Codealive MCP

Name: Codealive MCP
Author: CodeAlive-AI

제작자: CodeAlive-AI버전 3.0.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.CodeAlive-AI/codealive-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Semantic code search and analysis from CodeAlive for AI assistants and agents.

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: CODEALIVE_API_KEY

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.
직접 입력할 값: CODEALIVE_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

DockerDocker 설치

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CODEALIVE_API_KEY",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:3.0.3"
      ],
      "env": {
        "CODEALIVE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add codealive --env CODEALIVE_API_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e CODEALIVE_API_KEY ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:3.0.3

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CODEALIVE_API_KEY",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:3.0.3"
      ],
      "env": {
        "CODEALIVE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CODEALIVE_API_KEY",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:3.0.3"
      ],
      "env": {
        "CODEALIVE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

CODEALIVE_API_KEY 비밀 필수 env
Your CodeAlive API key. Get one at https://app.codealive.ai/ under MCP & API.

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 CodeAlive-AI 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7223개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7223개 중 24%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7223개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Codealive MCP, 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?

입력해야 할 값: CODEALIVE_API_KEY

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(3.0.3)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 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.

CodeAlive MCP: Deepest Context Engine for your projects (especially for large codebases)

Connect your AI assistant to CodeAlive's powerful code understanding platform in seconds!

This MCP (Model Context Protocol) server enables AI clients like Claude Code, Cursor, Claude Desktop, Continue, VS Code (GitHub Copilot), Cline, Codex, OpenCode, SourceCraft Code Assistant, SourceCraft CLI, Zed, KodaCode, GigaCode, Qwen Code, Gemini CLI, Roo Code, Goose, Kilo Code, Windsurf, Kiro, Qoder, n8n, and Amazon Q Developer to access CodeAlive's advanced semantic code search and codebase interaction features.

What is CodeAlive?

CodeAlive is a Context Engine for large codebases, powered by graph-based retrieval and exposed through MCP. It gives AI agents like Cursor, Claude Code, Codex, and other MCP-compatible tools precise repository context instead of forcing them to read files blindly. In our RepoQA benchmark, CodeAlive + Qwen3.6 deep reached frontier-agent quality at ~25x lower model cost, and semantic search reduced captured tokens by 45%.

It's like Context7, but for your (large) codebases.

It allows AI-Coding Agents to:

Find relevant code faster with semantic search
Understand the bigger picture beyond isolated files
Provide better answers with full project context
Reduce costs and time by removing guesswork

🛠 Available Tools

Once connected, you'll have access to these powerful tools:

`get_data_sources` - List your indexed repositories and workspaces
`semantic_search` - Canonical semantic search across indexed artifacts
`grep_search` - Exact literal or regex text search inside file content, plus literal file-name/path matching (returns files like Form.xml even when their content never mentions the name), with line-level previews for content matches
`get_repository_ontology` - Get repository-level orientation for one selected repository
`get_file_tree` - Inspect a bounded file tree for one repository
`read_file` - Read a repository-relative file path, optionally with a line range
`fetch_artifacts` - Load the full source for relevant search hits (missing or inaccessible identifiers are reported back, not silently dropped)
`get_artifact_relationships` - Expand call graph, inheritance, and reference relationships for one artifact
`get_artifact_query_schema` - Inspect supported ArtifactQuery entities, fields, and examples
`query_artifact_metadata` - Run read-only metadata analytics across selected repositories
`chat` - Stateless, slower synthesized codebase Q&A; call only when explicitly requested

🎯 Usage Examples

After setup, try these commands with your AI assistant:

*"Show me all available repositories"* → Uses get_data_sources
*"Find authentication code in the user service"* → Uses semantic_search
*"Find the exact regex that matches JWT tokens"* → Uses grep_search
*"Explain how the payment flow works in this codebase"* → Usually starts with semantic_search/grep_search, then optionally uses chat

semantic_search and grep_search should be the default tools for most agents. chat is a slower stateless synthesis fallback that can take substantially longer than retrieval, and is usually unnecessary when an agent can run a multi-step workflow with ontology, search, fetch/read, relationships, ArtifactQuery, and local file reads. If your agent supports subagents, the highest-confidence path is to delegate a focused subagent that orchestrates semantic_search and grep_search first.

📚 Agent Skill

For an even better experience, install the CodeAlive Agent Skill alongside the MCP server. The MCP server gives your agent access to CodeAlive's tools; the skill teaches it the best workflows and query patterns to use them effectively.

For most agents (Cursor, Copilot, Gemini CLI, Codex, and 30+ others) — install the skill:

npx skills add CodeAlive-AI/codealive-skills@codealive-context-engine

For Claude Code — install the plugin (recommended), which includes the skill plus Claude-specific enhancements:

/plugin marketplace add CodeAlive-AI/codealive-skills

/plugin install codealive@codealive-marketplace

Agent Skill
Quick Start (Remote)
AI Client Integrations
Advanced: Local Development
Community Plugins
HTTP Deployment (Self-Hosted & Cloud)
Windows & WSL
Available Tools
Usage Examples
Troubleshooting
Publishing to MCP Registry
License

🚀 Quick Start (Remote)

The fastest way to get started - no installation required! Our remote MCP server at https://mcp.codealive.ai/api provides instant access to CodeAlive's capabilities.

Step 1: Get Your API Key

Sign up at https://app.codealive.ai/
Navigate to MCP & API
Click "+ Create API Key"
Copy your API key immediately - you won't see it again!

Step 2: Open Your Client Guide

Choose your client in the MCP integration guides and follow the current setup instructions there.

🚀 Quick Start (Agentic Installation)

You may ask your AI agent to install the CodeAlive MCP server for you.

Copy-paste the following prompt into your AI agent. Do not include your API key in the prompt:

Add the CodeAlive MCP server by following the guide for my client at https://docs.codealive.ai/integrations/mcp

Prefer the Remote HTTP option when available. Do not ask me to paste an API key into chat. When the key is needed, ask me to create a CodeAlive API key and copy it to my clipboard. After I confirm, insert it directly from the clipboard into the required secure configuration without displaying, echoing, logging, or exposing it in command arguments, command output, or model context. If you cannot safely use the clipboard without exposing the value, tell me exactly where to paste it myself.

Then allow execution.

Restart your AI agent.

🤖 AI Client Integrations

Client-specific configuration is maintained in the CodeAlive documentation so file paths, transports, and authentication guidance stay current.

Start here: MCP integration guides

Client	Setup guide
Claude Code	Claude Code
Claude Desktop	Claude Desktop
Cursor	Cursor
Visual Studio Code	VS Code
Windsurf	Windsurf
Cline	Cline
Continue	Continue
Codex	Codex
Gemini CLI	Gemini CLI
Amazon Q Developer	Amazon Q
OpenCode	OpenCode
SourceCraft Code Assistant and SourceCraft CLI	SourceCraft
Zed	Zed
ChatGPT	ChatGPT
OpenClaw	OpenClaw
KodaCode, GigaCode, Roo Code, Goose, Kilo Code, Qwen Code, Kiro, Qoder, JetBrains AI Assistant, n8n, and more	Other agents

For an unlisted client, use these generic connection details and adapt them to the client's MCP configuration format:

Endpoint: https://mcp.codealive.ai/api
Transport: Streamable HTTP
Authentication header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE

For a private deployment, replace the endpoint with your server's /api URL. See Self-Hosting for deployment guidance.

Connecting the server is half the setup. Coding agents may continue using their built-in search unless project instructions tell them to prefer CodeAlive. Ready-made rules for AGENTS.md, CLAUDE.md, and client-specific instruction files are in Instructing Coding Agents.

🔧 Advanced: Local Development

For developers who want to customize or contribute to the MCP server.

Prerequisites

Python 3.11+
uv (recommended) or pip

Installation

# Clone the repository

git clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git cd codealive-mcp

Setup with uv (recommended)

uv venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate uv pip install -e .

Or setup with pip

python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install -e .

Local Server Configuration

After installing the server locally, point your MCP client at .venv/bin/python with src/codealive_mcp_server.py as the first argument and provide CODEALIVE_API_KEY in the process environment. Client-specific configuration belongs in the MCP integration guides.

Running HTTP Server Locally

# Start local HTTP server

export CODEALIVE_API_KEY="your_api_key_here" python src/codealive_mcp_server.py --transport http --host localhost --port 8000

Test health endpoint

curl http://localhost:8000/health

HTTP transport validates Host and browser Origin headers. Loopback hosts (localhost, 127.0.0.1, ::1) work without extra configuration. For a shared hostname, configure an exact allowlist:

export CODEALIVE_MCP_ALLOWED_HOSTS="mcp.codealive.yourcompany.com"

Only for browser callers; ordinary MCP clients do not send Origin.

export CODEALIVE_MCP_ALLOWED_ORIGINS="https://mcp.codealive.yourcompany.com" python src/codealive_mcp_server.py --transport http --host 0.0.0.0 --port 8000

The equivalent repeatable CLI options are --allowed-host and --allowed-origin. Do not use * for an Internet-facing server.

Testing Your Local Installation

After making changes, quickly verify everything works:

# Match pyproject.toml exactly; older uv versions reject the locked setup.

uv --version # expected: uv 0.11.28 uv sync --locked --extra test

Install the repository pre-push dependency audit once per clone

./scripts/setup-hooks.sh

Quick smoke test (recommended)

make smoke-test

Or run directly

python smoke_test.py

With your API key for full testing

CODEALIVE_API_KEY=your_key python smoke_test.py

Run unit tests

make unit-test

Run all tests

make test

Equivalent direct locked test run

uv run pytest src/tests/ -q

The smoke test verifies:

Server starts and connects correctly
All tools are registered
Each tool responds appropriately
Parameter validation works
Runs in ~5 seconds

🌐 Community Plugins

🚢 HTTP Deployment (Self-Hosted & Cloud)

**Deploy the

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Codealive MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

CodeAlive MCP: Deepest Context Engine for your projects (especially for large codebases)

What is CodeAlive?

🛠 Available Tools

🎯 Usage Examples

📚 Agent Skill

Table of Contents

🚀 Quick Start (Remote)

Step 1: Get Your API Key

Step 2: Open Your Client Guide

🚀 Quick Start (Agentic Installation)

🤖 AI Client Integrations

🔧 Advanced: Local Development

Prerequisites

Installation

Setup with uv (recommended)

Or setup with pip

Local Server Configuration

Running HTTP Server Locally

Test health endpoint

Only for browser callers; ordinary MCP clients do not send Origin.

Testing Your Local Installation

Install the repository pre-push dependency audit once per clone

Quick smoke test (recommended)

Or run directly

With your API key for full testing

Run unit tests

Run all tests

Equivalent direct locked test run

🌐 Community Plugins

🚢 HTTP Deployment (Self-Hosted & Cloud)