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

Lenspr

제작자: kyrylopr버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.kyrylopr/lenspr

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Stop vibecoding blind. Code graph so your AI stops breaking things across your codebase.

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.

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": {
    "lenspr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lenspr"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add lenspr -- uvx lenspr

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "lenspr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lenspr"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "lenspr": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "lenspr"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 kyrylopr 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 4907개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 4907개 중 5%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 4907개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Lenspr, 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(0.1.1)은 9개월 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: 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★ 34,245MIT4일 전 업데이트
설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

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

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT16일 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.

Code intelligence for AI coding agents. Your AI sees dependencies before making changes.

Alpha (0.1.x) — works on real projects, used daily by the author. Expect rough edges.

AI assistants edit your code one file at a time. They don't see dependencies. They grep, read, guess — and break things three files away.

LensPR builds a dependency graph of your codebase and gives your AI structural understanding before it changes anything.

Quick Start

Requires Python 3.11+, macOS or Linux. For TypeScript/JS projects, also Node.js 18+.

pip install 'lenspr[all]'

lenspr init . lenspr setup .

Restart your IDE. Done. Your AI now has lens_* tools.

Add .lens/ to your .gitignore — the graph is local and rebuilt from source.


What It Does

"What depends on this function?"

One call returns source code, who calls it, what it calls, and related tests:

> lens_context("auth.login_handler")

source: 42 lines callers: auth_routes.create_routes, test_auth.test_login_success callees: db.get_user, crypto.verify_password, jwt.create_token tests: test_login_success, test_login_wrong_password

Without LensPR your AI makes 5-7 grep/read calls and still misses things. With LensPR — one call, full picture.

"What breaks if I change this?"

Before any modification, the AI sees the blast radius:

> lens_check_impact("models.User")

severity: CRITICAL direct_dependents: 15 indirect_dependents: 23 affected_modules: auth, payments, notifications tests_covering: 3

The AI warns you, changes its approach, or asks for confirmation. No more blind edits.

"How healthy is this codebase?"
> lens_vibecheck()

score: 86/100 (B) test_coverage: 17/25 — 67% functions tested dead_code: 20/20 — 0% dead code circular_imports: 15/15 — 0 cycles architecture: 12/15 — 1 violation documentation: 8/10 — 81% documented graph_confidence: 14/15 — 94% edges resolved

Track whether the codebase is improving or degrading over time.

Cross-language visibility

LensPR connects frontend and backend into a single graph:

LoginModal.tsx → fetch("/api/auth/login")

↓ CALLS_API Backend: @router.post("/login") → login_handler() → db.query(User) [reads: users] → verify_password() → create_jwt_token()

Also tracks: database tables, Docker services, env vars, CI/CD workflows, SQL migrations.


Works With

IDESetup
Claude Codelenspr setup . — automatic
CursorCopy .mcp.json to .cursor/mcp.json
Any MCP clientlenspr serve

Languages: Python (95%+ resolution via Jedi/Pyright) and TypeScript/JavaScript (85-95% via tree-sitter + TS Compiler API).

Infrastructure: .sql files, Dockerfiles, docker-compose.yml, GitHub Actions workflows, .env files — all parsed into the same graph.

Everything runs locally. Your code never leaves your machine.


Key Features

Impact AnalysisSeverity (LOW → CRITICAL) before any change
One-Call ContextSource + callers + callees + tests in one request
Cross-LanguageFrontend HTTP → backend routes, DB tables, Docker, env vars, CI/CD
Surgical EditsTargeted find/replace within a function — no full file rewrites
Dead CodeFind unreachable functions (Django, FastAPI, Celery entry points)
Architecture RulesEnforce layer boundaries — violations warn before changes apply
Git per FunctionBlame, history, commit scope at function level
Session MemoryAI picks up where it left off across context resets
Auto-SyncFile watcher updates graph on every save
Health Score0-100 score across 6 dimensions — track quality over time

60+ tools organized in 12 groups — enable only what you need with lenspr tools.

All tools by category

Navigation & Search (8): lens_context, lens_get_node, lens_search, lens_grep, lens_find_usages, lens_get_structure, lens_list_nodes, lens_get_connections

Modification (6): lens_update_node, lens_patch_node, lens_add_node, lens_delete_node, lens_rename, lens_batch

Analysis (6): lens_check_impact, lens_validate_change, lens_health, lens_dead_code, lens_dependencies, lens_diff

Quality (7): lens_vibecheck, lens_nfr_check, lens_test_coverage, lens_security_scan, lens_dep_audit, lens_fix_plan, lens_generate_test_skeleton

Architecture (9): lens_arch_rule_add, lens_arch_rule_list, lens_arch_rule_delete, lens_arch_check, lens_class_metrics, lens_project_metrics, lens_largest_classes, lens_compare_classes, lens_components

Git (4): lens_blame, lens_node_history, lens_commit_scope, lens_recent_changes

Infrastructure (5): lens_api_map, lens_db_map, lens_env_map, lens_ffi_map, lens_infra_map

Testing & Tracing (3): lens_run_tests, lens_trace, lens_trace_stats

Annotations (5): lens_annotate, lens_save_annotation, lens_batch_save_annotations, lens_annotate_batch, lens_annotation_stats

Session (4): lens_session_write, lens_session_read, lens_session_handoff, lens_resume

Temporal (2): lens_hotspots, lens_node_timeline

Explanation (1): lens_explain


Known Limitations

  • Windows — not supported. macOS and Linux only.
  • `self.method()` calls — static parser can't fully resolve instance method dispatch. Workaround: lens_trace (Python 3.12+) resolves these at runtime.
  • Go, Rust, Java — not yet supported. Parser interface is ready for contributors.
  • Dynamic code — getattr, eval, dynamic imports can't be tracked statically.

Contributing

Try it. If it breaks, tell me.

  • Bug reports — even "this doesn't work" is helpful
  • Language parsers — Go, Rust, Java (BaseParser interface is ready)
  • Ideas — open an issue

License

MIT


Built because AI kept breaking my code.

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