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

Rpg Encoder

作者:userFRMバージョン 0.6.7i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.userFRM/rpg-encoder

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Semantic code graph for AI-assisted code understanding via tree-sitter and MCP.

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": {
    "rpg-encoder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add rpg-encoder -- npx -y rpg-encoder

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": {
    "rpg-encoder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "rpg-encoder": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

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 userFRM 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32455件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32455件のうち3%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32455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

Rpg Encoder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(0.6.7)がレジストリに届いたのは8 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, SSTracker free youth training

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

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。

rpg-encoder

Give your AI agent a brain for your codebase.

AI coding agents waste most of their tool calls fumbling through your codebase with grep, cat, find, and file reads. rpg-encoder fixes that. It builds a semantic graph of your code with Tree-sitter — not just *what calls what*, but *what every function does* — and gives your AI assistant whole-repo understanding via MCP in a single tool call.


Quick Start

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rpg-mcp-server

One command. Works with Claude Code, Cursor, opencode, Windsurf, or any MCP-compatible agent. No Rust toolchain, no cloning, no building — npx downloads a pre-built binary for your platform.

Then open any repo and tell your agent:

*"Build and lift the RPG for this repo"*

Your agent handles everything: indexes entities (seconds), reads each function and adds intent-level features (a few minutes), organizes them into a semantic hierarchy, and commits .rpg/graph.json for your team.

For repos with ~100+ entities, lifting_status will tell your agent to delegate the lifting loop to a sub-agent or a cheaper model — feature extraction is pattern-matching, not novel reasoning. If your runtime has no sub-agent mechanism, run rpg-encoder lift --provider anthropic|openai from the terminal with an API key — the CLI drives an external LLM directly with no agent involvement. After the CLI finishes, call reload_rpg in your session to load the updated graph. The CLI lifts entities with no features; re-lifting stale entities (features present but outdated after code changes) is handled by the in-session MCP flow, not the CLI.

Once lifted, try:

  • *"What handles authentication?"* — finds code even when nothing is named "auth"
  • *"Show everything that depends on the database connection"*
  • *"Plan a change to add rate limiting to API endpoints"*

Use RPG before grep, cat, find

The server instructions tell your agent to reach for RPG tools FIRST for any question about code structure or behavior. That reflex matters — grep, cat, and ad-hoc file reads burn tokens and miss semantic relationships RPG already knows.

If you'd otherwise reach for...Use this instead
grep -r / rg (by intent)search_node(query="...")
grep -r / rg (by name)search_node(query="...", mode="snippets")
cat / reading a functionfetch_node(entity_id="file:name")
chained greps for callers/calleesexplore_rpg(entity_id="...", direction="...")
recursive grep for "what depends on X"impact_radius(entity_id="...")
wc -l / find / treerpg_info
reading many files for contextsemantic_snapshot
manual search → fetch → explore chainscontext_pack(query="...")
"how do I refactor X safely"plan_change(goal="...")

Fall back to grep, cat, or file reads only when the query is about literal text (string search, comments, TODOs, log messages) — not about structure.


How It Works

  1. Parse — Tree-sitter extracts entities (functions, classes, methods) and dependency edges (imports, calls, inheritance) from 15 languages.
  2. Lift — An LLM (your agent, or a cheap API like Haiku) reads each entity and writes verb-object features: *"validate JWT tokens"*, *"serialize config to disk"*.
  3. Organize — Features cluster into a 3-level semantic hierarchy (Area → Category → Subcategory) that emerges from *what the code does*, not the file tree.
  4. Understand — semantic_snapshot compresses the whole graph into ~25K tokens. Your LLM reads it once and *knows the repo*.
The semantic snapshot

Instead of grepping through files, the LLM calls semantic_snapshot once and receives:

  • Hierarchy — every functional area with aggregate features
  • Entities — every function, class, method grouped by area, with its semantic features
  • Dependency skeleton — condensed call graph with qualified names
  • Hot spots — top 10 most-connected entities (the architectural backbone)

~25K tokens covers ~1000 entities. That's 2-3% of a 1M context window — the LLM starts every session already knowing your repo.

Self-maintaining graph

Whenever your working tree changes — committed, staged, or unstaged — the MCP server automatically re-syncs before responding to the next query. A changeset hash over (path, size, mtime) means repeated saves of the same file trigger one sync, and idle queries trigger none. Reverts are detected too: if a previously-dirty file returns to its HEAD state, the graph is restored.

Two ways to lift
ModeCommandCostWho pays
Agent lifting*"Build and lift the RPG"*Subscription tokensYour Claude Code / Cursor subscription
Autonomous liftingauto_lift(provider="anthropic", api_key_env="ANTHROPIC_API_KEY")~$0.02 per 100 entitiesExternal API key (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)

auto_lift calls a cheap external LLM directly — your coding subscription never touches the lifting work. Use api_key_env to resolve keys from environment variables so they never appear in tool call transcripts.


Architecture

Seven Rust crates, one MCP server binary, one CLI binary:

CrateRole
rpg-coreGraph types (RPGraph, Entity, HierarchyNode), storage, LCA algorithm
rpg-parserTree-sitter entity + dependency extraction (15 languages)
rpg-encoderEncoding pipeline, lifting utilities, incremental evolution
rpg-navSearch, fetch, explore, snapshot, TOON serialization
rpg-liftAutonomous LLM lifting (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Gemini)
rpg-cliCLI binary (rpg-encoder)
rpg-mcpMCP server binary (rpg-mcp-server) with 27 tools

MCP Tools (27)

Build & Maintain (4 tools)

ToolDescription
build_rpgIndex the codebase (run once, instant)
update_rpgIncremental update from git changes
reload_rpgReload graph from disk after external changes
rpg_infoGraph statistics, hierarchy overview, per-area lifting coverage

Navigate & Search (5 tools)

ToolDescription
semantic_snapshotWhole-repo semantic understanding in one call (~25K tokens for 1000 entities)
search_nodeSearch entities by intent or keywords (hybrid embedding + lexical scoring)
fetch_nodeGet entity metadata, source code, dependencies, and hierarchy context
explore_rpgTraverse dependency graph (upstream, downstream, or both)
context_packSingle-call search + fetch + explore with token budget

Plan & Analyze (7 tools)

ToolDescription
impact_radiusBFS reachability analysis — "what depends on X?"
plan_changeChange planning — find relevant entities, modification order, blast radius
find_pathsK-shortest dependency paths between two entities
slice_betweenExtract minimal connecting subgraph between entities
analyze_healthCode health: coupling, instability, god objects, clone detection
detect_cyclesFind circular dependencies and architectural cycles
reconstruct_planDependency-safe reconstruction execution plan

Semantic Lifting (11 tools)

ToolDescription
auto_liftOne-call autonomous lifting via cheap LLM API (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)
lifting_statusDashboard — coverage, per-area progress, NEXT STEP
get_entities_for_liftingGet entity source code for your agent to analyze
submit_lift_resultsSubmit the agent's semantic features back to the graph
finalize_liftingAggregate file-level features, rebuild hierarchy metadata
get_files_for_synthesisGet file-level entity features for holistic synthesis
submit_file_synthesesSubmit holistic file-level summaries
build_semantic_hierarchyGet domain discovery + hierarchy assignment prompts
submit_hierarchyApply hierarchy assignments to the graph
get_routing_candidatesGet entities needing semantic routing (drifted or newly lifted)
submit_routing_decisionsSubmit routing decisions (hierarchy path or "keep")

Supported Languages

15 languages via Tree-sitter:

LanguageEntity ExtractionDependency Resolution
PythonFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
RustFunctions, structs, traits, impl methodsuse, calls, trait impls
TypeScriptFunctions, classes, methods, interfacesimports, calls, inheritance
JavaScriptFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
GoFunctions, structs, methods, interfacesimports, calls
JavaClasses, methods, interfacesimports, calls, inheritance
C / C++Functions, classes, methods, structsincludes, calls, inheritance
C#Classes, methods, interfacesusing, calls, inheritance
PHPFunctions, classes, methodsuse, calls, inheritance
RubyClasses, methods, modulesrequire, calls, inheritance
KotlinFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
SwiftFunctions, classes, structs, protocolsimports, calls, inheritance
ScalaFunctions, classes, objects, traitsimports, calls, inheritance
BashFunctionssource, calls

Install

MCP server (recommended)
# Claude Code

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rp

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