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

Codigest

โดย NaNIsaacรุ่น 0.13.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.NaNIsaac/codigest

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Terminal output, project snapshots and semantic diffs as LLM-ready context

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

  • 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": {
    "codigest": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codigest",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add codigest -- uvx codigest mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "codigest": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codigest",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

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 NaNIsaac 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 7230 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 80% ของอีก 7230 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7230 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Codigest 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 (0.13.0) เข้า registry 9 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

Codigest

Share the code context you choose with an AI: your project, a few files, what changed, or the command that failed.

Documentation: [nanisaac.github.io/codigest](https://nanisaac.github.io/codigest/) (installation, guides, command reference). 한국어

Automated release-specific security scan (A–F), not an independent security certification. How ratings work .

Suppose a test fails and you want a coding assistant to help. Pasting the error alone may omit the function under test; pasting the whole repository buries the problem in unrelated files.

Codigest lets you choose what context to send. From the terminal, it can collect selected files, their local imports, recent changes, or a failed command and the files mentioned in its output. It packages the selection as text for you to inspect and paste into ChatGPT, Claude, or another tool. It does not choose a fix or call a model on its own.

What it does

  • Bundles code you pick. The whole project, chosen files and folders, or the local files they import (Python, JS/TS), as one block with the file tree.
  • Shows what changed. Text or function-level diffs since a baseline you set, without touching your Git history.
  • Brings in terminal output. It records commands you run and can hand over a failing one together with the files its error points at.
  • Says what it included. Every bundle reports its size, and pack gives the reason for each file and names the ones it left out.
  • Filters common secrets. It excludes .env files and known key patterns and attempts to mask tokens in code or output. Review a bundle before sharing it; automated filtering cannot guarantee that every sensitive value is caught.
  • Works with agents. Claude Code, Cursor and other MCP clients can request the same output.

Codigest does not call any AI model; it only prepares what you send to one. Everything runs on your machine.

One of the workflows below: a test fails, and one command collects what the model needs.

Install

Prebuilt binary, no Python needed. Windows (cmd or PowerShell):

powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm -useb https://raw.githubusercontent.com/NaNIsaac/codigest/main/install.ps1 | iex"

Linux, macOS and Termux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NaNIsaac/codigest/main/install.sh | sh

This installs cdg to %LOCALAPPDATA%\Programs\codigest (added to your user PATH) on Windows, ~/.local/bin on Linux and macOS, and $PREFIX/bin in Termux. Run the same line again to update. CDG_VERSION=0.12.1 pins a version and CDG_INSTALL_DIR=... picks the folder (then PATH is left alone). Supported: Windows x64, Linux x64 and ARM64, macOS Intel and Apple Silicon, Android ARM64 (Termux; the tests also run inside Termux in CI). Archives for download by hand are on the releases page. No setup is needed in your projects. Both scripts check the archive against the SHA-256 GitHub records for it. On Linux and macOS, install.sh will not replace a cdg from the Python package in the same folder unless CDG_FORCE=1 is set.

Python package

The same commands are on PyPI as codigest. Install it with uv, which also fetches the Python version it needs (3.15) and keeps it apart from your projects:

winget install --id astral-sh.uv                  # Windows (skip if you have uv)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # macOS/Linux

uv tool install codigest uv tool update-shell # then restart your terminal

The command is codigest, or cdg for short. Both installs provide a command called cdg, so keep only one of them on PATH. If the install fails with a syntax error on lazy import, run uv self update and try again.

Next, cdg term install hooks your shell so the output of every command is kept for cdg pack and cdg term. It is off until you run it; see Terminal capture.

On Windows, PowerShell's help codigest is a separate command from codigest --help. For optional native Get-Help integration without automatic command capture:

cdg shell-help install       # register comment-based PowerShell help

open a new PowerShell window

help codigest # or: Get-Help codigest cdg shell-help uninstall # remove it when no longer needed

This adds a small forwarding function to your PowerShell profile; other help commands are unchanged. The CLI's own full command reference is still available via cdg --help.

In a terminal, every command below copies its result to the clipboard. Add -s to also print it, -o FILE to also write it to a file, --no-copy to leave the clipboard alone, and -m "..." to put your question or instruction in it. When the output goes to a pipe or a file instead (cdg scan > ctx.xml, cdg digest | less, a script, a coding agent's shell), it is printed and the clipboard is left alone; add --copy to copy it anyway. Over SSH the copy goes to the clipboard of the machine you type on (OSC 52), not the remote one; see output options.

1. Share your project with an AI chat

Run scan in your project and paste:

cdg scan
$ cdg scan

Copied snapshot to clipboard Snapshot 3 files, ~121 tokens

The clipboard now holds the file tree and every file, honoring .gitignore:

<project_snapshot project="project">

├── .gitignore ├── prices.py └── test_prices.py

.venv/ pycache/ .pytest_cache/

def apply_discount(price, percent): return price * (1 - percent)

from prices import apply_discount

def test_ten_percent(): assert apply_discount(200, 10) == 180

Large projects ask before copying (above 30k tokens or 100 files). For those, share less, as in the next section.

2. Share only part of it, or what changed

cdg scan src/app.py -r       # one file and the local files it imports, recursively

cdg scan src/billing/ docs/ # folders, files, or both cdg scan src/app.py -l # with line numbers, so answers can say "line 42" cdg scan src/app.py:40-80 # only lines 40 to 80, numbered (src/app.py:42 for one line) cdg digest # signatures and docstrings only, much smaller cdg digest src/billing/ # the same for one folder cdg tree -L 2 # the file tree, two levels deep

The examples from here on are the same project a little later: prices.py has grown a Cart class, and an old MATLAB version sits in legacy/.

digest is the overview to start a conversation with. It lists every function, class and top-level variable of Python files, and the functions and %% sections of MATLAB files, in the order they appear, with the line they start on and the first line of their docstring (or, in MATLAB, of their help comment). Class attributes and dataclass fields are listed with their values, shortened when long:

$ cdg digest -s

├── .gitignore ├── legacy │ └── discount.m ├── prices.py └── test_prices.py

1: function p = discount(price, percent) Price after taking off percent percent. 3: %% Apply

1: TAX_RATE = 0.1 4: def apply_discount(price: float, percent: float) -> float Price after taking off percent percent. 9: class Cart Items and the discount that applies to all of them. 12: def init(self, percent: float=0) 16: def total(self) -> float Sum after discount and tax.

4: def test_ten_percent()

Digest 3 files, ~192 tokens

A model that has seen this can ask for exactly what it needs ("show me Cart.total"), and cdg scan prices.py:16-19 gives it just that method, numbered the same way:

$ cdg scan prices.py:16-19 -s

└── prices.py

16: def total(self) -> float: 17: """Sum after discount and tax.""" 18: subtotal = sum(apply_discount(p, self.percent) for p in self.items) 19: return subtotal * (1 + TAX_RATE)

tree -L keeps a large or vendored folder from flooding the output:

$ cdg tree -L 1

├── .gitignore ├── legacy/ (1 file) ├── prices.py └── test_prices.py

To share what changed while you work, set a baseline first:

cdg mark                     # e.g. before a refactor

... work ...

cdg diff # text diff since the mark cdg semdiff # Python: which functions and classes changed

A baseline is a private copy kept in .codigest/; your Git history is not touched.

3. Hand over a failing command

Run the command through cdg cap. The output looks exactly as it would without it; Codigest keeps a copy. Then ask for a pack:

cdg cap -- pytest -q        # or npm test, cargo test, go test ./..., make

cdg pack

$ cdg pack

Packed ~370 / 30,000 tokens failed pytest -q (exit 1, just now) changes uncommitted changes (git)

  • test_prices.py line 5 in failing output
  • prices.py changed

Copied pack to clipboard

Read it as: the failing command, your uncommitted Git changes, test_prices.py because the error points at its line 5, and prices.py because you edited it.

What exactly was copied

<context_pack project="project">

F [100%] ================================= FAILURES ================================== _____________________________ test_ten_percent ______________________________

def test_ten_percent():

assert apply_discount(200, 10) == 180

E assert -1800 == 180 E + where -1800 = apply_discount(200, 10)

test_prices.py:5: AssertionError ========================== short test summary info ========================== FAILED test_prices.py::test_ten_percent - assert -1800 == 180 1 failed in 0.11s

diff --git a/prices.py b/prices.py index 3d691df..428752a 100644 --- a/prices.py +++ b/prices.py @@ -1,2 +1,2 @@ def apply_discount(price, percent):

  • return price * (1 - percent / 100)
  • return price * (1 - percent)

1: from prices import ap

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx