fish-bridge — Session Knowledge Graph

Name: fish-bridge — Session Knowledge Graph
Author: MakeaMouse

제작자: MakeaMouse버전 0.1.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.MakeaMouse/fish-bridge-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Compresses AI chat sessions into a typed knowledge graph. Local/offline via Ollama.

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: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_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: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY

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

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

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": {
    "fish-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fish-bridge-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add fish-bridge --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value -- uvx fish-bridge-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "fish-bridge": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fish-bridge-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_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": {
    "fish-bridge": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fish-bridge-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "GEMINI_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

ANTHROPIC_API_KEY 비밀 env
API key for Claude extraction backend (omit when using local/Ollama)
OPENAI_API_KEY 비밀 env
API key for OpenAI extraction backend (omit when using local/Ollama)
GEMINI_API_KEY 비밀 env
API key for Gemini extraction backend (omit when using local/Ollama)

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 MakeaMouse 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 7247개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7247개 중 13%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7247개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

fish-bridge — Session Knowledge Graph, 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: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GEMINI_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(0.1.3)은 6개월 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: 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★ 64,224MIT오늘 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★ 5,213MIT지난달 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.

fish_bridge

Session-scoped knowledge graph engine for AI chat context compression.

Converts raw AI chat (40k+ tokens) into a compact typed knowledge graph (~300–800 tokens) and writes it to .github/copilot-instructions.md or CLAUDE.md — automatically included in every AI turn across all modes (ask, edit, agent). No MCP server required for the core workflow.

Raw session (40k tokens) → [fish_bridge] → Compressed graph (350 tokens)

written to copilot-instructions.md picked up by every AI turn automatically

Install

Don't have uv? Get it first: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (macOS/Linux) or see uv docs. It replaces pip + pipx + pyenv in one tool — no virtualenv management needed.

Recommended — `uv tool install` (installs both the fish-bridge CLI and fish-bridge-mcp MCP server on your PATH):

# Local Ollama backend — free, offline (requires Ollama running)

uv tool install fish-bridge-mcp

Gemini backend (~$0.0002/turn, ~95% quality — recommended cloud option)

uv tool install "fish-bridge-mcp[gemini]" export GEMINI_API_KEY=...

Claude backend (~$0.002/turn, ~97% quality)

uv tool install "fish-bridge-mcp[claude]" export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

OpenAI backend (~$0.0003/turn, ~93% quality)

uv tool install "fish-bridge-mcp[openai]" export OPENAI_API_KEY=sk-...

Everything

uv tool install "fish-bridge-mcp[all]"

After install, two commands are available on your PATH:

`fish-bridge` — the main CLI (ingest, compile, show, serve, ...)
`fish-bridge-mcp` — the MCP server for VS Code agent mode

MCP config only (no permanent install needed): use uvx directly in your .vscode/mcp.json — it downloads and runs the MCP server on demand:

{ "command": "uvx", "args": ["fish-bridge-mcp"] }

See the MCP server section below for the full config.

Traditional pip install (for embedding fish-bridge as a library in your own Python project)

pip install fish-bridge-mcp

pip install "fish-bridge-mcp[gemini]" # with Gemini backend pip install "fish-bridge-mcp[claude]" # with Claude backend pip install "fish-bridge-mcp[all]" # everything

</details>

2-minute quickstart

# 1. Initialize for your project

fish-bridge init --tool copilot --project ./

2. Ingest the latest Copilot session (auto-discovers JSONL on macOS/Linux/Windows)

fish-bridge ingest --source copilot

3. View the graph

fish-bridge show

4. Compile to your instructions file (done automatically after ingest)

fish-bridge compile

That's it. .github/copilot-instructions.md now contains a ~350-token compressed summary of your session, replacing raw history in every future turn.

Backends

Backend	Install extra	Model	Quality	Cost/turn
`local` (Ollama)	(none — requires Ollama)	qwen2.5:7b	~85%	$0
`gemini`	`[gemini]`	gemini-2.5-flash	~95%	~$0.0002
`openai`	`[openai]`	gpt-4.1-mini	~93%	~$0.0003
`claude`	`[claude]`	claude-opus-4-7	~97%	~$0.002
`hybrid`	`[claude]` or `[openai]`	local+cloud	best	mixed

Configure with:

fish-bridge config --backend gemini

or set GEMINI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY as env vars

Full CLI reference

# --- Session init ---

fish-bridge init # create session for current project fish-bridge init --tool claude # → writes to CLAUDE.md instead

--- Ingest chat turns ---

fish-bridge ingest --source copilot # auto-discover latest VS Code Copilot session fish-bridge ingest --source copilot --session # target specific session fish-bridge ingest --source paste # paste any chat text — opens $EDITOR (universal fallback) fish-bridge ingest --source file --file export.json # from a saved export file fish-bridge watch --source copilot # tail JSONL, auto-update on new turns

--- Merge external knowledge ---

fish-bridge merge --source document --file HANDOVER.md fish-bridge merge --source codebase --path ./ # git log + README fish-bridge merge --source obsidian --vault ~/notes fish-bridge merge --source deps --path ./ # package.json / pyproject.toml etc. fish-bridge merge --source testout --file results.json # jest / pytest / JUnit fish-bridge merge --source iac --path ./ # Terraform / CDK / CloudFormation fish-bridge merge --source openapi --file openapi.yaml fish-bridge merge --source session --file prior.chatgraph.json

--- Compile & view ---

fish-bridge compile # update instruction file (runs after ingest by default) fish-bridge compile --mode digest # full handover markdown fish-bridge compile --mode focus --query "Redis caching" fish-bridge show # pretty-print active nodes fish-bridge show --all # include resolved/deferred items fish-bridge serve # open Cytoscape.js graph viewer at localhost:8080 fish-bridge digest # generate handover digest

--- Node management ---

fish-bridge resolve "DNC caching strategy" fish-bridge defer "v16 index validation" fish-bridge add "Use Redis for session cache" --type decision fish-bridge conflict show fish-bridge conflict resolve --keep old

--- Export / import / diff ---

fish-bridge export # save .chatgraph.json fish-bridge import prior-session.chatgraph.json fish-bridge diff session-a.chatgraph.json session-b.chatgraph.json

--- Config ---

fish-bridge config --show fish-bridge config --backend gemini

MCP server (optional — agent mode only)

The MCP server adds real-time record_turn capture when using VS Code agent mode. It is not required — the file-based workflow above works in all modes without it.

Add to .vscode/mcp.json (uses uvx — no prior install needed):

"servers": { "fish-bridge": { "command": "uvx", "args": ["fish-bridge-mcp"], "env": { "FISH_BRIDGE_BACKEND": "gemini", "GEMINI_API_KEY": "${env:GEMINI_API_KEY}" } } } }

If you used uv tool install fish-bridge-mcp, you can also reference the installed binary directly:

{ "command": "fish-bridge-mcp" }

See examples/ for Claude Desktop, Cursor, and Windsurf configs.

MCP tools: record_turn, get_context, get_focus, mark_resolved, add_node, export_session, import_session, show_active, list_deferred

Ingest sources

Source	Command	What it ingests
Copilot	`ingest --source copilot`	VS Code Copilot JSONL transcript (auto-discovered)
Paste	`ingest --source paste`	Any chat text — universal fallback
Document	`merge --source document`	Markdown, JSON, YAML specs and ADRs
Codebase	`merge --source codebase`	Git commits + README + HANDOVER
Obsidian	`merge --source obsidian`	Vault notes with wikilinks and frontmatter
Session	`merge --source session`	Prior `.chatgraph.json` export
Deps	`merge --source deps`	package.json, pyproject.toml, Cargo.toml, go.mod, Gemfile, pom.xml
Test output	`merge --source testout`	Jest JSON, pytest JSON, JUnit XML — error nodes per failing test
IaC	`merge --source iac`	Terraform, CDK (synth output), CloudFormation, docker-compose
OpenAPI	`merge --source openapi`	OpenAPI 3.x / Swagger 2.0 / AsyncAPI specs

How it works

Ingest — reads raw chat turns from JSONL (Copilot), paste, or any file format
Extract — LLM extracts typed nodes (questions, decisions, errors, tasks, skills, files) and edges
Dedup — semantic similarity merges near-duplicates; conflict detection flags status reversals
Compile — graph is compressed to ~300–800 token XML/markdown block
Write — block is written to .github/copilot-instructions.md (or CLAUDE.md)
Deliver — AI tool reads the file automatically on the next turn — no injection, no agent required

Documentation

Quickstart
Configuration
Graph schema
Compiler modes
Ingestors

License

MIT — see LICENSE

fish-bridge — Session Knowledge Graph

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

fish_bridge

Install

Gemini backend (~$0.0002/turn, ~95% quality — recommended cloud option)

Claude backend (~$0.002/turn, ~97% quality)

OpenAI backend (~$0.0003/turn, ~93% quality)

Everything

2-minute quickstart

2. Ingest the latest Copilot session (auto-discovers JSONL on macOS/Linux/Windows)

3. View the graph

4. Compile to your instructions file (done automatically after ingest)

Backends

or set GEMINI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY as env vars

Full CLI reference

--- Ingest chat turns ---

--- Merge external knowledge ---

--- Compile & view ---

--- Node management ---

--- Export / import / diff ---

--- Config ---

MCP server (optional — agent mode only)

Ingest sources

How it works

Documentation

License