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

Codeix

โดย montanetechรุ่น 0.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.montanetech/codeix

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

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": {
    "codeix": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "codeix"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add codeix -- npx -y codeix

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

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 montanetech 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 3% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Codeix 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 (0.5.0) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

codeix

[codeix.dev](https://codeix.dev) · Fast semantic code search for AI agents — find symbols, references, and callers across any codebase.

codeix                 # start MCP server, watch for changes

codeix build # parse source files, write .codeindex codeix -r ~/project build # build from a specific directory

Why

AI coding agents spend most of their token budget *finding* code before they can *work on* it. They grep, read files, grep again, backtrack. On a large codebase the agent might burn thousands of tokens just locating the right function — or worse, miss it entirely and hallucinate.

Codeix gives the agent a pre-built map of your codebase. One structured query returns the symbol name, file, line range, signature, and parent — no scanning, no guessing.

What existing tools get wrong
ProblemWhat happens today
No structuregrep finds text matches, not symbols. The agent can't distinguish a function definition from a comment mentioning it.
Slow re-parsingPython-based indexers re-parse everything on startup. On large codebases, you wait.
Not shareableIndexes are local caches — ephemeral, per-machine. A new developer or CI runner starts from scratch.
No compositionMonorepo with 10 packages? Dependencies with useful APIs? No way to query across boundaries.
Prose is invisibleTODOs, docstrings, error messages — searchable by grep but not *selectively*. You can't search only comments without also matching code.
What codeix does differently
  • Committed to git — the index is a .codeindex directory you commit with your code. Clone the repo, the index is already there. No re-indexing.
  • Shareable — library authors can ship .codeindex in their npm/PyPI/crates.io package. Consumers get instant navigation of dependencies.
  • Composable — the MCP server auto-discovers dependency indexes and mounts them. Query your code and your dependencies in one place.
  • Structured for LLMs — symbols have kinds, signatures, parent relationships, and line ranges. The agent gets exactly what it needs in one tool call instead of piecing it together from raw text.
  • Prose search — search --scope text targets comments, docstrings, and string literals specifically. Find TODOs, find the error message a user reported, find what a function's docstring says — without noise from code.
  • Fast — builds in seconds, queries in milliseconds. Rust + tree-sitter + in-memory SQLite FTS5 under the hood.

The .codeindex format

An open, portable format for structured code indexing. Plain JSONL files you commit alongside your code — git-friendly diffs, human-readable with grep and jq, no binary blobs.

.codeindex/

index.json # manifest: version, name, languages files.jsonl # one line per source file (path, lang, hash, line count) symbols.jsonl # one line per symbol (functions, classes, imports, with signatures) texts.jsonl # one line per comment, docstring, string literal

Any tool that can parse JSON can consume a .codeindex. Codeix builds it using tree-sitter, and AI agents query it through MCP (Model Context Protocol).

Example — symbols.jsonl:

{"file":"src/main.py","name":"os","kind":"import","line":[1,1]}

{"file":"src/main.py","name":"Config","kind":"class","line":[22,45]} {"file":"src/main.py","name":"Config.init","kind":"method","line":[23,30],"parent":"Config","sig":"def init(self, path: str, debug: bool = False)"} {"file":"src/main.py","name":"main","kind":"function","line":[48,60],"sig":"def main(args: list[str]) -> int"}

Ship your index with your package

Include .codeindex in your package and every developer who depends on you gets instant navigation of your API — no setup, no re-indexing.

Works with Git repos, npm, PyPI, and crates.io.

MCP tools

Seven tools, zero setup. The agent queries immediately — no init, no config, no refresh.

ToolWhat it does
exploreExplore project structure: metadata, subprojects, files grouped by directory
searchUnified full-text search across symbols, files, and texts (FTS5, BM25-ranked) with scope/kind/path/project filters
get_file_symbolsList all symbols in a file
get_childrenGet children of a class/module
get_callersFind all places that call or reference a symbol
get_calleesFind all symbols that a function/method calls
flush_indexFlush pending index changes to disk

Project discovery

Launch codeix from any directory. It walks downward and treats every directory containing .git/ as a separate project — each gets its own .codeindex.

Works uniformly for single repos, monorepos, sibling repos, and git submodules. No config needed.

Languages

Tree-sitter grammars, feature-gated at compile time:

LanguageFeature flagDefaultExtensions
Pythonlang-pythonyes.py .pyi .pyw
Rustlang-rustyes.rs
JavaScriptlang-javascriptyes.js .mjs .cjs .jsx
TypeScriptlang-typescriptyes.ts .mts .cts .tsx
Golang-goyes.go
Javalang-javayes.java
Clang-cyes.c .h
C++lang-cppyes.cpp .cc .cxx .hpp .hxx
Rubylang-rubyyes.rb .rake .gemspec
C#lang-csharpyes.cs
Markdownlang-markdownyes.md .markdown
Markdown support

Markdown files are parsed for headings (both ATX # and Setext underline styles) which are indexed as section symbols with hierarchical parent-child relationships — enabling TOC extraction and document structure navigation.

Fenced code blocks are extracted as code text entries, parented to their containing section.

Embedded scripts

HTML, Vue, Svelte, and Astro files are preprocessed to extract embedded blocks, which are then parsed with the JavaScript or TypeScript grammar:

FormatExtensionsScript detection
HTML.html .htm tags, with optional lang="ts"
Vue.vue and , with optional lang="ts"
Svelte.svelte , with optional lang="ts"
Astro.astro--- frontmatter (always TypeScript) + optional tags

Line numbers in the index point to the original file, not the extracted script block.

Install

# npm / npx — run without installing

npx codeix

pip / uvx — run without installing

uvx codeix

Rust

cargo install codeix

Homebrew

brew install codeix

Or build from source

git clone https://github.com/montanetech/codeix.git cd codeix cargo build --release

All channels install the same single binary. No runtime dependencies.

Usage

# Build the index for the current project

codeix build

Build from a specific directory (discovers all git repos below)

codeix -r ~/projects build

Start MCP server (default command, watches for changes)

codeix

Or explicitly

codeix serve codeix serve --no-watch

Serve from a specific directory

codeix -r ~/projects serve

MCP client configuration

Add to your MCP client config (e.g. Claude Desktop, Cursor):

{

"mcpServers": { "codeix": { "command": "codeix" } } }

Design principles

  • Local only — no network, no API keys, works offline and air-gapped
  • Deterministic — same source always produces the same index (clean diffs)
  • Composable — dependency indexes are auto-discovered and mounted at query time
  • Minimal surface — 7 query tools, zero management plumbing

Architecture

See docs/architecture.md for the full set of architecture decision records.

License

MIT OR Apache-2.0

ถาม PopNx