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

CGraph

โดย Nxtsoftรุ่น 0.9.7i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Nxtsoft/cgraph

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Code graph for coding agents: symbol search, callers, blast radius and cross-service impact.

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cgraph -- npx -y cgraph-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "cgraph": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cgraph-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 Nxtsoft 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 70% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

CGraph 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 (0.9.7) เข้า registry 16 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

English · 简体中文

*Scan a project · extract structure into a deterministic graph · query it in ~10 ms from a daemon, a thin client, or an MCP server.*

Contents

Why CGraph? · Architecture · Repository layout · What it produces · Output formats · Performance · Retrieval benchmark · Languages · Quick start · Install & Setup · Use with coding agents · CLI · daemon · MCP reference · Host integrations & enrichment · Development notes · Contributing · License

Why CGraph?

Reading a large repo to answer "what calls this?" or "what breaks if I change it?" means loading dozens of files — and those answers aren't in any single file. They live in the *relationships between* files. CGraph precomputes them so you (and your AI agent) navigate by graph, not grep.

🔗 Reverse dependencies & blast radiusgraph_impact returns every transitive dependent of a symbol in ~10 ms. On a real 10,706-node repo it surfaced 93 dependents of one god-file, instantly — an answer grep can't give you.
🧭 Navigate, don't grepCentrality-ranked search, node neighborhoods, shortest paths, and token-budgeted source bundles — served warm in ~10 ms instead of many file reads that burn context.
🏛️ Architecture at a glanceCentrality ranking surfaces the load-bearing files; Leiden/Louvain community detection clusters the repo into modules automatically.
⚡ Deterministic & fastA full 10k-node graph builds in ~2 s; no LLM in the extraction path — same input, same graph, every time.
🤖 Built for coding agentsA standard MCP server drops the graph straight into Claude / Codex, so they reason over structure instead of blindly reading files.

The pitch in one line: for a codebase too big to hold in your head, CGraph is the index that decides *which* code to read — ctags/"find all references", precomputed, centrality-ranked, and exposed over MCP.

Architecture

  • `cgraph` — one-shot scan → portable disk exports (graph.json, graph.html, graph.svg, obsidian.md, cypher.txt, modules.mmd, modules.svg, design.mmd, design.md).
  • `graphd` + `cgraph-client` — a resident per-project daemon with live file-watching; warm query / path / explain / impact / context in ~10 ms.
  • `cgraph-mcp` — a Model Context Protocol server so agents navigate the graph directly.

The engine owns deterministic extraction, fragment validation, cache state, and local graph mutation; hosts own model choice and semantic enrichment.

Repository layout

src/cli/          One-shot CLI entrypoint: cgraph

src/daemon/ Daemon entrypoint: graphd src/client/ Thin client runtime and cgraph-client executable src/mcp/ MCP request handling and cgraph-mcp executable src/engine/ Detection, extraction, graph building, analysis, daemon ops tests/smoke/ CTest smoke coverage for engine, daemon, MCP, and integration paths tests/fuzz/ Optional libFuzzer targets integrations/ Host hook and always-on integration scripts docs/ Host integration contract and benchmark notes vendor/ Vendored tree-sitter core and grammars

What it produces

A single scan turns a source tree into an interactive, explorable graph — communities colored, hubs sized by centrality:

The real graph.html viewer on a 10,708-node / 28,945-edge codebase — self-contained HTML, no external JS.

Output formats

  • graph.json — directed node-link JSON with graph metadata, nodes, and links. Node ids derive from each file's path relative to the project root, so the same commit built from two checkouts yields the same ids and two graphs can be joined by id; source_file stays the path the graph was read from
  • graph.html — browser-readable interactive graph view
  • graph.svg — static graph visualization
  • obsidian.md — markdown export for Obsidian-style navigation
  • cypher.txt — Neo4j Cypher statements
  • modules.mmd — module dependency diagram as Mermaid
  • modules.svg — module dependency diagram as a layered static image
  • design.mmd — entry points and their top call flows as a Mermaid flowchart TD
  • design.md — the same as Markdown: entry-point table, nested flows, layers by call distance

Performance

The interactive viewer used to run an O(N²) force simulation in the browser on every open. Layout is now precomputed once in C++ (via igraph), and repaints are viewport-culled — both dependency-free:

graphtime-to-settle beforeafterper-frame repaint
10,000 nodes35.2 s (main thread pinned)~0 ms (static layout)20–34× cheaper (zoom/pan)

Retrieval benchmark

CGraph has been scored on Agent Retrieval Bench: 427 samples from 25 repositories, each checked out at its base commit, scored with the benchmark's own metric code. The table covers all 345 positive samples.

MethodRecall@20MRRBCY@8k
CGraph bin-v0.9.1 (label + code-text search)0.63620.27870.4319
CGraph bin-v0.8.3 (label-only text search)0.57260.23560.3790
RepoMap (published)0.63330.21580.3788
RepoMap (rerun on this harness)0.63110.21560.3846
Qwen3-Embedding-8B (published)0.70290.23360.3732
Qwen3-Embedding-4B (published)0.63060.23790.3409
BM25 (published)0.44520.15200.2051

How bin-v0.9.1 compares:

  • Recall@20. Level with RepoMap (the difference is inside run-to-run noise of about 0.006). Below Qwen3-Embedding-8B. Above the other published single methods.
  • MRR. Higher than every published single method.
  • BCY@8k. Higher than every published single method, by more than the noise floor.
  • Against the paper's fusion of Qwen3-Embedding-8B and RepoMap, on the 287-sample core it reports: MRR is level (the fusion scores only its top 20; CGraph's MRR over its top 20 is 0.276 vs 0.271, inside the noise floor); Recall@20 (0.633 vs 0.733) and BCY@8k (0.440 vs 0.488) are lower.
  • Abstention. CGraph does not abstain on no-gold samples.

Per-task tables, pins, the noise floor and caveats are in bench/arb/RESULTS.md. Reproduce with bench/arb/run.sh.

Languages

Tree-sitter-backed structural extraction, with regex/structured extraction for a few config formats:

Plus structured/regex extraction for Apex, Delphi form/source, MSBuild/XML project files, and MCP config files.

Type members

Seven languages emit a field node per declared member, with a defines edge from the owner:

LanguageOwners with membersField properties
C, C++class, struct only — not enum or unionnone
TypeScript, TSXinterface, object type alias, class (constructor parameter properties included), enumtype_text, optional, readonly
Gostruct, including multi-name and embedded fieldstype_text
Rustnamed and tuple struct, union, enum variant, trait associated type and constanttype_text
Pythonclass-body assignment, including chained and tuple targetstype_text when annotated
Javaclass, record, enumtype_text, readonly

Members are declared members only: no inherited-member expansion, no alias flattening, no runtime attribute inference. A declaration that is already a node of its own — a TypeScript method_signature, a Rust trait method or type alias — keeps its function or type node and is not also a field. A field never takes the id a function or type holds; it moves instead, so a symbol's id stays stable.

A class-like declaration without a body (struct FileCacheEntry;) is a forward declaration and mints no node; only the body-bearing definition does.

Fields are members, not navigation targets: graph_context packs the owner (whose snippet spans its members) rather than the members, and report modules symbol counts exclude them.

HTTP endpoints

JavaScript and TypeScript services get one endpoint node per route the code serves, with the full path composed across files: an Elysia, Express or Hono chain's own prefix (new Elysia({ prefix: '/notebooks' }), .basePath('/v1')) beneath every .use(child), .use('/p', child) or .route('/p', child) that mounts it, up to the top-level chain, read through as any and as unknown as T casts and resolved through imports (aliased ones included). A chain built inline inside .use(new Elysia({ prefix }).get(…)), a .group('/v2', app => app.get(…)) or .guard() callback, and a module re-exported as export const deckModule = deckRoutes as unknown as Elysia all compose the same way. A Next.js app/api/x/[id]/route.ts exporting GET is GET /api/x/:id. A repository holding a langgraph.json with a non-empty graphs object is a LangGraph Agent Server: its 49 framework routes (POST /runs/wait, POST /threads/{thread_id}/runs/stream, GET /assistants/{assistant_id}, ..., the table @langchain/langgraph-api 1.5.1 registers, less its fo

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx