GitHub
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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.
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。
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。
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。
必要なもの
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。
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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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 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.
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.
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 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 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.
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.
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.
| Command | Purpose |
|---|---|
lybrary start | Initialize, index, and watch the current repository |
lybrary stop | Stop its background daemon |
lybrary status | Show daemon and index status |
lybrary query "authentication flow" | Search from the terminal |
lybrary index --full | Rebuild the index |
lybrary logs | Show daemon logs |
lybrary mcp | Run 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.
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.
Issues and pull requests are welcome. For a local checkout:
pip install -e ".[dev]"
pytest
Lybrary is MIT licensed. See the changelog for releases.