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

codebase-synapse

โดย iwielsรุ่น 0.1.13i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.iwiels/codebase-synapse

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Indexes codebase into a local knowledge graph with 40+ AI tools and codebase-guard.

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

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "codebase-synapse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codebase-synapse"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add codebase-synapse -- npx -y codebase-synapse

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "codebase-synapse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codebase-synapse"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "codebase-synapse": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codebase-synapse"
      ]
    }
  }
}

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 iwiels 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 1384 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 36% ของอีก 1384 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1384 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

codebase-synapse 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 (0.1.13) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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

🧠 Codebase Synapse

Give your AI agent a deep understanding of your entire codebase.

An MCP server that indexes your codebase into a local knowledge graph with 52 AI tools — semantic search, call-graph traversal, git archaeology, blast-radius analysis, and more.

Works with Claude Code · Cursor · Windsurf · Zed · Any MCP client


The Problem

AI coding agents (Claude, Cursor, etc.) are powerful — but they work with limited context. They can only see the files you open or feed them. Ask about call chains, architectural patterns, or blast-radius impact, and they guess.

Codebase Synapse fixes this. It indexes your entire repo into a local knowledge graph stored in SQLite, giving your AI agent real answers backed by structural analysis — not hallucinations.

How it works
graph LR

A["📁 Your Codebase"] -->|Tree-sitter| B["🧩 Parser"] B -->|Symbols & Edges| C["🕸️ Knowledge Graph"] C -->|SQLite| D["💾 Local DB"] D -->|52 MCP Tools| E["🤖 AI Agent"]

style A fill:#1a1b26,stroke:#7aa2f7,color:#c0caf5 style B fill:#1a1b26,stroke:#bb9af7,color:#c0caf5 style C fill:#1a1b26,stroke:#9ece6a,color:#c0caf5 style D fill:#1a1b26,stroke:#e0af68,color:#c0caf5 style E fill:#1a1b26,stroke:#f7768e,color:#c0caf5

⚡ Quick Start

1. Index your project (CLI, Zoekt-style)
codebase-synapse index /path/to/your/repo

Indexing runs as a separate CLI command and writes into ~/.codebase-synapse/codebase.db. The first index is the slow one; re-running it only re-indexes changed files. The MCP server never indexes — it only reads the pre-built index.

2. Start the MCP server
npx codebase-synapse

That's it. No Docker. No database setup. No cloud. The server starts via stdio and serves the pre-built index to your MCP client.

Configure your client

Claude Code / Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json or mcp_servers.json:

{

"mcpServers": { "codebase-synapse": { "command": "npx", "args": ["-y", "codebase-synapse"] } } }

Cursor

Add to your .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "codebase-synapse": { "command": "npx", "args": ["-y", "codebase-synapse"] } } }

Other MCP clients

Any MCP client that supports stdio transport works. Just point it at:

npx -y codebase-synapse

✨ What It Does

🔍 Search & Discovery
ToolDescription
semantic_searchVector similarity search using local embeddings (all-MiniLM-L6-v2)
search_codeFull-text search across code (FTS5 + BM25 ranking)
search_symbolFind functions, classes, types by name or pattern
hybrid_searchCombined semantic + lexical search with RRF fusion
find_similarFind structurally similar code using MinHash + LSH
find_symbol_everywhereLocate a symbol across all indexed projects
🕸️ Knowledge Graph
ToolDescription
get_callers / get_calleesNavigate the call graph in either direction
get_imports / get_dependentsTrace dependency chains
impact_analysisCompute blast radius before editing a file
find_pathFind the shortest connection between two symbols
find_dead_codeDetect unreachable functions and unused exports
get_pagerankIdentify the most critical nodes in your architecture
query_graphRun Cypher-like queries against the knowledge graph
🏗️ Architecture
ToolDescription
get_architectureFull project architecture overview (languages, entry points, hotspots)
get_file_structureDirectory tree with symbol annotations
project_overviewHigh-level summary with key metrics
get_route_mapExtract HTTP routes and their handler mappings
suggest_boundariesDetect module boundaries via Leiden clustering
check_boundariesValidate cross-module dependencies against defined boundaries
get_clustersCommunity detection across the codebase
🔬 Git Archaeology
ToolDescription
git_archaeologyDeep history analysis of a file (authors, churn, evolution)
get_hotspotsFiles with highest complexity × change frequency
detect_change_couplingFiles that always change together
get_recent_semantic_changesSemantically meaningful recent changes
index_git_historyBuild temporal analysis from git log
🧠 Memory & Context
ToolDescription
memory_store / memory_search / memory_listPersistent notes, facts, and decisions across sessions
session_remember / session_recallShort-term memory within a session
get_contextBudgeted context preparation for AI agents
get_edit_contextFocused context for a specific file edit
get_working_setRecently accessed and modified files
manage_adrArchitecture Decision Records management
🛡️ Codebase Guard

Included as a bonus: `codebase-guard` is a PreToolUse hook for Claude Code that blocks writes to high-impact files until the agent runs impact_analysis first.

It uses PageRank scores and blast-radius data from the knowledge graph to identify architectural hubs. No more accidental edits to core files.

🔧 Technical Details

LanguageRust (compiled native binary)
TransportMCP stdio (JSON-RPC)
StorageSQLite (WAL mode, zero config)
Embeddingsall-MiniLM-L6-v2 via Candle (offline, local, lazy-loaded)
ParsingTree-sitter (10 languages)
Distributionnpm with prebuilt binaries (Windows, macOS, Linux × x64, arm64)
Supported Languages

Rust · Python · TypeScript · JavaScript · Go · Java · C# · PHP · C · C++

Architecture
src/

├── parser/ # Tree-sitter parsing & entity extraction ├── graph/ # Knowledge graph, PageRank, Leiden clustering ├── indexer/ # Repository indexing pipeline ├── search/ # BM25 full-text + vector cosine + hybrid RRF ├── embedding/ # Candle-based local embeddings (feature-gated) ├── memory/ # Persistent & session memory stores ├── mcp/ # MCP protocol transport + 52 tool handlers ├── git/ # Git archaeology, intent classification, hotspots ├── context/ # Budgeted context preparation for AI ├── cypher/ # Nom-based Cypher parser → SQL CTE planner ├── similarity/ # MinHash + LSH structural similarity ├── semantic/ # Multi-signal scoring (tokens, directory, AST) └── cli/ # Interactive TUI installer + artifact export/import

🤝 Contributing

Contributions are welcome! The project uses standard Rust tooling:

# Run tests

cargo test

Lint

cargo clippy -- -D warnings

Format

cargo fmt --all

📄 License

Apache-2.0

ถาม PopNx