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

Codelogic MCP Server

제작자: CodeLogicIncEngineering버전 1.3.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.CodeLogicIncEngineering/codelogic-mcp-server

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

An MCP Server to utilize Codelogic's rich software dependency data in your AI programming assistant.

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: 기타
  • 입력해야 할 값: CODELOGIC_SERVER_HOST, CODELOGIC_USERNAME, CODELOGIC_PASSWORD, CODELOGIC_WORKSPACE_NAME

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: CODELOGIC_SERVER_HOST, CODELOGIC_USERNAME, CODELOGIC_PASSWORD, CODELOGIC_WORKSPACE_NAME, CODELOGIC_DEBUG_MODE

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

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

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": {
    "codelogic": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codelogic-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CODELOGIC_SERVER_HOST": "your-value",
        "CODELOGIC_USERNAME": "your-value",
        "CODELOGIC_PASSWORD": "your-value",
        "CODELOGIC_WORKSPACE_NAME": "your-value",
        "CODELOGIC_DEBUG_MODE": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add codelogic --env CODELOGIC_SERVER_HOST=your-value --env CODELOGIC_USERNAME=your-value --env CODELOGIC_PASSWORD=your-value --env CODELOGIC_WORKSPACE_NAME=your-value --env CODELOGIC_DEBUG_MODE=your-value -- uvx codelogic-mcp-server

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "codelogic": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codelogic-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CODELOGIC_SERVER_HOST": "your-value",
        "CODELOGIC_USERNAME": "your-value",
        "CODELOGIC_PASSWORD": "your-value",
        "CODELOGIC_WORKSPACE_NAME": "your-value",
        "CODELOGIC_DEBUG_MODE": "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": {
    "codelogic": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codelogic-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CODELOGIC_SERVER_HOST": "your-value",
        "CODELOGIC_USERNAME": "your-value",
        "CODELOGIC_PASSWORD": "your-value",
        "CODELOGIC_WORKSPACE_NAME": "your-value",
        "CODELOGIC_DEBUG_MODE": "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

  • CODELOGIC_SERVER_HOST 필수 env
    url to the CodeLogic server e.g. https://myco.app.codelogic.com
  • CODELOGIC_USERNAME 필수 env
    CodeLogic server username
  • CODELOGIC_PASSWORD 비밀 필수 env
    CodeLogic server password
  • CODELOGIC_WORKSPACE_NAME 필수 env
    the workspace name that your code is scanned into
  • CODELOGIC_DEBUG_MODE env
    When enabled, additional debug files such as timing_log.txt and impact_data*.json will be generated. Defaults to false

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 CodeLogicIncEngineering 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 21%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Codelogic MCP Server, 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: CODELOGIC_SERVER_HOST, CODELOGIC_USERNAME, CODELOGIC_PASSWORD, CODELOGIC_WORKSPACE_NAME

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(1.3.0)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Symantec Cloud DLP AIops

제작자: AIops-tools

Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.

내 컴퓨터에서 실행오늘 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.

lineai-mcp-server

An MCP Server to utilize Lineai's rich software dependency data in your AI programming assistant.

Documentation

Code-derived architecture documentation lives in docs/ (added in LIN-737; updated for the LIN-699 changes — PR #61 / neo4cape #1860):

  • docs/architecture.md — full architecture analysis: module map, tool surface and the Lineai /api/... endpoints each tool calls, auth flow, caching, error-handling taxonomy, configuration, packaging/release, and findings.
  • docs/architecture-diagrams.md — Mermaid diagram set (ecosystem, module map, call sequence, auth/caching, error taxonomy).
  • docs/rendered-diagrams/ — committed SVG renders of every diagram.

Components

Tools

The server implements eight tools: two impact tools plus six graph tools backed by the Lineai graph HTTP API.

Code Analysis Tools
  • lineai-method-impact: Pulls an impact assessment from the Lineai server's APIs for your code.
  • Takes the given "method" that you're working on. Pass the fully-qualified class name in "class" (e.g. com.acme.shell.AnalyzeCommands) when the simple name may exist in several repositories: a fully-qualified class selects exactly that class, while a simple name that matches several classes returns an ambiguity page listing the candidates instead of silently analyzing another repository's class.
  • The impact is a bounded upstream traversal from the Lineai graph impact endpoint (depth argument, default 3, max 10). The report's Impact scope section says where the data came from (graph, or the legacy full-chain endpoint when the graph endpoint is not deployed) and whether it is complete (ok) or a lower bound (partial) — a partial result is never "no impact".
  • lineai-database-impact: Analyzes impacts between code and database entities.
  • Takes the database entity type (column, table, or view) and its name.

All eight tools also accept optional workspace and materialized_view_id arguments to scope a single call; when neither is given (and LINEAI_WORKSPACE_NAME is unset) the server's default workspace's latest materialized view is used automatically.

Graph API tools

These call POST / GET endpoints under /api/ai-retrieval/graph/ on the same host as LINEAI_SERVER_HOST, using the same session auth as other MCP tools. If graph routes are not deployed, the server returns a clear “graph not available” style message (often after HTTP 404).

  • lineai-graph-capabilities: GET — discover supported relationship types, limits, and flags for the workspace materialized view (materializedViewId resolved like every other tool: explicit id → workspace argument → LINEAI_WORKSPACE_NAME → server default).
  • lineai-graph-search: Search nodes by text query / q and/or identity_prefix; optional scan_space (scan space id or display name), prefer_latest_scan, limit. Results are ranked by the server (exact short name → exact fully-qualified name → class-like labels → text score → newest scan) and data.hits[i] describes data.nodes[i] (score, matchKind, labelTier); data.totalHitCount is the real total, so a full page means "narrow the query", not "absent".
  • lineai-graph-impact: Bounded dependency / blast-radius traversal from seed_node_ids with direction (upstream = what depends on the seeds, downstream, both) and depth (server default 3, max 10). The response carries status (ok | partial), truncated, nodeCount, staticAnalysisGap and assumptionsApplied markers; the tool prints a note above the JSON whenever the result is partial, degraded, or an older server ignored an option.
  • lineai-graph-path-explain: Shortest-path style explanation between from_node_id and to_node_id.
  • lineai-graph-validate-change-scope: Heuristic checklist / risk summary for a proposed change given seed nodes and proposed_change_summary.
  • lineai-graph-owners: Resolve a node by node_id or identity_prefix and surface property fields whose names contain "owner".

Tool arguments accept snake_case aliases (for example materialized_view_id, seed_node_ids) where noted in the MCP schema; request bodies sent to Lineai use camelCase JSON keys.

Install
Pre Requisites

The MCP server relies upon Astral UV to run, please install

MacOS Workaround for uvx

There is a known issue with uvx on MacOS where the Lineai MCP server may fail to launch in certain IDEs (such as Cursor), resulting in errors like: See issue #11

Failed to connect client closed

This appears to be a problem with Astral uvx running on MacOS. The following can be used as a workaround:

  1. Clone this project locally.
  2. Configure your mcp.json to use uv instead of uvx. For example:
{

"mcpServers": { "lineai-mcp-server": { "type": "stdio", "command": " /uv", "args": [ "--directory", " /lineai-mcp-server-main", "run", "lineai-mcp-server" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " ", "LINEAI_DEBUG_MODE": "true" } } } }

  1. Restart Cursor.
  2. Ensure the Cursor Global Rule for Lineai is in place.
  3. Open the MCP tab in Cursor and refresh the lineai-mcp-server.
  4. Ask Cursor to make a code change in an existing class. The MCP server should now run the impact analysis successfully.

Configuration for Different IDEs

Visual Studio Code Configuration

To configure this MCP server in VS Code:

  1. First, ensure you have GitHub Copilot agent mode enabled in VS Code.
  1. Create a .vscode/mcp.json file in your workspace with the following configuration:
{

"servers": { "lineai-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " ", "LINEAI_DEBUG_MODE": "true" } } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

  1. Alternatively, you can run the MCP: Add Server command from the Command Palette and provide the server information.
  1. To manage your MCP servers, use the MCP: List Servers command from the Command Palette.
  1. Once configured, the server's tools will be available to Copilot agent mode. You can toggle specific tools on/off as needed by clicking the Tools button in the Chat view when in agent mode.
  1. To use the Lineai tools in agent mode, you can specifically ask about code impacts or database relationships, and the agent will utilize the appropriate tools.
Claude Desktop Configuration

Configure Claude Desktop by editing the configuration file:

  • On MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  • On Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Add the following to your configuration file:

"mcpServers": {

"lineai-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " " } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

After adding the configuration, restart Claude Desktop to apply the changes.

Windsurf IDE Configuration

To run this MCP server with Windsurf IDE:

Configure Windsurf IDE:

To configure Windsurf IDE, you need to create or modify the ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json configuration file.

Add the following configuration to your file:

"mcpServers": {

"lineai-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " " } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

After adding the configuration, restart Windsurf IDE or refresh the tools to apply the changes.

Cursor Configuration

To configure the Lineai MCP server in Cursor:

  1. Configure the MCP server by creating a .cursor/mcp.json file:
{

"mcpServers": { "lineai-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "lineai-mcp-server@latest" ], "env": { "LINEAI_SERVER_HOST": " ", "LINEAI_USERNAME": " ", "LINEAI_PASSWORD": " ", "LINEAI_WORKSPACE_NAME": " ", "LINEAI_DEBUG_MODE": "true" } } } }

Note: On some systems, you may need to use the full path to the uvx executable instead of just "uvx". For example: /home/user/.local/bin/uvx on Linux/Mac or C:\Users\username\AppData\Local\astral\uvx.exe on Windows.

  1. Restart Cursor to apply the changes.

The Lineai MCP server tools will now be available in your Cursor workspace.

AI Assistant Instructions/Rules

To help the AI assistant use the Lineai tools effectively, you can add the following instructions/rules to your client's configuration. We recommend customizing these instructions to align with your team's specific coding standards, best practices, and workflow requirements:

When the graph API is available on your Lineai host, extend your rules with the same guidance the server already advertises in its MCP instructions: use **lineai-graph-* tools (search, impact, path-explain, validate-change-scope, owners, capabilities) for bounded graph discovery; if graph calls fail with “not available”, fall back to lineai-method-impact / lineai-database-impact**.

VS Code (GitHub Copilot) Instructions

Create a .vscode/copilot-instructions.md file with the following content:

# Lineai MCP Server Instructions

When modifying existing code methods:

  • Use lineai-method-impact to analyze code changes
  • Use lineai-database-impact for database modifications
  • When the Lineai graph API is available, use lineai-graph-* tools (search, impact, path-explain, validate-change-scope, owners, capabilities) for bounded graph discovery; otherwise rely on method/database impact tools
  • Highlight impact results for the modified methods

When modifying SQL code or database entities:

  • Always use lineai-database-impact to analyze potential impacts
  • Highlight impact results for the modified database entities

To use the Lineai tools effectively:

  • For code impacts: Ask about specific methods or functions
  • For database relationships: Ask about tables,

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기