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

Attocode Code Intelligence

제작자: eren23버전 0.1.26i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.eren23/attocode-code-intel

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local code search, symbol navigation and change impact for coding agents. No model, no API key.

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: 검색 및 AI 기억

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.

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": {
    "attocode-code-intel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "attocode-code-intel"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add attocode-code-intel -- uvx attocode-code-intel

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "attocode-code-intel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "attocode-code-intel"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "attocode-code-intel": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "attocode-code-intel"
      ]
    }
  }
}

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 eren23 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 7226개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 95%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Attocode Code Intelligence, 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(0.1.26)은 그저께 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: 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.

attocode-code-intel

Local code search and navigation for coding agents and for people. It runs as an MCP server for Codex, Claude Code, Cursor and other MCP clients, and as a command in your terminal. It needs no model, no API key and no network.

Status: beta. We measured the search quality (see What we measured). We have not shown that it makes agents faster or more accurate.

Quickstart

You need Python 3.12 or later and Git.

uv tool install attocode-code-intel

cd /path/to/your/project attocode-code-intel init

Then restart your agent. init configures Codex, Claude Code and Cursor. Use --client claude, --client codex or --client cursor for one client. Codex needs a trusted project for a project configuration. Claude Code can ask you to enable the project MCP server.

To check the setup, run attocode-code-intel doctor. It starts the configured server, calls two tools and shows the result for each client. The probe also reports the executable and server version returned by that new probe. An already running client session must be checked separately.

For other clients (VS Code, Zed, Windsurf, Claude Desktop and more), run attocode-code-intel install . attocode-code-intel commands lists the targets.

To run the server without an installation, use uvx. This is a configuration for any MCP client that starts a local command:

{

"mcpServers": { "attocode-code-intel": { "command": "uvx", "args": ["attocode-code-intel", "--project", "/absolute/path/to/your/project"] } } }

You can omit --project if the client sends one workspace root. Otherwise the server looks for a repository marker such as .git in the working folder and its parents, but never selects your home folder. If it finds no repository, it stops with an error.

To use the latest source, install from a clone of this repository: uv tool install /path/to/attocode/packages/code-intel.

What your agent gets

Version 0.1.26 gives Rust precision lookups a shared five-second budget and fixes cancelled startup cleanup when a child retains inherited pipes. Other languages keep two seconds; longer reloads still return partial evidence.

Version 0.1.25 uses OpenAI embeddings only when you set ATTOCODE_EMBEDDING_MODEL=openai. Before, an OPENAI_API_KEY in the environment was enough to send code chunks to OpenAI at index time. Rust references are also more reliable while rust-analyzer loads.

Version 0.1.24 adds ATTOCODE_INTEL_RANKING_PROVIDER=openrouter, a preset for the opt-in hosted rerank. In a frozen trial with 24 short questions, the rerank found 24 of 26 labeled files in the first five results, against 20 without it; see Hosted rerank. Rerank stays off by default, because it sends source excerpts to OpenRouter.

Version 0.1.23 is listed in the official MCP Registry and documents a uvx quick start. The opt-in hosted rerank now accepts the dated model ID that OpenRouter returns; see Hosted rerank. Rerank stays off by default.

Version 0.1.22 adds an opt-in discovery budget of up to 100,000 files (ATTOCODE_INTEL_DISCOVERY_MAX_FILES; the default stays 50,000). It also packages the LLM client, so ATTOCODE_FLAG_CONFIDENCE=llm and LLM rule synthesis work from a PyPI install when an OpenRouter or Anthropic key is set.

Version 0.1.21 includes configured search-discovery coverage, OCaml interface parsing and more conservative Go/Rust fallback evidence. The existing 100 ms native budget and 50,000-file discovery safety ceiling remain; bounded fallback is heuristic.

Version 0.1.20 improves native OCaml/Perl call candidates and conservative workspace import candidates for OCaml, Perl and Crystal. Physical paths and ambiguity remain guarded; native limits, ranking and dependencies are unchanged. Optional grammars must be explicitly available before analysis; navigation never downloads them.

Version 0.1.19 restores source text into spare space after fitting a complete compact search page. Existing hits, visible text, source lines and continuations remain protected within the same response budget; ranking and retrieval are unchanged.

Version 0.1.7 also provides changes and trace commands: investigate a diff, follow source-backed caller paths, export JSON/Markdown, and check or refresh saved evidence. MCP equivalents change_context and trace_flow are local full-profile tools. Version 0.1.8 adds exact file/symbol selection and bounded changed-class summaries, with --class-mode expand for class-wide callers. Version 0.1.9 keeps Python docstrings and parameter types, and lists impact results nearest first. Version 0.1.10 shows the best test hit second for "tested" searches, and counts Swift Tests/ folders as tests. Version 0.1.11 counts more test file names as tests, such as _test.dart and Perl .t scripts and t/ modules. Version 0.1.12 makes doctor --client claude read the local-scope entry that claude mcp add writes to ~/.claude.json. Version 0.1.13 fills compact search pages within their budget, offers bounded deeper searches, and repairs stale navigation indexes after successful restart parsing. Version 0.1.18 restores the ready phase after a failed snapshot load is followed by a complete fallback rebuild. Incomplete recovery stays guarded.

Version 0.1.17 lets a later explicit inspection retry a failed selected-file parse after a one-second cooldown, preserving immediate-repeat and source guards. Version 0.1.16 stabilizes tied symbol pages and reduces the Docker image while preserving runtime contracts. It adds bounded online maintenance evidence; the preview and restart experiments did not justify product changes. Version 0.1.15 adds parser ownership by thread, one language-server stderr reader, bounded native recovery without static callers and release install verification on GitHub runners. Version 0.1.14 adds bounded selected-file recovery, safe navigation publication, guarded Elixir definitions and doctor probe identity. See the change investigation guide.

The agent sees 16 tools (the daily profile):

UseTools
Find codesemantic_search, fast_search, search_symbols, bootstrap, relevant_context
Read a symbolinspect_symbol, symbols, cross_references, call_graph
See structuredependencies, explore_codebase, project_summary
Plan a changeimpact_analysis, suggest_tests, review_change
Check the servercapabilities
  • When the agent knows a symbol, inspect_symbol(symbol_name="...", task_hint="...") gives the definition, the source, the references and candidate tests in one call.
  • In an unfamiliar repository, bootstrap(task_hint="...") finds the relevant code and gives a map.
  • impact_analysis and suggest_tests help plan the checks for a change.

For all tools (about 140: rules, security scans, history, snapshots and more), add --profile full to init. The tool catalog lists them. The search details page describes ranking, the response format and the experimental rerankers.

For an experimental local seven-tool surface (0.1.5 or later), use init --profile lean and restart your client. It advertises bootstrap, search_symbols, inspect_symbol, semantic_search, impact_analysis, suggest_tests and capabilities, with conditional routing instructions and 2,000-token responses. Without file watching, notify_file_changed is an eighth tool. Advanced tools require a full-profile session. This opt-in profile has no demonstrated completion benefit; see the completed pilot.

Commands for people

Run these in your project:

attocode-code-intel query "parse config"      # search the code with its own words

attocode-code-intel symbols src/app.py # the symbols of a file attocode-code-intel symbols --search greet # find a symbol by name attocode-code-intel impact src/app.py # the files that a change can affect attocode-code-intel deps src/app.py # what a file imports, and what imports it attocode-code-intel hotspots # the files with the most risk or complexity

Search matches the words of the code and its paths. It does not use embeddings unless you install the semantic extra.

What we measured

  • Search. We ran the 560 issues of Loc-Bench V1, with the full issue as the query. For 53.2% of them, the first five files held all files of the fix (file Acc@5 0.532). On a mix of 10 public benchmarks, file Acc@5 was 0.425. See the first-stage results and the matrix results.
  • Agents. In four studies, Claude Code (Sonnet 5.5) named the files to edit for an issue. The server did not raise file Acc@5. Each run with the server cost 1.4 to 2.1 times as much. When the agent could choose, it seldom called the server. See the agent pilot and study R3.

The R6 review study found no demonstrated review benefit. The completed R7 repair pilot also found no demonstrated benefit; its reviewed decision is to stop expansion. The 2026-10-22 investigation pilot stopped incomplete after its first task pair because structured-output/tool calls failed the frozen protocol. It provides no quality, cost or time benefit evidence.

Limits and troubleshooting

  • First search. The first tool call starts the index build. A search waits up to 15 seconds for the index. On a large repository, a search can report that the index is warming. Then search again. An empty result during warm-up does not prove that the code is absent.
  • Index location. The index is in .attocode/ in your project. When the server makes that folder, it adds a .gitignore, so the index stays out of commits.
  • What the index reads. By default the server discovers at most 50,000 eligible files and skips files over 1 MB. From 0.1.22, the discovery budget setting allows an explicit limit up to 100,000; the selected index can be smaller under its independent file limit. It skips files that .gitignore ignores, and folders that start with a dot. It also skips folders named dist, build, out, output, target, env, tmp, vendor or coverage, and binary, media and lock files. If a build-named folder contains real source, explicitly re-include it with a root .gitignore entry such as !dist/; discovery and edit refresh honor that override.
  • Languages. The base install parses Bash, C, C#, C++, CSS, Elixir, Go, HCL, HTML, Java, JavaScript, JSON, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, Swift, TOML, TypeScript, YAML a

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