learning about AST parsing and project structure analysis

📦 Installation & Setup

Quick Install from npm
# Install globally

npm install -g mind-map-mcp

Or install locally in your project

npm install mind-map-mcp

Claude Code Integration
1. Automatic Setup (Recommended)

The easiest way to set up Mind Map MCP with Claude Code:

# Run the automatic setup tool

npx mind-map-mcp init-claude-code

Or if installed globally

mind-map-mcp init-claude-code

This automatically:

  • ✅ Detects your operating system and Claude installation
  • ✅ Creates proper configuration files with correct paths
  • ✅ Provides platform-specific setup instructions
  • ✅ Includes verification commands and troubleshooting
2. Manual Setup for Claude Desktop

If you prefer manual configuration, add this to your Claude Desktop config:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json Linux: ~/.config/claude-desktop/config.json

{

"mcpServers": { "mind-map-mcp": { "command": "npx", "args": ["mind-map-mcp"], "env": {} } } }

3. Environment Variable Configuration

You can configure the MCP server to work with specific project directories using the MCP_PROJECT_ROOT environment variable:

{

"mcpServers": { "mind-map-mcp": { "command": "npx", "args": ["mind-map-mcp"], "env": { "MCP_PROJECT_ROOT": "/path/to/your/project" } } } }

What it does:

  • Makes MCP scan and cache files in the specified project directory
  • Creates .mindmap-cache folder in the target project
  • Uses project-specific configuration and mind map data
  • Allows working with multiple projects independently

Usage Examples:

// For a specific project

"env": { "MCP_PROJECT_ROOT": "/Users/yourname/projects/my-app" }

// For a demo or test project "env": { "MCP_PROJECT_ROOT": "/Users/yourname/projects/demo-project" }

Without this variable: MCP uses the current working directory where the MCP server was started.

4. Verify Installation

After setup, restart Claude and verify the integration:

  1. Check MCP Tools: In Claude, you should see 33 new MCP tools available
  2. Test Basic Functionality: Try these commands in Claude:
   Please scan the current project and show me the statistics.
  1. Test Features: Try experimental features:
   Please analyze the project architecture.
📝 Usage with Claude Code

Once installed, you can experiment with these commands in Claude:

Sample Workflow
# Start with basic scanning:

Please scan the project and get initial statistics.

Explore analysis features:

Please analyze the project structure and suggest areas of focus.

Test learning features:

Please update the mind map with information about [task description].

🔬 Experimental Analysis Features
# Hebbian Learning - "Neurons that fire together, wire together"

Please show me the Hebbian learning statistics and top co-activation patterns.

Hierarchical Context - Multi-level awareness

Please get the hierarchical context stats and most relevant context items.

Attention System - Dynamic focus allocation

Please show the attention system statistics and allocate attention to important nodes.

Bi-temporal Knowledge - Valid vs Transaction time tracking

Please get bi-temporal statistics and create a context window for this session.

Pattern Prediction - Anticipatory intelligence

Please get pattern predictions and show emerging patterns.

Advanced Intelligence Features
# Get architectural insights

Please analyze the project architecture and detect design patterns.

Find cross-language dependencies

Please detect cross-language dependencies in this polyglot project.

Get intelligent refactoring suggestions

Please generate multi-language refactoring suggestions focused on architecture.

Predict emerging code patterns

Please analyze and predict what code patterns are likely to emerge.

Development Tool Integration
# Detect available tools

Please detect all development tools available in this project.

Run comprehensive analysis

Please run the full tool suite and provide aggregated results.

Get tool recommendations

Please recommend missing development tools that would benefit this project.

📋 Verification Checklist

✅ Installation: npm list -g mind-map-mcp shows the package ✅ Claude Integration: 33 MCP tools visible in Claude ✅ Basic Functionality: scan_project command works ✅ Advanced Features: Brain-inspired tools respond correctly ✅ Multi-language Support: AST analysis works for your languages

🔧 Troubleshooting

Common Issues:

  1. "No MCP tools visible" → Restart Claude after configuration
  2. "Command not found" → Ensure npm global install path is in PATH
  3. "Permission denied" → Run npm config get prefix and check permissions
  4. "Server not responding" → Check Claude Desktop config file syntax

Get Help:

  • 📖 Check QUICK_USAGE.md for workflow examples
  • 📖 Read CLAUDE_CODE_SETUP.md for detailed setup
  • 🐛 Report issues: https://github.com/nerfels/mind-map/issues

Features

🧠 Brain-Inspired Intelligence (Phase 6)
  • Associative Memory System: Neural activation spreading across connected code concepts (50-70% relevance improvement)
  • Context-Aware Query Caching: Intelligent caching with similarity matching (5-10x performance boost for repeated queries)
  • Parallel Processing Engine: Chunked file analysis with worker pool orchestration (3-5x faster project scanning)
  • Neuromorphic Query Patterns: Replaces linear search with brain-like associative activation networks
  • Intelligent Cache Invalidation: Path-based selective cache clearing with LRU eviction and 100MB memory management
  • Hebbian Learning System: Co-activation tracking with synaptic strengthening ("neurons that fire together, wire together")
  • Inhibitory Learning: Failure avoidance through negative pattern recognition (30% reduction in repeated mistakes)
  • Hierarchical Context Management: Multi-level context awareness (immediate, session, project, domain)
  • Attention Mechanisms: Multi-modal attention fusion with cognitive load management (Miller's 7±2 rule)
  • Bi-temporal Knowledge Model: Valid time vs transaction time tracking with complete audit trails
  • Pattern Prediction Engine: Anticipates code patterns before they emerge using time series analysis and predictive forecasting
🚀 Memory Optimization (v1.15.0)
  • Variable Lazy Loading: Intelligent memory management with 40.3% reduction in variable node memory usage
  • Smart Filtering: Only loads critical variables (exported, global, heavily-used >5 references) immediately
  • Summary Node System: Creates single nodes containing lazy-loaded variable metadata for thousands of variables
  • On-Demand Loading: 8ms average retrieval time for pattern-based variable queries
  • Full Functionality Preservation: All variable querying capabilities maintained while dramatically reducing memory footprint
  • Automatic Optimization: No configuration required - automatically detects important vs. lazily-loadable variables
📊 Advanced Call Pattern Analysis (v1.1.5)
  • Function Call Graph Construction: Complete call graph analysis with entry points, cycles, and depth calculation
  • Constructor Call Detection: Accurate detection of class instantiation and constructor patterns
  • Method Call Analysis: Comprehensive tracking of method invocations and chaining patterns
  • Async/Await Pattern Recognition: Full support for asynchronous call pattern detection
  • Recursion Detection: Automatic identification of recursive functions and call cycles
  • Code Style Recognition: Comprehensive naming convention and style pattern analysis
  • Complexity Calculation: Enhanced cyclomatic complexity with callback function and control flow analysis
  • Cross-File Pattern Resolution: Advanced resolution of call patterns across multiple files
🚀 CI/CD Pipeline Infrastructure (v1.1.5)
  • Automated Testing: Comprehensive test suite with multi-language AST validation
  • Security Scanning: Automated vulnerability detection with npm audit integration
  • Performance Monitoring: Continuous performance benchmarking with alert thresholds
  • Code Quality Analysis: Bundle size monitoring, style analysis, and quality reporting
  • Release Automation: Automated NPM publishing with GitHub release creation
  • Maintenance Workflows: Dependency updates, health checks, and system monitoring
  • Pull Request Validation: PR title validation, impact analysis, and comprehensive testing
📁 Enhanced File Ignore Configuration (v1.6.0)
  • Multi-Source Pattern Loading: Intelligent pattern merging from defaults, .gitignore, .mindmapignore, and custom configuration
  • Real-Time Pattern Testing: Live pattern validation with performance metrics and file matching preview
  • Pattern Analytics & Statistics: Comprehensive stats on pattern effectiveness, scan time reduction, and filtering efficiency
  • Smart Default Patterns: 30 intelligent default patterns for common file types (node_modules, build artifacts, etc.)
  • Configuration Management API: 3 new MCP tools for dynamic pattern updates and testing
  • Developer-Friendly Interface: Familiar .gitignore syntax with enhanced capabilities and precedence rules
  • Performance Optimization: 33% file filtering efficiency with 8-12ms pattern loading for improved scan performance
  • Framework-Specific Patterns: Language and framework-specific ignore patterns (*.pyc, *.class, target/, dist/)
🧠 Advanced Code Int

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