GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local code graph for TypeScript, Python and Swift: who calls this, what breaks if I change it.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"sonde": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cheppulabs/sonde"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add sonde -- npx -y @cheppulabs/sondeวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"sonde": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cheppulabs/sonde"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"sonde": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cheppulabs/sonde"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub anishmoncivarghese ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.4) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A local code-context engine for AI coding agents. Sonde indexes a TypeScript, Python, or Swift repository into a symbol-level graph in SQLite and exposes three MCP tools — find_symbols, query_graph, and get_impact_radius — so an agent can answer *who calls this*, *what breaks if I change it*, and *which tests relate to it* in one call instead of a search loop.
The honest claim is not "finds what grep cannot". A competent agentic search loop finds the same structural evidence — we measured it, on a real 19,409-line repository, and it scored 1.000 recall on every task.
The claim is the same answers for a fraction of the cost, inside a budget:
| On real production TypeScript | Sonde | Agentic search |
|---|---|---|
| Recall on structural tasks | 1.00 | 1.00 |
| Tool calls | 1.0 | 8.0 |
| Context tokens | 1,262 | 3,621 |
| Latency | 263 ms | 38,602 ms |
| Runs that blew the token budget | 0 of 6 | 3 of 6 |
Sonde matches the baseline's answers on every structural task while using ~3× less context, 8× fewer calls, and ~147× less wall-clock time — and it never exceeds the caller's token budget, because the packer truncates to it by construction. That is the trade being offered.
Where it loses. Behavioural queries with no shared vocabulary — *"where is the retry backoff decided?"* — score 0.00. Local semantic retrieval was built and measured and does not fix it (see the design doc §2.2); the capability is therefore not claimed. If your questions are mostly of that shape, an agentic search loop is the better tool today.
Numbers are reproducible: npm run bench:fixture && npm run bench:large. Full results in BENCHMARK-LARGE.md and BENCHMARK.md.
npm install -g @cheppulabs/sonde
cd your-project sonde init
sonde init indexes the repository and registers sonde as an MCP server in this project's .mcp.json, asking before it writes anything (skip the prompt with sonde init --yes). It never touches an .mcp.json it can't safely merge into — an existing sonde entry that differs from what init would write is left alone and reported, not overwritten.
For Python repositories, use sonde init --resolve; the default tree-sitter tier did not pass the project's placement gate for structural queries.
Equivalent by hand, if you'd rather see every step:
sonde index .
No account or hosted service is required.
sonde doc writes an ARCHITECTURE.md describing the repository's modules, how they depend on each other, and what each one exposes — generated from the graph, so it reports what the code actually does rather than what someone remembered.
sonde doc # write ARCHITECTURE.md
sonde doc --stdout # print it instead sonde doc --check # fail if it is out of date (for CI) sonde doc --module src/store # symbol-level detail, never committed
It is meant to be committed and regenerated, not hand-edited. Regeneration is byte-identical when nothing changed, so it does not churn your diffs; when two branches both regenerate it, resolve the conflict by running sonde doc again rather than merging by hand. It refuses to overwrite an ARCHITECTURE.md it did not generate.
Three things it deliberately does not do:
symbols.ts, parser.ts and references.ts, which manufactured 62 heuristic "references" between modules that never import each other — once the second-heaviest arrow in the diagram.--module has the rest. A diagram containing every dependency is unreadable and therefore shows nothing.sonde status shows the same drift and tier distribution carried by tool response envelopes.COMPILER (resolved exactly by a bundled type checker under --resolve: the TypeScript compiler for TypeScript, pyright for Python), LEXICAL (resolved through an import binding or lexical scope), HEURISTIC (member access or another relationship requiring type inference), EXTERNAL (target outside the indexed repository), or UNRESOLVED (genuinely unplaceable, with a reason).EXTERNAL or UNRESOLVED — never a guessed target and never a silently dropped reference.Sonde measures its zero-setup tree-sitter path against the TypeScript compiler on a pinned fixture and publishes the result, unflattering numbers included (spec §12). COMPILER edges use that compiler directly, so comparing them back to the same authority would not be an independent accuracy test.
Generated: 2026-08-23T18:16:41.557Z TypeScript: 5.9.3 (bundled; repository TypeScript is never loaded)
What these numbers cover. The oracle measures the tree-sitter resolution path — the zero-setup default, and the only tier whose accuracy is in question. COMPILER-tier edges come from the TypeScript compiler itself, so scoring them against the same compiler would measure nothing; they are exact by construction and excluded from these figures. Run sonde index --resolve to produce them.
The oracle is filtered to in-repo targets; node_modules and .d.ts declarations are excluded. Type-only references, JSX intrinsics, export =, decorators, and declaration merging are known expected divergences (spec §10). Tier rows compare that tier alone with the complete oracle, making each tier's independent contribution visible; ALL is the combined result.
These divergences are structural, so reading a precision figure as "how often Sonde is wrong" overstates the error rate:
x.foo() with two visible foo declarations, Sonde emits both as confidence-weighted HEURISTIC edges. At most one matches the compiler, so the other counts as a false positive by construction. The alternative is guessing a single target, which invariant 1 forbids — a wrong resolved-looking edge is worse than two honestly heuristic ones. Precision is therefore capped below 1.000 wherever the fixture contains an ambiguous call.CALLS for new Foo(); the oracle does not model them, so each one is a false positive against ground truth that omits it.RegExpRouter.add to Router.add once the class declares it implements the interface. tsc reports heritage clauses at the type level only, so every member-level edge counts as a false positive against ground truth that does not model them. The capability is the reason impact on an interface method works at all, so the precision cost is disclosed rather than removed.Counts are absolute, not percentages of a large corpus. Fixture edge totals appear below so a single edge's effect on each figure is visible.
Fixture config SHA-256: e02e2d5003f96d1ad22519f04e10d687fe689cf9298e7fcbc588eab525dce1ad
Oracle edges: 9 · Sonde edges: 7 · one oracle edge moves recall by 11.1%
| Edge kind | Tier | Precision | Recall | TP | FP | FN |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CALLS | ALL | 0.500 | 1.000 | 2 | 2 | 0 |
| CALLS | LEXICAL | 0.500 | 0.500 | 1 | 1 | 1 |
| CALLS | HEURISTIC | 0.500 | 0.500 | 1 | 1 | 1 |
| IMPLEMENTS | ALL | 0.500 | 1.000 | 1 | 1 | 0 |
| IMPLEMENTS | LEXICAL | 0.500 | 1.000 | 1 | 1 | 0 |
| IMPLEMENTS | HEURISTIC | 1.000 | 0.000 | 0 | 0 | 1 |
| INHERITS | ALL | 1.000 | 1.000 | 1 | 0 | 0 |
| INHERITS | LEXICAL | 1.000 | 1.000 | 1 | 0 | 0 |
| INHERITS | HEURISTIC | 1.000 | 0.000 | 0 | 0 | 1 |
| REFERENCES | ALL | 0.571 | 0.800 | 4 | 3 | 1 |
| REFERENCES | LEXICAL | 0.800 | 0.800 | 4 | 1 | 1 |
| REFERENCES | HEURISTIC | 0.000 | 0.000 | 0 | 2 | 5 |
Overall: precision 0.571, recall 0.889
Regenerate with npm run bench:oracle.
sonde init [path] [--resolve] [--yes] # index and register project MCP config
sonde index [path] [--resolve] # full index; optional compiler pass sonde update [path] [--resolve] # update; optional compiler pass sonde status [path] # freshness and tier distribution sonde search [path] # find_symbols sonde query [path] # query_graph sonde impact [path] --symbol # get_impact_radius by symbol sonde impact [path] --from-git-diff # impact from working-tree diff sonde doctor [path] # parser/database/tsc health sonde clean [path] # remove the cached index sonde mcp serve [path] # MCP server over stdio
impact also accepts repeatable --symbol options and --token-budget . The init, index, update, status, search, query, impact, doctor, and clean commands accept --json.
better-sqlite3 needs it; installing on an older Node prints an EBADENGINE warning but still completes. If sonde then fails to run, this is why — upgrade Node rather than ignore the warning.--resolve, a bundled pyright drives a COMPILER tier and the same corpora measure 27.00% and 17.42% unresolved. That gate measured *placement* — whether a reference found a target — not whether the target was correct; TypeScript's edges are scored against tsc in ORACLE.md and Python has no equivalent oracle. On the worse corpus the margin is thin: 0.28 points once a known upward bias is reversed. See probes/python-placement/FINDINGS.md.probes/swift-narrowing/FINDINGS.md for the full measurement.ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo