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

Rpg Encoder

제작자: userFRM버전 0.6.7i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.userFRM/rpg-encoder

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Semantic code graph for AI-assisted code understanding via tree-sitter and MCP.

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

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "rpg-encoder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add rpg-encoder -- npx -y rpg-encoder

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "rpg-encoder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "rpg-encoder": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "rpg-encoder"
      ]
    }
  }
}

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 userFRM 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 32433개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 3%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Rpg Encoder, 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(0.6.7)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

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

Symantec Cloud DLP AIops

제작자: AIops-tools

Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.

내 컴퓨터에서 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.

rpg-encoder

Give your AI agent a brain for your codebase.

AI coding agents waste most of their tool calls fumbling through your codebase with grep, cat, find, and file reads. rpg-encoder fixes that. It builds a semantic graph of your code with Tree-sitter — not just *what calls what*, but *what every function does* — and gives your AI assistant whole-repo understanding via MCP in a single tool call.


Quick Start

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rpg-mcp-server

One command. Works with Claude Code, Cursor, opencode, Windsurf, or any MCP-compatible agent. No Rust toolchain, no cloning, no building — npx downloads a pre-built binary for your platform.

Then open any repo and tell your agent:

*"Build and lift the RPG for this repo"*

Your agent handles everything: indexes entities (seconds), reads each function and adds intent-level features (a few minutes), organizes them into a semantic hierarchy, and commits .rpg/graph.json for your team.

For repos with ~100+ entities, lifting_status will tell your agent to delegate the lifting loop to a sub-agent or a cheaper model — feature extraction is pattern-matching, not novel reasoning. If your runtime has no sub-agent mechanism, run rpg-encoder lift --provider anthropic|openai from the terminal with an API key — the CLI drives an external LLM directly with no agent involvement. After the CLI finishes, call reload_rpg in your session to load the updated graph. The CLI lifts entities with no features; re-lifting stale entities (features present but outdated after code changes) is handled by the in-session MCP flow, not the CLI.

Once lifted, try:

  • *"What handles authentication?"* — finds code even when nothing is named "auth"
  • *"Show everything that depends on the database connection"*
  • *"Plan a change to add rate limiting to API endpoints"*

Use RPG before grep, cat, find

The server instructions tell your agent to reach for RPG tools FIRST for any question about code structure or behavior. That reflex matters — grep, cat, and ad-hoc file reads burn tokens and miss semantic relationships RPG already knows.

If you'd otherwise reach for...Use this instead
grep -r / rg (by intent)search_node(query="...")
grep -r / rg (by name)search_node(query="...", mode="snippets")
cat / reading a functionfetch_node(entity_id="file:name")
chained greps for callers/calleesexplore_rpg(entity_id="...", direction="...")
recursive grep for "what depends on X"impact_radius(entity_id="...")
wc -l / find / treerpg_info
reading many files for contextsemantic_snapshot
manual search → fetch → explore chainscontext_pack(query="...")
"how do I refactor X safely"plan_change(goal="...")

Fall back to grep, cat, or file reads only when the query is about literal text (string search, comments, TODOs, log messages) — not about structure.


How It Works

  1. Parse — Tree-sitter extracts entities (functions, classes, methods) and dependency edges (imports, calls, inheritance) from 15 languages.
  2. Lift — An LLM (your agent, or a cheap API like Haiku) reads each entity and writes verb-object features: *"validate JWT tokens"*, *"serialize config to disk"*.
  3. Organize — Features cluster into a 3-level semantic hierarchy (Area → Category → Subcategory) that emerges from *what the code does*, not the file tree.
  4. Understand — semantic_snapshot compresses the whole graph into ~25K tokens. Your LLM reads it once and *knows the repo*.
The semantic snapshot

Instead of grepping through files, the LLM calls semantic_snapshot once and receives:

  • Hierarchy — every functional area with aggregate features
  • Entities — every function, class, method grouped by area, with its semantic features
  • Dependency skeleton — condensed call graph with qualified names
  • Hot spots — top 10 most-connected entities (the architectural backbone)

~25K tokens covers ~1000 entities. That's 2-3% of a 1M context window — the LLM starts every session already knowing your repo.

Self-maintaining graph

Whenever your working tree changes — committed, staged, or unstaged — the MCP server automatically re-syncs before responding to the next query. A changeset hash over (path, size, mtime) means repeated saves of the same file trigger one sync, and idle queries trigger none. Reverts are detected too: if a previously-dirty file returns to its HEAD state, the graph is restored.

Two ways to lift
ModeCommandCostWho pays
Agent lifting*"Build and lift the RPG"*Subscription tokensYour Claude Code / Cursor subscription
Autonomous liftingauto_lift(provider="anthropic", api_key_env="ANTHROPIC_API_KEY")~$0.02 per 100 entitiesExternal API key (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)

auto_lift calls a cheap external LLM directly — your coding subscription never touches the lifting work. Use api_key_env to resolve keys from environment variables so they never appear in tool call transcripts.


Architecture

Seven Rust crates, one MCP server binary, one CLI binary:

CrateRole
rpg-coreGraph types (RPGraph, Entity, HierarchyNode), storage, LCA algorithm
rpg-parserTree-sitter entity + dependency extraction (15 languages)
rpg-encoderEncoding pipeline, lifting utilities, incremental evolution
rpg-navSearch, fetch, explore, snapshot, TOON serialization
rpg-liftAutonomous LLM lifting (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Gemini)
rpg-cliCLI binary (rpg-encoder)
rpg-mcpMCP server binary (rpg-mcp-server) with 27 tools

MCP Tools (27)

Build & Maintain (4 tools)

ToolDescription
build_rpgIndex the codebase (run once, instant)
update_rpgIncremental update from git changes
reload_rpgReload graph from disk after external changes
rpg_infoGraph statistics, hierarchy overview, per-area lifting coverage

Navigate & Search (5 tools)

ToolDescription
semantic_snapshotWhole-repo semantic understanding in one call (~25K tokens for 1000 entities)
search_nodeSearch entities by intent or keywords (hybrid embedding + lexical scoring)
fetch_nodeGet entity metadata, source code, dependencies, and hierarchy context
explore_rpgTraverse dependency graph (upstream, downstream, or both)
context_packSingle-call search + fetch + explore with token budget

Plan & Analyze (7 tools)

ToolDescription
impact_radiusBFS reachability analysis — "what depends on X?"
plan_changeChange planning — find relevant entities, modification order, blast radius
find_pathsK-shortest dependency paths between two entities
slice_betweenExtract minimal connecting subgraph between entities
analyze_healthCode health: coupling, instability, god objects, clone detection
detect_cyclesFind circular dependencies and architectural cycles
reconstruct_planDependency-safe reconstruction execution plan

Semantic Lifting (11 tools)

ToolDescription
auto_liftOne-call autonomous lifting via cheap LLM API (Haiku, GPT-4o-mini, OpenRouter, Gemini)
lifting_statusDashboard — coverage, per-area progress, NEXT STEP
get_entities_for_liftingGet entity source code for your agent to analyze
submit_lift_resultsSubmit the agent's semantic features back to the graph
finalize_liftingAggregate file-level features, rebuild hierarchy metadata
get_files_for_synthesisGet file-level entity features for holistic synthesis
submit_file_synthesesSubmit holistic file-level summaries
build_semantic_hierarchyGet domain discovery + hierarchy assignment prompts
submit_hierarchyApply hierarchy assignments to the graph
get_routing_candidatesGet entities needing semantic routing (drifted or newly lifted)
submit_routing_decisionsSubmit routing decisions (hierarchy path or "keep")

Supported Languages

15 languages via Tree-sitter:

LanguageEntity ExtractionDependency Resolution
PythonFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
RustFunctions, structs, traits, impl methodsuse, calls, trait impls
TypeScriptFunctions, classes, methods, interfacesimports, calls, inheritance
JavaScriptFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
GoFunctions, structs, methods, interfacesimports, calls
JavaClasses, methods, interfacesimports, calls, inheritance
C / C++Functions, classes, methods, structsincludes, calls, inheritance
C#Classes, methods, interfacesusing, calls, inheritance
PHPFunctions, classes, methodsuse, calls, inheritance
RubyClasses, methods, modulesrequire, calls, inheritance
KotlinFunctions, classes, methodsimports, calls, inheritance
SwiftFunctions, classes, structs, protocolsimports, calls, inheritance
ScalaFunctions, classes, objects, traitsimports, calls, inheritance
BashFunctionssource, calls

Install

MCP server (recommended)
# Claude Code

claude mcp add rpg -- npx -y -p rpg-encoder rp

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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