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

AGENTS.md Generator

제작자: nushey버전 0.6.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.nushey/agents-md-generator

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Analyzes codebases with tree-sitter and generates AGENTS.md files for AI 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: 기타

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": {
    "agents-md-generator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agents-md-generator -- uvx agents-md-generator

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "agents-md-generator": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "agents-md-generator": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-md-generator"
      ]
    }
  }
}

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 nushey 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 32537개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 42%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

AGENTS.md Generator, 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(0.6.1)은 2개월 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, TF Rooms

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

TF Rooms

제작자: tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

클라우드에서 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.

agents-md-generator

MCP server that analyzes codebases with [tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) and generates [`AGENTS.md`](https://agents.md/) files.

Python · C# · TypeScript · JavaScript · Go

Installation · Usage · Configuration · How It Works · Contributing


Compatible with any MCP-capable client: Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and others.

The server exposes three tools with a clear separation of concerns:

  • `generate_agents_md` — main entry point. Runs the analysis pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions to your client.
  • `scan_codebase` — standalone context tool for when you want deep codebase understanding without generating any file.
  • `read_payload_chunk` — streams the payload back in chunks regardless of which tool produced it.

No large data travels over the MCP wire.

Table of Contents

  • Installation
  • Option A — pip install + setup wizard
  • Option B — uvx
  • Usage
  • Tools
  • Tool Parameters
  • What Gets Generated
  • How Incremental Scanning Works
  • How Large Payloads Are Streamed
  • Cache and Payload Location
  • Project Configuration
  • Options
  • Environment Variables
  • Project Size Profiles
  • What the Analysis Detects
  • Credits

Installation

Requirements: Python 3.11+, Git, and any MCP-compatible client.

See [INSTALLATION.md](https://github.com/nushey/agents-md-generator/blob/main/INSTALLATION.md) for the full guide including prerequisites and troubleshooting.

Option A — pip install + setup wizard (recommended)
pip install agents-md-generator

agents-md-generator setup

The setup wizard detects your installed clients, asks whether to configure globally or per-project, and patches the config files automatically. Supports Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, and Codex CLI.

Option B — uvx (no install needed)

If you have uv installed, uvx runs the package without a prior install step. Add the entry manually to your client's MCP config:

{

"mcpServers": { "agents-md": { "command": "uvx", "args": ["agents-md-generator"] } } }

For Claude Code specifically:

claude mcp add agents-md -- uvx agents-md-generator

claude mcp add defaults to --scope local (current project only). Add -s user to register it for all projects.


Usage

Once registered, ask your AI client:

"Generate the AGENTS.md for this project"

The client will call generate_agents_md automatically. To scan a different directory:

"Generate the AGENTS.md for the project at /path/to/project"

Tools
ToolPurpose
generate_agents_mdMain entry point. Runs the pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions. Use this to create or update AGENTS.md.
scan_codebaseStandalone context tool. Analyzes the codebase and returns a pure data payload with no AGENTS.md mandate. Use this when you need architectural context for any other task.
read_payload_chunkStreams the payload written by either tool in chunks until has_more is false.
Tool Parameters

generate_agents_md

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Path to the project root

scan_codebase

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Path to the project root
force_full_scanbooleanfalseIgnore cache and rescan everything when explicitly set to true.

read_payload_chunk

ParameterTypeDefaultDescription
project_pathstring"."Must match the path used in the preceding tool call
chunk_indexinteger—Zero-based chunk index. Increment until has_more is false

What Gets Generated

The generated AGENTS.md follows the agents.md open standard. It is written as a README for AI agents, not as documentation for humans. Sections include:

SectionContents
Project OverviewTech stack and top-level architecture shape
Architecture & Data FlowDetected layers or domains with data flow direction
Conventions & PatternsNaming rules, export contracts, import rules, how to add new entities end-to-end
Environment VariablesVariables detected in source files and .env.example
Setup CommandsExact install and run commands from package.json, Makefile, etc.
Development WorkflowBuild, watch, and dev server commands
Testing InstructionsTest commands and framework info (if detected)
Code StyleLint/format commands (if config files detected)
Build and DeploymentCI pipeline info (if detected)

Sections with no detected data are omitted entirely.


How Incremental Scanning Works

  1. First run (cold start) — all git-tracked source files are parsed with tree-sitter and cached
  2. Subsequent runs — only files whose SHA-256 hash changed since the last scan are re-parsed
  3. Semantic diff — for modified files, only changed public symbols are included in the payload
  4. No source changes? — the tool stops and asks whether you want to improve the existing AGENTS.md content anyway
  5. Private symbols and test file internals are excluded from both cache and payload — only the public API surface matters for AGENTS.md
How Large Payloads Are Streamed

For large codebases the analysis payload can be too big to return inline over the MCP wire. The server handles this transparently through read_payload_chunk.

Scans run in a separate process with stage progress notifications and a five-minute timeout. Cancellation stops the scan worker. Only one scan per project can run at a time in a server instance; use .agents-config.json to narrow repositories that exceed the time limit.

Generation always assembles a current snapshot, reusing cached symbols for unchanged source files. An interrupted generation can be retried even after its payload was consumed or another scan ran. The client remains responsible for writing AGENTS.md.

Serialized payloads are capped at 300,000 characters. Dropped analysis sections are recorded in metadata.degradations and metadata.truncated_sections. Existing AGENTS.md content and writing instructions are preserved; if these alone exceed the budget, the tool returns an error instead of truncating the document.

generate_agents_md flow

  1. generate_agents_md runs the pipeline internally, writes the payload to disk (including AGENTS.md writing rules), and returns total_chunks with read instructions
  2. The client calls read_payload_chunk(project_path, chunk_index=0), then increments chunk_index until has_more is false
  3. The client concatenates all data fields — the payload contains the rules and analysis data needed to write AGENTS.md
  4. The payload file is automatically deleted after the last chunk is read

scan_codebase flow (pure context, no AGENTS.md mandate)

  1. scan_codebase runs the analysis and writes a pure data payload to disk
  2. Same chunked read via read_payload_chunk
  3. The client uses the payload for any purpose — code review, planning, Q&A

This flow is pure MCP — no filesystem access required from the client side. Any MCP-compatible client can follow it.

Cache and Payload Location

All runtime artifacts are stored outside your project, in the user cache directory:

~/.cache/agents-md-generator/<project-hash>/cache.json  ← incremental scan cache

The is a SHA-256 of the project's absolute path — unique per project. Nothing is written to your repository.

Note: The server also writes a temporary payload.json to this directory during analysis, but it is managed entirely by the read_payload_chunk tool and deleted automatically after the last chunk is read. You never need to access it directly.


Project Configuration

Create .agents-config.json at your project root to customize behavior. This file is optional — all fields have defaults, and you can commit it to share settings with your team.

Full default configuration

{

"project_size": "medium", "exclude": [ "/node_modules/", "/bin/", "/obj/", "/.git/", "/dist/", "/build/", "/__pycache__/", "**/*.min.js", "**/*.min.css", "**/*.bundle.js", "/vendor/", "/packages/", "/.venv/", "/venv/", "/bower_components/", "/app/lib/", "/wwwroot/lib/", "/wwwroot/libs/", "/static/vendor/", "/public/vendor/", "/assets/vendor/", "/site-packages/" ], "include": [], "languages": "auto", "agents_md_path": "./AGENTS.md", "max_file_size_bytes": 1048576 }

Options
KeyDefaultDescription
project_size"medium"Project scale — tunes all internal caps and thresholds (see Project Size Profiles)
exclude(see above)Glob patterns to exclude from analysis
include[]If non-empty, only analyze files matching these patterns
languages"auto""auto" detects all supported languages, or pass a list like ["typescript", "python"]
agents_md_path"./AGENTS.md"Output path for the generated file
max_file_size_bytes1048576Files larger than this are skipped (default: 1 MB)
Environment Variables
VariableDefaultDescription
AGENTS_MD_LOG_LEVELINFOServer log verbosity. Set to DEBUG to see per-file analysis details. Valid values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
Project Size Profiles

The project_size setting controls how aggressively the payload is compressed. A single knob tunes all internal caps — methods per class, symbols per file, directory aggregation, route caps, tree depth, and impact filtering.

ProfileLines (guidance)Impact filterDescription

| "small" | 0–15k | medium | Generous caps — nearly

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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