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

patchwork — Codebase Conventions for AI Agents

제작자: SaiNarayana-B버전 0.1.7i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.SaiNarayana-B/patchwork

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools for AI 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: 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": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add patchwork -- uvx patchwork-conventions

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "patchwork": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

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 SaiNarayana-B 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 1385개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 28%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1385개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

patchwork — Codebase Conventions for AI Agents, 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(0.1.7)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: 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★ 34,245MIT3일 전 업데이트
설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

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

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT15일 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.

patchwork

Mine your codebase. Generate CONVENTIONS.md. Stop AI agents from making up your style.


Every team that uses AI coding assistants hits the same wall: Claude writes `getUserById` in a codebase that uses `get_user_by_id`. Cursor creates `components/userCard.tsx` in a project that uses `user-card.tsx`. The agent invented a response shape that doesn't match the rest of the API.

You write a CLAUDE.md manually. It goes stale in two weeks. You write it again.

patchwork automates this. It scans your actual source code using AST analysis and detects what your team really does — not what you think you do.


What it detects

CategoryWhat's mined
NamingFunctions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples
ImportsAbsolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style
StructureSource root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection
Error Handlingtry/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style
TestingFramework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns
API PatternsResponse shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence
Git WorkflowCommit message style, branch naming, co-change file pairs
Tech StackFrameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts

Quick start

pip install patchwork-conventions

cd your-project patchwork scan

That's it. You'll get a CONVENTIONS.md like this:

# CONVENTIONS.md

Auto-generated by patchwork on 2026-06-25

Tech Stack

Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black

Naming Conventions

Python
  • Functions: snake_case (97% consistent)
  • Examples: get_user, parse_response, create_session
  • Classes: PascalCase (100% consistent)
  • Examples: UserService, AuthHandler, DatabaseClient
  • Constants: SCREAMING_SNAKE
  • Examples: MAX_RETRIES, API_BASE_URL
  • Files: snake_case
  • Private prefix: _
  • Test functions: prefix test_

Project Structure

Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)

Key directories:

  • src/ — source root
  • tests/ — test suite
  • migrations/ — database migrations

Error Handling

Python
  • Pattern: try/except
  • Propagation: raise
  • Logging: structlog
  • Custom exception naming: Error suffix
  • ValidationError, AuthError, NotFoundError

Testing Conventions

Python
  • Framework: pytest
  • Coverage: 34 test files / 89 source files (38% ratio)
  • Assertions: assert(...)
  • Coverage tool: pytest-cov
  • Patterns: fixtures, factories

Git Conventions

  • Commit style: conventional commits
  • Examples: feat(auth): add JWT refresh, fix(api): handle null user
  • Branch naming: feature/name + fix/name

Why not argus or sourcebook?

Featurepatchworkargussourcebook
AST-based naming analysis✅ tree-sitter❌ filesystem only❌ not done
Confidence scores✅ per-category❌❌
Real examples from your code✅❌❌
Counter-examples (inconsistencies)✅❌❌
Error handling pattern mining✅❌❌
API response shape detection✅❌❌
Co-change file pairs✅❌✅
Convention checking (check cmd)✅❌❌
MCP server with 8 tools✅❌✅ (4 tools)
Watch mode✅✅ (sync)✅
Zero LLM required✅✅✅ (layer A)
Open source / MIT✅✅❌ BSL

Commands

# Generate CONVENTIONS.md

patchwork scan

Generate for a specific path

patchwork scan /path/to/project

Generate AGENTS.md

patchwork scan --agents-md

Append to CLAUDE.md

patchwork scan --claude-md

Output JSON (for programmatic use)

patchwork scan --json

Print to stdout (don't write file)

patchwork scan --stdout

Limit to specific languages

patchwork scan --lang python --lang typescript

Re-scan and update, preserving manual edits

patchwork update

Show what would change

patchwork diff

Print detected conventions to terminal

patchwork show

Auto-watch mode (regenerate on change)

patchwork watch

Start MCP server

patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode


Claude Code integration

Option 1: CONVENTIONS.md (recommended)
patchwork scan      # run once

CONVENTIONS.md is automatically read by Claude Code

Option 2: Append to CLAUDE.md
patchwork scan --claude-md
Option 3: MCP server

Claude Code — add to ~/.claude.json (or run claude mcp add interactively):

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }

Claude Desktop — add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }

Cursor — add to .cursor/mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", ".", "--stdio"] } } }

Then your AI agent can use 8 on-demand tools:

ToolWhen to use
patchwork_scanGet complete conventions overview
patchwork_namingBefore writing new identifiers
patchwork_structureBefore creating new files/directories
patchwork_stackWhen choosing libraries or commands
patchwork_errorsBefore writing error handling
patchwork_testingBefore writing test files
patchwork_gitBefore writing commit messages
patchwork_checkValidate a proposed name
Option 4: Claude Code skill (SKILL.md)

Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.


Watch mode (CI/auto-update)

# Keep CONVENTIONS.md updated as you code

patchwork watch &

Or in CI — fail if conventions changed

patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")


Python API

from patchwork import scan

from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path

Full scan

report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))

Render to markdown

print(report.to_markdown())

Render to JSON

import json data = json.loads(report.to_json())

Access specific results

naming = report.naming.get("python") print(f"Functions: {naming.functions.style} ({naming.functions.confidence:.0%})") print(f"Examples: {naming.functions.examples}")

structure = report.structure print(f"Source root: {structure.source_root}") print(f"Organisation: {structure.organisation}")


Supported languages

LanguageAST (tree-sitter)Fallback regex
Python✅ full✅
TypeScript✅ full✅
JavaScript✅ full✅
Go✅ (with full extra)✅
Rust✅ (with full extra)✅
Java✅ (with full extra)✅
Ruby, PHP, C#, C++❌✅ regex only

Install full language support:

pip install 'patchwork-conventions[full]'

How it works

your codebase

│ ▼ ConfigDetector ← reads package.json, pyproject.toml, go.mod, Cargo.toml │ ▼ File discovery ← respects .gitignore, skips node_modules etc. │ ▼ Per-language AST ← tree-sitter parses every file into a syntax tree │ ├── NamingMiner → extracts function/class/variable names, classifies style ├── ImportMiner → detects import patterns, aliases, barrel files ├── StructureMiner → analyses directory layout, test co-location ├── ErrorHandlingMiner → detects try/catch patterns, logging, custom exceptions ├── TestingMiner → identifies framework, assertion style, mocking ├── APIPatternMiner → finds response shapes, ORMs, route styles └── GitPatternMiner → mines commit history, branches, co-change pairs │ ▼ ConventionReport │ ├── CONVENTIONS.md (default) ├── AGENTS.md (--agents-md) ├── CLAUDE.md (--claude-md, appends) └── JSON (--json)

All analysis is 100% local — no API calls, no telemetry, no data leaves your machine.


Performance

On a 1,000-file TypeScript monorepo:

  • Without tree-sitter: ~0.8s
  • With tree-sitter (full AST): ~2.1s

On a 500-file Python project:

  • ~1.1s

Results are deterministic — same codebase always produces the same output.


Contributing

git clone https://github.com/yourusername/patchwork

cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest

Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.


License

MIT — free for personal and commercial use.


Topics

claude-code · agent-skills · mcp · context-engineering · hallucination-detection · code-conventions · static-analysis · tree-sitter · developer-tools · ai-coding

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