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

culprit

제작자: noordeen123버전 0.4.0i★ 6i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.noordeen123/culprit

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Deterministic, offline root-cause analysis and pre-commit fix verification for coding agents.

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: 2개 중 2개 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": {
    "culprit": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "culprit"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add culprit -- uvx culprit

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

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

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 10일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 noordeen123 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 3개월 전

  • … 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 5720개 중 85%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5720개 중 24%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5720개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

culprit, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 2개 중 2개를 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 3개월 전 변경됐고, 최신 버전(0.4.0)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 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: REA, Netdata, Front-End Checklist

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

제작자: morluto널리 사용됨↓ 38.9만/주★ 44.8만16일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Netdata

Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.

제작자: netdata널리 사용됨★ 8.1만6일 전 업데이트

클라우드에서 실행

Front-End Checklist

Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.

제작자: thedaviddias널리 사용됨★ 7.5만36일 전 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

culprit

Root-cause analysis for agent-driven development.

Your coding agent finds what introduced a bug, and verifies its own fix is complete before it commits.

Quick start · Tools · Accuracy · Architecture · MCP registry

A real run. The fix patched one caller of parse_config and missed two, so it scores partial .

Why an agent needs this

An agent can dig through git history to find what broke, and it is good at it. What it will not reliably do is spend a dozen tool calls on that every time, or stop and check whether the helper it just changed has three other callers before it commits. culprit turns both into one deterministic call that returns structured JSON it can act on:

The agent asksculprit answers
"What introduced this bug?"Ranked suspect commits, the author's intent, the releases it shipped in
"Is my fix complete?"verify_fix: missed call sites, whether a test shipped, a risk level
"What could this change break?"Reverse-import dependents, covering tests, high-risk shared modules
  • ⚡️ Instant. No test runs, no bisect. Benchmarked at 41% fewer agent tool calls.
  • 🔒 Read-only and offline. Never writes to your repo or PR. No API key, no network.
  • 🔌 MCP-native. 11 tools over stdio, on the official MCP registry, plus a one-command plugin.
  • 🗣️ Language-agnostic. Suspects work anywhere git does. Blast radius reads 12 language families.

Does it actually work?

Benchmarked against 50 real regressions, 25 from git and 25 from systemd, where the introducing commit is known from each fix's Fixes: trailer (author-verified ground truth). Given only the fix commit, culprit blames the removed lines to rank the commits that introduced the bug.

MetricResult
Introducing commit ranked #150% (25/50)
Introducing commit in the top-5 suspect set66% (33/50)

Deterministic and offline, on large C codebases the engine has never seen. Reproduce with python benchmarks/run.py, which clones the repos and scores every case.

But an agent can run git blame itself

It can, and it is good at it. So the honest question is not whether culprit is accurate, but whether it beats or helps an agent that has git and no culprit. Same 10 regressions, three arms, isolated so no arm can read the answer from the fix commit:

culprit aloneagent aloneagent + culprit
Introducing commit ranked #180%90%90%
Introducing commit in top 590%100%100%
Mean tool calls to get there114.98.8 (-41%)
Mean tokens to get there~055,53447,616 (-14%)

The agent wins on accuracy, and culprit does not make it more accurate. What culprit does is get it there in roughly half the steps for about 8,000 fewer tokens per investigation. Tool calls dropped in 10 of 10 cases, tokens in 7 of 10. On the hardest case the agent needed 42 tool calls and 124k tokens alone, against 16 calls and 84k with culprit.

Those savings are already net of reading culprit's output, which is counted in the third column. culprit's own run is one deterministic call, no model, under a second.

So culprit is an accelerator for an agent, not a replacement for one, and not a smarter blamer than one. Method, caveats (n=10, and this slice is easier than the full 50), and reproduction: benchmarks/agent/.

Quick start

Claude Code plugin (installs the MCP server plus a skill that tells the agent when to use it):

/plugin marketplace add noordeen123/culprit

/plugin install culprit@culprit

Any MCP client (Cursor, Windsurf, VS Code, Codex CLI, Zed, Continue, Cline, Amazon Q, Goose):

{

"mcpServers": { "culprit": { "command": "uvx", "args": ["--from", "culprit[mcp]", "culprit-mcp"] } } }

CLI, no agent required:

uvx culprit                     # run from PyPI on demand

rca --verify-fix patch.diff # exit 0 if complete, 1 otherwise

Needs Python 3.10+ and uv for the MCP server. The CLI runs on 3.9+.

The tools

ToolWhat it answers
analyzeFull RCA in one call: classify, suspects or blast radius, risk, test impact
verify_fixIs this diff safe to commit? complete / partial / risky, plus the missed call sites
find_suspectsRank the commits that introduced the bug
check_completenessCall sites of the changed symbol the fix did not touch
get_intentThe introducing commit's message, linked PR, referenced issues
get_evolutionPer-commit history of the buggy lines via git log -L
get_risk_scoreQA gate score (0 to 100, low/medium/high) with contributing factors
get_blast_radiusFeature impact: dependents, covering tests, high-risk files
get_test_impactMinimal test set to run for this change
classify_changeBugfix vs feature, with evidence
from_traceRCA straight from a stack trace, no diff or PR needed

verify_fix, the pre-commit gate

The agent runs this on its own diff before committing:

  • `verdict`: complete when no untouched call site is left behind, partial when one was missed, risky when risk is high. The verdict is the completeness axis; test coverage is the separate confidence axis on risk_level.
  • `untouched_references`: the exact files that still use the changed symbol. This is the list the agent goes and patches.
  • `skipped_symbols`, `adds_test`, `notes`: what was too widely used to check, whether a test shipped, and what to do next.

Loop until complete, then commit. That is the whole idea.

CLI and CI

rca                            # current branch vs the configured base

rca --last # the latest commit only rca --pr 16786 # a specific PR (uses the PR's own base) rca --trace crash.txt # RCA from a stack trace, no fix or PR needed rca --verify-fix patch.diff # check a diff before committing rca --select-tests # print the tests to run for this change rca --html report.html --open # a single self-contained HTML report rca --pr 16889 --fail-on high # exit non-zero when QA risk is high rca serve --repo /path # local web UI with a base picker

CI gate: risk via exit code only, no PR comments, no writes. Copy examples/github-actions/culprit-pr.yml into .github/workflows/:

- run: pip install "culprit>=0.3.0"
  • env: { GH_TOKEN: "${{ github.token }}" } run: rca --pr ${{ github.event.pull_request.number }} --fail-on high

HTML report

--html writes one self-contained file. No CDN, opens offline, attaches to CI. It opens with the verdict: a scored QA risk with the factors behind it, and the prime suspect with how long the bug lived.

Then it reconstructs how the bug got there. Every commit that touched the buggy line, from creation through the commit that broke it (red, with the exact diff) to the fix (green):

Every node expands to its diff. See the full report .

vs git bisect

git bisectculprit
InputA reliable failing testThe fix diff (or a stack trace)
MethodChecks out commits and runs the testBlames the fix's lines plus git log -L
SpeedMinutes (about log2(N) test runs)Instant
OutputFirst bad commitSuspect set, intent, lifecycle, completeness, risk
ConfidenceProofStrong heuristic

--bisect " " runs a real bisect as an optional confirmation layer, in a throwaway git worktree so your checkout is never touched. When the first failing commit matches the blamed suspect, the report stamps it confirmed by git bisect.

Architecture

One normalized context in, one structured JSON result out. The only non-deterministic step is the optional LLM narrative, isolated behind an adapter so the engine runs with no API key.

Two lanes, one engine. Every module writes one slice of the result, so nothing cares whether the target came from gh, the REST API, local git, or a pasted stack trace. Full module map: docs/ARCHITECTURE.md.

Configuration

The base branch resolves in order: the --base flag, then CULPRIT_BASE, then .culprit.toml (base = "origin/main"), then HEAD~1. --last forces the latest-commit view.

PR titles and labels use the GitHub CLI when present, or the unauthenticated REST API for public repos (set GITHUB_TOKEN or GITLAB_TOKEN to raise limits). Deep links cover GitHub, GitLab, Bitbucket, and Gitea. Blast radius reads imports across JS/TS, Python, Go, Java/Kotlin, Ruby, C/C++, C#, PHP, Rust, Scala, and Swift.

Contributing

pip install -e ".[dev]" && pytest

Module map and data shapes: docs/ARCHITECTURE.md. Publishing the MCP server to the registries: docs/PUBLISHING.md. MIT licensed.

PopNx에게 묻기