Anumana

Name: Anumana
Author: sinhaKAN-ra

作者：sinhaKAN-raバージョン 0.2.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.sinhaKAN-ra/anumana

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Predict query cost, explain the plan, and rewrite it before you run it — 12 DB engines.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況iとても新しい↓ 28/週 · ★ –

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
入力が必要なもの：ANUMANA_DSN, ANUMANA_TARGETS

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： ANUMANA_DSN, ANUMANA_TARGETS, ANUMANA_POLICIES

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "anumana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anumana-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANUMANA_DSN": "your-value",
        "ANUMANA_TARGETS": "your-value",
        "ANUMANA_POLICIES": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add anumana --env ANUMANA_DSN=your-value --env ANUMANA_TARGETS=your-value --env ANUMANA_POLICIES=your-value -- uvx anumana-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": {
    "anumana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anumana-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANUMANA_DSN": "your-value",
        "ANUMANA_TARGETS": "your-value",
        "ANUMANA_POLICIES": "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": {
    "anumana": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anumana-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANUMANA_DSN": "your-value",
        "ANUMANA_TARGETS": "your-value",
        "ANUMANA_POLICIES": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

ANUMANA_DSN 秘密 env
Read-only connection string for the primary target database (e.g. postgresql://readonly@host:5432/db). Optional if ANUMANA_TARGETS is used.
ANUMANA_TARGETS 秘密 env
JSON array of named targets for a multi-database setup, each with name, engine, and connection string.
ANUMANA_POLICIES env
JSON array of operator enforcement policies (block/warn/allow rules by risk tier or flag). Optional; open by default.

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8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 sinhaKAN-ra 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18498件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの18498件のうち58%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18498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

Anumana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？

入力が必要なもの：ANUMANA_DSN, ANUMANA_TARGETS

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（0.2.1）がレジストリに届いたのは34 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：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Readfirst

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：↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

作者：formulahendry初期↓ 66/週★ 44014 か月前更新

パソコンで動く

インストール

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

作者：desktop-commander成長中★ 2113 日前更新

クラウドで動く✓ desktopcommander.app

インストール

Readfirst

What to read and check before changing a file: project rules, risks, checks and tests per file.

作者：jeonghun917成長中↓ 5325/週今日更新

パソコンで動く

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。

Anumana

Know what your query will cost — before you run it. *Inference-grade foresight for every query your AI writes.*

Anumana is an MCP server that catches the costly query your AI coding agent just wrote — *before* it runs or reaches a PR. It rides inside Claude, Cursor, Windsurf, Codex, Kiro, or any MCP-compatible agent, reads your real schema via EXPLAIN (never EXPLAIN ANALYZE), and tells you — in plain English — how the query behaves and whether it'll hurt.

Its scope is the queries AI agents actually generate: text-to-SQL today, and RAG / vector search (pgvector) alongside it — because an agent writing a similarity search has no idea it just triggered a brute-force scan over every embedding. Anumana is the feedback loop the agent is missing.

It is not another NL→SQL tool and not a DB-health dashboard. It does one job: stop AI-written database code from silently rotting production.

What it does (the features)

Tool	What it answers
`preflight_query`	"Will this SQL query be costly?" — risk tier (cheap/moderate/expensive/dangerous), rows scanned vs returned, scan strategy, and overhead flags. Without running it.
`preflight_vector_search`	"Will this RAG similarity search be costly?" — catches the vector traps a plain SQL check misses: brute-force scan with no HNSW/IVFFlat index, `top_k` too large, unbounded search, metadata-filter/ANN recall loss.
`rewrite_query`	"Make it cheaper." — a verified equivalent rewrite with before/after planner cost, plus index suggestions gated on selectivity (won't tell you to index a column when the filter matches most of the table). `engine="pgvector"` suggests an HNSW index.
`explain_query_working`	"How does this run?" — two layers: the logical gather order (FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT) and the actual physical plan for your schema, step by step.
`preflight_schema_only`	"I haven't given you DB creds yet." — static analysis against pasted `CREATE TABLE` DDL, no connection. Offline, zero-trust front door.

Engines (12, across 7 paradigms): Postgres and SQLite are live-tested;

MySQL, pgvector, MongoDB, DynamoDB, FalkorDB, Cassandra, Redshift, BigQuery,

Snowflake and ClickHouse ship as offline-verified, untested adapters that

are promoted to live one at a time. Full matrix + cost signals in

SUPPORTED_ENGINES.md. The adapter interface is in

DESIGN.md.

The one honest rule

Postgres planner cost is unitless — not milliseconds (docs). Anumana never fakes a ~3.2s number. It reports rows scanned, scan strategy, a risk tier, overhead flags, and the cost-delta of a rewrite — all defensible, nothing invented. Every estimate carries an accuracy tier (UPPER_BOUND live, HEURISTIC schema-only).

Install

pip install anumana-mcp          # once published to PyPI

or from source:

pip install -e .

Then point your agent at it. The user installs it; the agent discovers the tools automatically on connect via the MCP tools/list handshake — there is no store to publish into.

Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Kiro — `mcpServers` config block

"mcpServers": { "anumana": { "command": "uvx", "args": ["anumana-mcp"], "env": { "ANUMANA_DSN": "postgres://readonly@localhost:5432/mydb" } } } }

Use a **read-only** Postgres role. Anumana only ever `EXPLAIN`s, but read-only is

defence in depth. Omit ANUMANA_DSN to run in schema-only mode (DDL in, no DB).

Try it with no database (30 seconds)

python3 src/demo.py          # runs the engine on a canned plan, zero deps

Test against a real Postgres

# a throwaway table, then:

ANUMANA_DSN=postgres://localhost/mydb anumana-mcp

See `src/live_test.py` for a `psql`-backed harness that proves the real

cost-delta and the selectivity gate on live data.

What's deliberately NOT here

No run_query (we never execute your SQL), no NL→SQL (the agent already does that), no DB-health reports, no dollar-billing. Staying narrow is the strategy.

License

MIT — see LICENSE.

Community & contact

Contributions welcome — see CONTRIBUTING.md and the Code of Conduct. Adding a database engine is the highest- leverage contribution; the adapter contract is small (SUPPORTED_ENGINES.md).

Bugs / ideas: open a GitHub issue.
Security: see SECURITY.md — report privately.
Maintainer: nomore.report@gmail.com

Anumana

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Readfirst

作者のREADME

Anumana

What it does (the features)

The one honest rule

Install

or from source:

Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Kiro — mcpServers config block

Try it with no database (30 seconds)

Test against a real Postgres

What's deliberately NOT here

License

Community & contact

Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Kiro — `mcpServers` config block