GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Deterministic, offline root-cause analysis and pre-commit fix verification for coding agents.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"culprit": {
"command": "uvx",
"args": [
"culprit"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add culprit -- uvx culpritวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"culprit": {
"command": "uvx",
"args": [
"culprit"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"culprit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"culprit"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub noordeen123 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Root-cause analysis for agent-driven development.
Your coding agent finds what introduced a bug, and verifies its own fix is complete before it commits.
Quick start · Tools · Accuracy · Architecture · MCP registry
A real run. The fix patched one caller of parse_config and missed two, so it scores partial .
An agent can dig through git history to find what broke, and it is good at it. What it will not reliably do is spend a dozen tool calls on that every time, or stop and check whether the helper it just changed has three other callers before it commits. culprit turns both into one deterministic call that returns structured JSON it can act on:
| The agent asks | culprit answers |
|---|---|
| "What introduced this bug?" | Ranked suspect commits, the author's intent, the releases it shipped in |
| "Is my fix complete?" | verify_fix: missed call sites, whether a test shipped, a risk level |
| "What could this change break?" | Reverse-import dependents, covering tests, high-risk shared modules |
Benchmarked against 50 real regressions, 25 from git and 25 from systemd, where the introducing commit is known from each fix's Fixes: trailer (author-verified ground truth). Given only the fix commit, culprit blames the removed lines to rank the commits that introduced the bug.
| Metric | Result |
|---|---|
| Introducing commit ranked #1 | 50% (25/50) |
| Introducing commit in the top-5 suspect set | 66% (33/50) |
Deterministic and offline, on large C codebases the engine has never seen. Reproduce with python benchmarks/run.py, which clones the repos and scores every case.
git blame itselfIt can, and it is good at it. So the honest question is not whether culprit is accurate, but whether it beats or helps an agent that has git and no culprit. Same 10 regressions, three arms, isolated so no arm can read the answer from the fix commit:
| culprit alone | agent alone | agent + culprit | |
|---|---|---|---|
| Introducing commit ranked #1 | 80% | 90% | 90% |
| Introducing commit in top 5 | 90% | 100% | 100% |
| Mean tool calls to get there | 1 | 14.9 | 8.8 (-41%) |
| Mean tokens to get there | ~0 | 55,534 | 47,616 (-14%) |
The agent wins on accuracy, and culprit does not make it more accurate. What culprit does is get it there in roughly half the steps for about 8,000 fewer tokens per investigation. Tool calls dropped in 10 of 10 cases, tokens in 7 of 10. On the hardest case the agent needed 42 tool calls and 124k tokens alone, against 16 calls and 84k with culprit.
Those savings are already net of reading culprit's output, which is counted in the third column. culprit's own run is one deterministic call, no model, under a second.
So culprit is an accelerator for an agent, not a replacement for one, and not a smarter blamer than one. Method, caveats (n=10, and this slice is easier than the full 50), and reproduction: benchmarks/agent/.
Claude Code plugin (installs the MCP server plus a skill that tells the agent when to use it):
/plugin marketplace add noordeen123/culprit
/plugin install culprit@culprit
Any MCP client (Cursor, Windsurf, VS Code, Codex CLI, Zed, Continue, Cline, Amazon Q, Goose):
{
"mcpServers": { "culprit": { "command": "uvx", "args": ["--from", "culprit[mcp]", "culprit-mcp"] } } }
CLI, no agent required:
uvx culprit # run from PyPI on demand
rca --verify-fix patch.diff # exit 0 if complete, 1 otherwise
Needs Python 3.10+ and uv for the MCP server. The CLI runs on 3.9+.
| Tool | What it answers |
|---|---|
analyze | Full RCA in one call: classify, suspects or blast radius, risk, test impact |
verify_fix | Is this diff safe to commit? complete / partial / risky, plus the missed call sites |
find_suspects | Rank the commits that introduced the bug |
check_completeness | Call sites of the changed symbol the fix did not touch |
get_intent | The introducing commit's message, linked PR, referenced issues |
get_evolution | Per-commit history of the buggy lines via git log -L |
get_risk_score | QA gate score (0 to 100, low/medium/high) with contributing factors |
get_blast_radius | Feature impact: dependents, covering tests, high-risk files |
get_test_impact | Minimal test set to run for this change |
classify_change | Bugfix vs feature, with evidence |
from_trace | RCA straight from a stack trace, no diff or PR needed |
The agent runs this on its own diff before committing:
complete when no untouched call site is left behind, partial when one was missed, risky when risk is high. The verdict is the completeness axis; test coverage is the separate confidence axis on risk_level.Loop until complete, then commit. That is the whole idea.
rca # current branch vs the configured base
rca --last # the latest commit only rca --pr 16786 # a specific PR (uses the PR's own base) rca --trace crash.txt # RCA from a stack trace, no fix or PR needed rca --verify-fix patch.diff # check a diff before committing rca --select-tests # print the tests to run for this change rca --html report.html --open # a single self-contained HTML report rca --pr 16889 --fail-on high # exit non-zero when QA risk is high rca serve --repo /path # local web UI with a base picker
CI gate: risk via exit code only, no PR comments, no writes. Copy examples/github-actions/culprit-pr.yml into .github/workflows/:
- run: pip install "culprit>=0.3.0"
--html writes one self-contained file. No CDN, opens offline, attaches to CI. It opens with the verdict: a scored QA risk with the factors behind it, and the prime suspect with how long the bug lived.
Then it reconstructs how the bug got there. Every commit that touched the buggy line, from creation through the commit that broke it (red, with the exact diff) to the fix (green):
Every node expands to its diff. See the full report .
git bisectgit bisect | culprit | |
|---|---|---|
| Input | A reliable failing test | The fix diff (or a stack trace) |
| Method | Checks out commits and runs the test | Blames the fix's lines plus git log -L |
| Speed | Minutes (about log2(N) test runs) | Instant |
| Output | First bad commit | Suspect set, intent, lifecycle, completeness, risk |
| Confidence | Proof | Strong heuristic |
--bisect " " runs a real bisect as an optional confirmation layer, in a throwaway git worktree so your checkout is never touched. When the first failing commit matches the blamed suspect, the report stamps it confirmed by git bisect.
One normalized context in, one structured JSON result out. The only non-deterministic step is the optional LLM narrative, isolated behind an adapter so the engine runs with no API key.
Two lanes, one engine. Every module writes one slice of the result, so nothing cares whether the target came from gh, the REST API, local git, or a pasted stack trace. Full module map: docs/ARCHITECTURE.md.
The base branch resolves in order: the --base flag, then CULPRIT_BASE, then .culprit.toml (base = "origin/main"), then HEAD~1. --last forces the latest-commit view.
PR titles and labels use the GitHub CLI when present, or the unauthenticated REST API for public repos (set GITHUB_TOKEN or GITLAB_TOKEN to raise limits). Deep links cover GitHub, GitLab, Bitbucket, and Gitea. Blast radius reads imports across JS/TS, Python, Go, Java/Kotlin, Ruby, C/C++, C#, PHP, Rust, Scala, and Swift.
pip install -e ".[dev]" && pytest
Module map and data shapes: docs/ARCHITECTURE.md. Publishing the MCP server to the registries: docs/PUBLISHING.md. MIT licensed.