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

patchwork — Codebase Conventions for AI Agents

作者:SaiNarayana-Bバージョン 0.1.7i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.SaiNarayana-B/patchwork

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools for AI agents.

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。
  • 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": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add patchwork -- uvx patchwork-conventions

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": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "patchwork": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

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 SaiNarayana-B 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1388件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1388件のうち28%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1388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

patchwork — Codebase Conventions for AI Agents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(0.1.7)がレジストリに届いたのは4 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: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★ 34,245MIT3 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★ 10,225MIT15 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。

patchwork

Mine your codebase. Generate CONVENTIONS.md. Stop AI agents from making up your style.


Every team that uses AI coding assistants hits the same wall: Claude writes `getUserById` in a codebase that uses `get_user_by_id`. Cursor creates `components/userCard.tsx` in a project that uses `user-card.tsx`. The agent invented a response shape that doesn't match the rest of the API.

You write a CLAUDE.md manually. It goes stale in two weeks. You write it again.

patchwork automates this. It scans your actual source code using AST analysis and detects what your team really does — not what you think you do.


What it detects

CategoryWhat's mined
NamingFunctions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples
ImportsAbsolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style
StructureSource root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection
Error Handlingtry/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style
TestingFramework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns
API PatternsResponse shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence
Git WorkflowCommit message style, branch naming, co-change file pairs
Tech StackFrameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts

Quick start

pip install patchwork-conventions

cd your-project patchwork scan

That's it. You'll get a CONVENTIONS.md like this:

# CONVENTIONS.md

Auto-generated by patchwork on 2026-06-25

Tech Stack

Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black

Naming Conventions

Python
  • Functions: snake_case (97% consistent)
  • Examples: get_user, parse_response, create_session
  • Classes: PascalCase (100% consistent)
  • Examples: UserService, AuthHandler, DatabaseClient
  • Constants: SCREAMING_SNAKE
  • Examples: MAX_RETRIES, API_BASE_URL
  • Files: snake_case
  • Private prefix: _
  • Test functions: prefix test_

Project Structure

Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)

Key directories:

  • src/ — source root
  • tests/ — test suite
  • migrations/ — database migrations

Error Handling

Python
  • Pattern: try/except
  • Propagation: raise
  • Logging: structlog
  • Custom exception naming: Error suffix
  • ValidationError, AuthError, NotFoundError

Testing Conventions

Python
  • Framework: pytest
  • Coverage: 34 test files / 89 source files (38% ratio)
  • Assertions: assert(...)
  • Coverage tool: pytest-cov
  • Patterns: fixtures, factories

Git Conventions

  • Commit style: conventional commits
  • Examples: feat(auth): add JWT refresh, fix(api): handle null user
  • Branch naming: feature/name + fix/name

Why not argus or sourcebook?

Featurepatchworkargussourcebook
AST-based naming analysis✅ tree-sitter❌ filesystem only❌ not done
Confidence scores✅ per-category❌❌
Real examples from your code✅❌❌
Counter-examples (inconsistencies)✅❌❌
Error handling pattern mining✅❌❌
API response shape detection✅❌❌
Co-change file pairs✅❌✅
Convention checking (check cmd)✅❌❌
MCP server with 8 tools✅❌✅ (4 tools)
Watch mode✅✅ (sync)✅
Zero LLM required✅✅✅ (layer A)
Open source / MIT✅✅❌ BSL

Commands

# Generate CONVENTIONS.md

patchwork scan

Generate for a specific path

patchwork scan /path/to/project

Generate AGENTS.md

patchwork scan --agents-md

Append to CLAUDE.md

patchwork scan --claude-md

Output JSON (for programmatic use)

patchwork scan --json

Print to stdout (don't write file)

patchwork scan --stdout

Limit to specific languages

patchwork scan --lang python --lang typescript

Re-scan and update, preserving manual edits

patchwork update

Show what would change

patchwork diff

Print detected conventions to terminal

patchwork show

Auto-watch mode (regenerate on change)

patchwork watch

Start MCP server

patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode


Claude Code integration

Option 1: CONVENTIONS.md (recommended)
patchwork scan      # run once

CONVENTIONS.md is automatically read by Claude Code

Option 2: Append to CLAUDE.md
patchwork scan --claude-md
Option 3: MCP server

Claude Code — add to ~/.claude.json (or run claude mcp add interactively):

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }

Claude Desktop — add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }

Cursor — add to .cursor/mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", ".", "--stdio"] } } }

Then your AI agent can use 8 on-demand tools:

ToolWhen to use
patchwork_scanGet complete conventions overview
patchwork_namingBefore writing new identifiers
patchwork_structureBefore creating new files/directories
patchwork_stackWhen choosing libraries or commands
patchwork_errorsBefore writing error handling
patchwork_testingBefore writing test files
patchwork_gitBefore writing commit messages
patchwork_checkValidate a proposed name
Option 4: Claude Code skill (SKILL.md)

Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.


Watch mode (CI/auto-update)

# Keep CONVENTIONS.md updated as you code

patchwork watch &

Or in CI — fail if conventions changed

patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")


Python API

from patchwork import scan

from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path

Full scan

report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))

Render to markdown

print(report.to_markdown())

Render to JSON

import json data = json.loads(report.to_json())

Access specific results

naming = report.naming.get("python") print(f"Functions: {naming.functions.style} ({naming.functions.confidence:.0%})") print(f"Examples: {naming.functions.examples}")

structure = report.structure print(f"Source root: {structure.source_root}") print(f"Organisation: {structure.organisation}")


Supported languages

LanguageAST (tree-sitter)Fallback regex
Python✅ full✅
TypeScript✅ full✅
JavaScript✅ full✅
Go✅ (with full extra)✅
Rust✅ (with full extra)✅
Java✅ (with full extra)✅
Ruby, PHP, C#, C++❌✅ regex only

Install full language support:

pip install 'patchwork-conventions[full]'

How it works

your codebase

│ ▼ ConfigDetector ← reads package.json, pyproject.toml, go.mod, Cargo.toml │ ▼ File discovery ← respects .gitignore, skips node_modules etc. │ ▼ Per-language AST ← tree-sitter parses every file into a syntax tree │ ├── NamingMiner → extracts function/class/variable names, classifies style ├── ImportMiner → detects import patterns, aliases, barrel files ├── StructureMiner → analyses directory layout, test co-location ├── ErrorHandlingMiner → detects try/catch patterns, logging, custom exceptions ├── TestingMiner → identifies framework, assertion style, mocking ├── APIPatternMiner → finds response shapes, ORMs, route styles └── GitPatternMiner → mines commit history, branches, co-change pairs │ ▼ ConventionReport │ ├── CONVENTIONS.md (default) ├── AGENTS.md (--agents-md) ├── CLAUDE.md (--claude-md, appends) └── JSON (--json)

All analysis is 100% local — no API calls, no telemetry, no data leaves your machine.


Performance

On a 1,000-file TypeScript monorepo:

  • Without tree-sitter: ~0.8s
  • With tree-sitter (full AST): ~2.1s

On a 500-file Python project:

  • ~1.1s

Results are deterministic — same codebase always produces the same output.


Contributing

git clone https://github.com/yourusername/patchwork

cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest

Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.


License

MIT — free for personal and commercial use.


Topics

claude-code · agent-skills · mcp · context-engineering · hallucination-detection · code-conventions · static-analysis · tree-sitter · developer-tools · ai-coding

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