ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

AI Architect MCP Codebase

โดย cdeustรุ่น 0.14.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.cdeust/ai-architect-mcp-codebase

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Codebase intelligence MCP — index any repo into a property graph; 26 tools for agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cdeust ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1389 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 58% ของอีก 1389 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1389 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

AI Architect MCP Codebase ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.14.0) เข้า registry 41 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

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

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

An MCP server that indexes a repository into a local code graph and answers structural questions about it: who calls this, what depends on it, what a diff touches, how execution reaches a function.

What it is · Install · First session · Tools · Limits · Development


What it is

ai-architect-mcp-codebase parses a repository with tree-sitter, stores the symbols and their relationships (definitions, calls, imports, implementations, uses) in an embedded LadybugDB graph database on your machine, and exposes that graph to an agent through MCP tools. An agent can search the graph, look up a symbol with its callers and callees, list the reverse dependencies of a symbol, follow execution flows from entry points, map a git diff onto the symbols it changes, and compare two graphs of the same code. Answers about symbols carry source locations and the limits of the analysis behind them.

The server does not edit the files it indexes. It writes its graph and sidecar files under the output_dir you pass, plus a snapshot in the repository only when you ask for the team-shared artifact. Indexing and queries run locally without network calls, no language model reads the code, and nothing is uploaded. The graph is a directory you own.

The graph comes from static parsing of source text, so some things stay out of it. A call made through reflection, dynamic dispatch, generated code, or a macro the parser does not expand has no edge unless an optional language-server pass (lsp: true) or runtime traces (ingest_traces) supply one. Method calls through a receiver are resolved statically only for the receiver shapes listed below; the rest need the language-server pass. Ruby gets a shallow extraction with no imports or visibility. Process flows are reachability in the graph from declared entry points, capped at depth 20, with no observation of execution. An empty answer can mean "no such relationship" or "not indexed", and the coverage report exists to tell those apart.

Install and register

Claude Code plugin
claude plugin marketplace add cdeust/ai-architect-mcp-codebase

claude plugin install ai-architect-mcp-codebase@ai-architect-mcp-codebase-marketplace

The plugin downloads the release binary and verifies its Sigstore provenance before running it; this needs GitHub CLI 2.68 or newer. The plugin starts the full profile unless AP_PROFILE=core is set.

Other MCP hosts
cargo install ai-architect-mcp-codebase

ai-architect-mcp-codebase install # writes the MCP entry for each detected host

install detects Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Cursor, VS Code and Zed, adds only its own entry to each config file, and never overwrites a file it cannot parse. --dry-run previews the changes; uninstall removes them. To configure a host by hand, register the binary as a stdio server:

{

"mcpServers": { "ai-architect": { "command": "ai-architect-mcp-codebase", "args": ["--profile", "core"] } } }

docs/install.md has the per-host snippets (Codex, Gemini, Cursor, Windsurf, VS Code, the OpenAI Agents SDK), the optional Grep/Glob hook, the plugin's release verification, and the developer escape hatch for running a local build inside the plugin.

Build from source
git clone https://github.com/cdeust/ai-architect-mcp-codebase.git

cd ai-architect-mcp-codebase cargo build --release # about five minutes the first time (LadybugDB's C++ core)

Rust 1.95.0 is pinned by rust-toolchain.toml, and CMake is required.

Tool profiles

The server registers one of two tool sets, chosen at startup with --profile or the AP_PROFILE environment variable (the flag wins).

ProfileToolsUse
core8: health_check, analyze_codebase, search_codebase, get_context, get_symbol, get_impact, query_graph, detect_changesRecommended for agents. Analyze once, then search, inspect and measure impact.
fullall 27Adds the manual graph passes, history, runtime traces, the verification tools, the artifact builder and the finding-record tools.
ai-architect-mcp-codebase --profile core   # the 8 core tools

AP_PROFILE=core ai-architect-mcp-codebase # same, through the environment ai-architect-mcp-codebase # default: full (all 27)

The default stays full until the next major version, because shrinking the default tool surface is a breaking change. New agent setups should use the core profile (8 read-only tools): analyze_codebase already runs index, resolve and cluster in one call, and leaving out the 19 hidden tools keeps the tool prompt small.

A first session

health_check()

→ server name and version, protocol version, registered tool count

analyze_codebase(path: "/path/to/repo", output_dir: "/tmp/repo-graph") → index, resolve, cluster and build the search index in one call → node and edge counts, communities, processes, and the coverage report

search_codebase(graph_path: "/tmp/repo-graph/graph", query: "tool request dispatch") → ranked symbols (BM25 and sparse TF-IDF fused with RRF), paged with next_offset

get_context(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → the symbol with its callers, callees, imports, implementations, community and processes; suggestions when the name does not match exactly

get_impact(graph_path, qualified_name: "src/main.rs::handle_tool_call") → callers, importers, users and implementors, the communities and processes affected, and an epistemic label (exact or lower-bound) with its reasons

detect_changes(graph_path, codebase_path: "/path/to/repo", base_ref: "main", head_ref: "HEAD") → symbols the diff adds, modifies or deletes, with a heuristic risk score each

query_graph(graph_path, graph: "missed") → the files the index could not fully cover, to check with grep

Re-run analyze_codebase after edits; indexing is incremental by default.

27 MCP Tools

Each tool takes JSON arguments checked against its JSON Schema and returns structured JSON, with a named reason code on error. No tool calls a language model. Agent installs rarely need all 27; the core profile registers just the 8 code-intelligence tools.

Server:                  health_check

Index and resolve: analyze_codebase · index_codebase · resolve_graph · lsp_resolve · cluster_graph · ingest_traces Coverage: index_status Search and context: search_codebase · get_symbol · get_context · query_graph Impact and processes: get_impact · get_processes · detect_changes History: index_history Verification: check_security_gates · verify_semantic_diff · validate_prd_against_graph · check_doc_claims Artifact export: prepare_prd_input Finding records: extract_finding · refine_finding · start_verification · append_clarification · finalize_verification · abort_verification

ToolCoreWhat it does
health_checkyesReturns server name and version, MCP protocol version and the registered tool count, which shows the active profile.
analyze_codebaseyesRuns index, resolve and cluster in one call and builds the search index; lsp: true adds the language-server pass. Returns statistics and the coverage report.
index_codebaseWalks and parses the repository into /graph/. Incremental by default; can export or import the team-shared graph artifact.
resolve_graphAdds cross-file Imports, Calls, Implements, Extends and Uses edges with confidence scores.
lsp_resolveResolves remaining calls through rust-analyzer, pyright or typescript-language-server.
cluster_graphDetects communities (Louvain with C2 repair) and traces processes from entry points.
ingest_tracesFolds runtime caller-to-callee observations (OTel spans, profiler or coverage traces) into the graph, and adds OBSERVED_CALLS edges where static resolution found none.
index_statusNode and edge counts plus the coverage report.
search_codebaseyesHybrid ranked search over symbols, and BM25 search over documentation files.
get_symbolyesExact lookup by qualified name with every incoming and outgoing edge; sibling_graphs looks for a definition in other repositories' graphs.
get_contextyesOne symbol with its relationships grouped by kind, its community and its processes.
query_graphyesRead-only Cypher, paged; graph: "missed" lists what the index did not cover.
get_impactyesReverse dependencies of a symbol or file, with affected communities and processes and an epistemic label.
get_processesLists execution flows with entry point, entry kind (main, test, proof, handler, lib_entry), depth and size.
detect_changesyesMaps a unified diff, or base_ref..head_ref, onto the symbols, communities and processes it touches.
index_historyAdds git history as Commit and Version nodes linked to the files and symbols each commit changed.
check_security_gatesChecks a list of changed symbols for auth-community touch, public-API change, unresolved imports and test-coverage gaps.
verify_semantic_diffCompares a before graph and an after graph: added and removed nodes and edges, dangling references, new unresolved imports, new cycles (Tarjan SCC), and a heuristic regression score.
validate_prd_against_graphChecks a product requirements document against the graph: symbols it names that do not exist, changes that span several communities, and "does not affect X" claims contradicted by process membership.
check_doc_claimsChecks what a document claims about the code, one claim at a time, each anchored to the exact text at a file:line: symbols, files and modules that exist, items declared pub, test and proof counts, enum variant counts. Every row is supported, contradicted, not found, not verifiable (with the reason) or rejected for a bad anchor, with a replayable query as evidence. An absence, or a count the graph holds only as a lower bound, is never called contradicted.
prepare_prd_inputWrites a JSON bundle of graph facts (matched symbols, affected communities and processes, graph statistics) for a finding or a free-text feature description.
extract_finding, refine_findingNormalize an incoming finding to a canonical JSON record and store an agent's refinement of it.

| start_verification, append_clarification, finalize_verification, abort_verification | | Record a ques

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx