프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

AI Architect MCP Codebase

제작자: cdeust버전 0.14.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.cdeust/ai-architect-mcp-codebase

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Codebase intelligence MCP — index any repo into a property graph; 26 tools for agents.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

제작자의 .mcpb 파일 다운로드

링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 cdeust 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 58%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

AI Architect MCP Codebase, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.14.0)은 40일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

제작자: github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT3일 전 업데이트
설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT15일 전 업데이트
설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

An MCP server that indexes a repository into a local code graph and answers structural questions about it: who calls this, what depends on it, what a diff touches, how execution reaches a function.

What it is · Install · First session · Tools · Limits · Development


What it is

ai-architect-mcp-codebase parses a repository with tree-sitter, stores the symbols and their relationships (definitions, calls, imports, implementations, uses) in an embedded LadybugDB graph database on your machine, and exposes that graph to an agent through MCP tools. An agent can search the graph, look up a symbol with its callers and callees, list the reverse dependencies of a symbol, follow execution flows from entry points, map a git diff onto the symbols it changes, and compare two graphs of the same code. Answers about symbols carry source locations and the limits of the analysis behind them.

The server does not edit the files it indexes. It writes its graph and sidecar files under the output_dir you pass, plus a snapshot in the repository only when you ask for the team-shared artifact. Indexing and queries run locally without network calls, no language model reads the code, and nothing is uploaded. The graph is a directory you own.

The graph comes from static parsing of source text, so some things stay out of it. A call made through reflection, dynamic dispatch, generated code, or a macro the parser does not expand has no edge unless an optional language-server pass (lsp: true) or runtime traces (ingest_traces) supply one. Method calls through a receiver are resolved statically only for the receiver shapes listed below; the rest need the language-server pass. Ruby gets a shallow extraction with no imports or visibility. Process flows are reachability in the graph from declared entry points, capped at depth 20, with no observation of execution. An empty answer can mean "no such relationship" or "not indexed", and the coverage report exists to tell those apart.

Install and register

Claude Code plugin
claude plugin marketplace add cdeust/ai-architect-mcp-codebase

claude plugin install ai-architect-mcp-codebase@ai-architect-mcp-codebase-marketplace

The plugin downloads the release binary and verifies its Sigstore provenance before running it; this needs GitHub CLI 2.68 or newer. The plugin starts the full profile unless AP_PROFILE=core is set.

Other MCP hosts
cargo install ai-architect-mcp-codebase

ai-architect-mcp-codebase install # writes the MCP entry for each detected host

install detects Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor, VS Code and Zed, adds only its own entry to each config file, and never overwrites a file it cannot parse. --dry-run previews the changes; uninstall removes them. To configure a host by hand, register the binary as a stdio server:

{

"mcpServers": { "ai-architect": { "command": "ai-architect-mcp-codebase", "args": ["--profile", "core"] } } }

docs/install.md has the per-host snippets (Codex, Gemini, Cursor, Windsurf, VS Code, the OpenAI Agents SDK), the optional Grep/Glob hook, the plugin's release verification, and the developer escape hatch for running a local build inside the plugin.

Build from source
git clone https://github.com/cdeust/ai-architect-mcp-codebase.git

cd ai-architect-mcp-codebase cargo build --release # about five minutes the first time (LadybugDB's C++ core)

Rust 1.95.0 is pinned by rust-toolchain.toml, and CMake is required.

Tool profiles

The server registers one of two tool sets, chosen at startup with --profile or the AP_PROFILE environment variable (the flag wins).

ProfileToolsUse
core8: health_check, analyze_codebase, search_codebase, get_context, get_symbol, get_impact, query_graph, detect_changesRecommended for agents. Analyze once, then search, inspect and measure impact.
fullall 27Adds the manual graph passes, history, runtime traces, the verification tools, the artifact builder and the finding-record tools.
ai-architect-mcp-codebase --profile core   # the 8 core tools

AP_PROFILE=core ai-architect-mcp-codebase # same, through the environment ai-architect-mcp-codebase # default: full (all 27)

The default stays full until the next major version, because shrinking the default tool surface is a breaking change. New agent setups should use the core profile (8 read-only tools): analyze_codebase already runs index, resolve and cluster in one call, and leaving out the 19 hidden tools keeps the tool prompt small.

A first session

health_check()

→ server name and version, protocol version, registered tool count

analyze_codebase(path: "/path/to/repo", output_dir: "/tmp/repo-graph") → index, resolve, cluster and build the search index in one call → node and edge counts, communities, processes, and the coverage report

search_codebase(graph_path: "/tmp/repo-graph/graph", query: "tool request dispatch") → ranked symbols (BM25 and sparse TF-IDF fused with RRF), paged with next_offset

get_context(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → the symbol with its callers, callees, imports, implementations, community and processes; suggestions when the name does not match exactly

get_impact(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → callers, importers, users and implementors, the communities and processes affected, and an epistemic label (exact or lower-bound) with its reasons

detect_changes(graph_path, codebase_path: "/path/to/repo", base_ref: "main", head_ref: "HEAD") → symbols the diff adds, modifies or deletes, with a heuristic risk score each

query_graph(graph_path, graph: "missed") → the files the index could not fully cover, to check with grep

Re-run analyze_codebase after edits; indexing is incremental by default.

27 MCP Tools

Each tool takes JSON arguments checked against its JSON Schema and returns structured JSON, with a named reason code on error. No tool calls a language model. Agent installs rarely need all 27; the core profile registers just the 8 code-intelligence tools.

Server:                  health_check

Index and resolve: analyze_codebase · index_codebase · resolve_graph · lsp_resolve · cluster_graph · ingest_traces Coverage: index_status Search and context: search_codebase · get_symbol · get_context · query_graph Impact and processes: get_impact · get_processes · detect_changes History: index_history Verification: check_security_gates · verify_semantic_diff · validate_prd_against_graph · check_doc_claims Artifact export: prepare_prd_input Finding records: extract_finding · refine_finding · start_verification · append_clarification · finalize_verification · abort_verification

ToolCoreWhat it does
health_checkyesReturns server name and version, MCP protocol version and the registered tool count, which shows the active profile.
analyze_codebaseyesRuns index, resolve and cluster in one call and builds the search index; lsp: true adds the language-server pass. Returns statistics and the coverage report.
index_codebaseWalks and parses the repository into /graph/. Incremental by default; can export or import the team-shared graph artifact.
resolve_graphAdds cross-file Imports, Calls, Implements, Extends and Uses edges with confidence scores.
lsp_resolveResolves remaining calls through rust-analyzer, pyright or typescript-language-server.
cluster_graphDetects communities (Louvain with C2 repair) and traces processes from entry points.
ingest_tracesFolds runtime caller-to-callee observations (OTel spans, profiler or coverage traces) into the graph, and adds OBSERVED_CALLS edges where static resolution found none.
index_statusNode and edge counts plus the coverage report.
search_codebaseyesHybrid ranked search over symbols, and BM25 search over documentation files.
get_symbolyesExact lookup by qualified name with every incoming and outgoing edge; sibling_graphs looks for a definition in other repositories' graphs.
get_contextyesOne symbol with its relationships grouped by kind, its community and its processes.
query_graphyesRead-only Cypher, paged; graph: "missed" lists what the index did not cover.
get_impactyesReverse dependencies of a symbol or file, with affected communities and processes and an epistemic label.
get_processesLists execution flows with entry point, entry kind (main, test, proof, handler, lib_entry), depth and size.
detect_changesyesMaps a unified diff, or base_ref..head_ref, onto the symbols, communities and processes it touches.
index_historyAdds git history as Commit and Version nodes linked to the files and symbols each commit changed.
check_security_gatesChecks a list of changed symbols for auth-community touch, public-API change, unresolved imports and test-coverage gaps.
verify_semantic_diffCompares a before graph and an after graph: added and removed nodes and edges, dangling references, new unresolved imports, new cycles (Tarjan SCC), and a heuristic regression score.
validate_prd_against_graphChecks a product requirements document against the graph: symbols it names that do not exist, changes that span several communities, and "does not affect X" claims contradicted by process membership.
check_doc_claimsChecks what a document claims about the code, one claim at a time, each anchored to the exact text at a file:line: symbols, files and modules that exist, items declared pub, test and proof counts, enum variant counts. Every row is supported, contradicted, not found, not verifiable (with the reason) or rejected for a bad anchor, with a replayable query as evidence. An absence, or a count the graph holds only as a lower bound, is never called contradicted.
prepare_prd_inputWrites a JSON bundle of graph facts (matched symbols, affected communities and processes, graph statistics) for a finding or a free-text feature description.
extract_finding, refine_findingNormalize an incoming finding to a canonical JSON record and store an agent's refinement of it.

| start_verification, append_clarification, finalize_verification, abort_verification | | Record a ques

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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