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

TempoGraph

โดย Elmoaidรุ่น 0.7.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Elmoaid/tempograph

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Code graph context engine with 24 MCP tools. 170+ languages via tree-sitter.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "tempograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tempograph"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add tempograph -- uvx tempograph

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "tempograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tempograph"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "tempograph": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tempograph"
      ]
    }
  }
}

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 Elmoaid 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32461 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 32461 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32461 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

TempoGraph 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 (0.7.2) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

dotnet-mcp

โดย Skymly

MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

TempoGraph

This is the frozen April-2026 Python line (PyPI tempograph 0.7.4). The live engine is the all-Rust tempograph_rs in Elmoaid/outpm (ruling D-1, 2026-08). The benchmark headline below (+18.6%, p=0.049) was re-analysed as p=0.055, not significant (ruling D-7); it is kept as the published record, not as a current claim. Banner added 2026-09-02.

Your AI agent finds the right files. Every time.

TempoGraph builds a dependency graph of your codebase and gives your AI coding agent exactly the files it needs before making changes. One tool call. No guessing.

The Problem

AI coding agents guess which files to look at. They search by filename, grep for keywords, and hope for the best. In large codebases, they miss critical dependencies, break things downstream, and waste tokens reading irrelevant code.

The Fix

pip install tempograph

Add to your MCP config (Claude Code, Cursor, Windsurf, or any MCP client):

{

"mcpServers": { "tempograph": { "command": "tempograph-server", "args": [] } } }

Your agent calls prepare_context with a task description. TempoGraph returns the exact files that matter — based on real dependency analysis, not text matching.

Does It Work?

Tested on real PRs from django, flask, httpx, fastapi, requests, and pydantic. Task: predict which files need to change.

ModelWithout TempoGraphWith TempoGraphImprovement
GPT-4o21.7% F127.5% F1+27%
GPT-4o-mini19.2% F124.5% F1+28%
qwen2.5-coder:32b——+18.6% (p=0.049)

Consistent improvement across every model. 2-3x more tasks helped than hurt. No other code context tool publishes retrieval benchmarks with statistical significance.

How It Works

your repo ──→ tree-sitter parse ──→ symbols + edges ──→ SQLite graph

│ AI agent calls prepare_context ─────────┘ │ ◄── KEY FILES + callers + callees + risk signals

  • Parses your code with tree-sitter into a structural dependency graph
  • Content-hashed and stored in SQLite — only changed files get re-parsed
  • Warm queries in ~21ms. Branch switching doesn't trigger a rebuild
  • Knows when NOT to inject context (adaptive gating avoids harming diffuse commits)

What Else Can It Do?

Beyond prepare_context, TempoGraph exposes 24 MCP tools for deeper analysis when your agent needs it:

ToolWhen to use it
blast_radius"What breaks if I change this file?"
focus"Show me everything related to auth"
hotspots"Which files are riskiest to change?"
dead_code"What can I safely delete?"
diff_context"What's the impact of my current changes?"
overview"Orient me in this new codebase"

All 24 tools

ToolWhat it does
prepare_contextOne-shot context for a task — the primary tool
overviewRepository orientation: size, languages, entry points
focusConnected subgraph around a symbol — callers, callees
blast_radiusWhat breaks if you change this file or symbol
diff_contextImpact analysis of changed files
hotspotsRanked risk list — complexity x coupling x size
dead_codeUnreferenced symbols — cleanup candidates
lookup"Where is X?", "What calls X?"
dependenciesCircular imports, dependency layers
architectureModule-level dependency view
symbolsFull symbol inventory
file_mapFile tree with top symbols per file
search_semanticHybrid keyword + vector + structural search
cochange_contextFiles that historically change together
suggest_nextPredicts the next useful tool call
run_kitComposable multi-tool workflows
statsToken budget estimates
get_patternsCodebase conventions and idioms
report_feedbackLog whether output was useful
learn_recommendationSuggestions from feedback history
index_repoBuild or rebuild the graph
watch_repo / unwatch_repoLive incremental updates
embed_repoGenerate vector embeddings

CLI

# Orient in a new repo

tempograph ./my-project --mode overview

What's connected to auth?

tempograph ./my-project --mode focus --query "authentication"

What breaks if I touch db.ts?

tempograph ./my-project --mode blast --file src/lib/db.ts

Find dead code to clean up

tempograph ./my-project --mode dead

Python API

from tempograph import build_graph

graph = build_graph("./my-project") results = graph.search_symbols("handleLogin") importers = graph.importers_of("src/lib/db.ts") dead = graph.find_dead_code()

Languages

Python, TypeScript, JavaScript, Rust, Go, Java, C#, and Ruby get deep extraction (custom tree-sitter handlers). 170+ additional languages are supported via generic handler. pip install tempograph[full] for everything.

Support & Sponsorship

If TempoGraph saves you time, consider sponsoring the project. Sponsors get early access to new features.

Commercial Licensing

TempoGraph is AGPL-3.0 — free to use, modify, and distribute. If you use TempoGraph in a network service (SaaS, hosted IDE, AI coding platform), AGPL requires you to open-source your service code. If that doesn't work for you, commercial licenses are available.

Contact eali@needspec.com for commercial licensing terms.

License

AGPL-3.0 — free to use. Network service use requires source disclosure, or a commercial license.

ถาม PopNx