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

Lybrary

作者:vibhu-dixitバージョン 0.3.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.vibhu-dixit/lybrary

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local codebase memory and repository code search for Codex, Claude Code, and MCP coding 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": {
    "lybrary": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lybrary"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add lybrary -- uvx lybrary

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": {
    "lybrary": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lybrary"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "lybrary": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lybrary"
      ]
    }
  }
}

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 vibhu-dixit 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4906件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの4906件のうち61%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4906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

Lybrary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(0.3.2)がレジストリに届いたのは26 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: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★ 34,245MIT4 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★ 10,225MIT16 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。

Lybrary — local codebase memory for coding agents

Lybrary indexes a repository by code structure and gives Codex, Claude Code, and other MCP clients a searchable map of its functions, classes, and files. It runs locally, watches for changes, and lets an agent find relevant source lines before opening whole files.

PyPI · Documentation · Agent setup guide · Source · Issues

If you want a coding agent to set this up, ask it to find and install a local MCP code search tool for the repository and point it to the agent setup guide. The guide identifies the PyPI package, source repository, install command, and checks that confirm the agent is using this repo's index.

Start in any repository

Install once, then run lybrary start in each folder you want indexed:

pip install lybrary

cd /path/to/your/repo lybrary start lybrary status

start creates .lybrary/ if needed, builds the index, and runs a file-watching daemon in the background. It keeps running after the terminal closes. Run lybrary stop in that repository to stop it. The first indexing run may download the local embedding model; later runs use the cache.

Each repository has its own index and .lybrary/config.toml. The index stays on your machine; no API key or hosted database is required.

Connect an agent

Register the MCP server once on your machine. Start your agent in an indexed repository, then ask it to call memory_status to confirm the root and chunk count.

Codex

Codex users can install Lybrary's setup skill from the repository's plugin marketplace:

codex plugin marketplace add vibhu-dixit/lybrary

codex plugin add lybrary@lybrary

The plugin helps with setup; register the local MCP server separately:

codex mcp add lybrary -- lybrary mcp

codex mcp list

Add this to that repository's AGENTS.md if you want Codex to use the memory consistently:

When .lybrary/index.db exists, use Lybrary memory_query before broad code searches or reading multiple files. Inspect the returned source paths and lines before editing. If the index is absent or the tool fails, use normal search.
Claude Code

Claude Code users can install the repository's plugin, which registers the MCP server and includes a setup skill:

claude plugin marketplace add vibhu-dixit/lybrary

claude plugin install lybrary@lybrary

The Python package must also be installed with pip install lybrary. Or register the MCP server directly without the plugin:

claude mcp add --scope user --transport stdio lybrary -- lybrary mcp

claude mcp list

In Claude Code, /mcp shows connection status. Put the same instruction in the repository's CLAUDE.md. Registration makes the tool available; the instruction helps the agent choose it when useful.

For another stdio MCP client, configure command lybrary with argument mcp. See the setup guides.

What the agent gets

memory_query checks exact symbols and an SQLite FTS5 index first. Strong lexical matches avoid loading the embedding model; semantic search remains a fallback when wording does not match the code. Its default response gives ranked paths, symbols, line ranges, and compact numbered excerpts. If a trace crosses a named call missing from the first result, query that symbol once. Set include_content=true when a full chunk is needed.

memory_status reports the active repository and index health. memory_update triggers incremental, full, or path-scoped re-indexing.

This can avoid repeated broad searches and large file reads, especially when the agent needs to locate a feature across sessions. Actual token use depends on the task, the agent's tool choices, and how much source it still needs to inspect. The benchmark guide explains how to compare complete runs rather than infer savings from the size of one response.

Make it fit your repo

Edit .lybrary/config.toml to choose the embedding model and device, chunk sizes, indexed languages, excluded paths, and file-watcher debounce. Add Git-style ignore patterns to .lybrary/ignore. Re-run lybrary index --full after changing settings that affect stored chunks or embeddings.

Supported parsers: Python, JavaScript, TypeScript, TSX, Go, Rust, Java, C, and C++. The indexer uses tree-sitter boundaries and refreshes changed files while the daemon is running.

CLI

CommandPurpose
lybrary startInitialize, index, and watch the current repository
lybrary stopStop its background daemon
lybrary statusShow daemon and index status
lybrary query "authentication flow"Search from the terminal
lybrary index --fullRebuild the index
lybrary logsShow daemon logs
lybrary mcpRun the stdio MCP server

If an agent starts above the indexed repository, pass that repository's absolute path as repo_root to the MCP tool, or start the agent inside it.

Measure the effect

From a source checkout, compare the same read-only question with and without Lybrary:

python benchmark.py /path/to/indexed/repo "Trace how interview invitations are sent"

The script records both answers, tool calls, and total, cached, and uncached input tokens under .lybrary/benchmarks/. Check answer correctness first; one question does not establish typical savings.

Contribute

Issues and pull requests are welcome. For a local checkout:

pip install -e ".[dev]"

pytest

Lybrary is MIT licensed. See the changelog for releases.

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