GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools for AI 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": {
"patchwork": {
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add patchwork -- uvx patchwork-conventionsวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"patchwork": {
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"patchwork": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"patchwork-conventions"
]
}
}
}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 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SaiNarayana-B 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 (0.1.7) เข้า registry 4 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:★ 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
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Mine your codebase. Generate CONVENTIONS.md. Stop AI agents from making up your style.
Every team that uses AI coding assistants hits the same wall: Claude writes `getUserById` in a codebase that uses `get_user_by_id`. Cursor creates `components/userCard.tsx` in a project that uses `user-card.tsx`. The agent invented a response shape that doesn't match the rest of the API.
You write a CLAUDE.md manually. It goes stale in two weeks. You write it again.
patchwork automates this. It scans your actual source code using AST analysis and detects what your team really does — not what you think you do.
| Category | What's mined |
|---|---|
| Naming | Functions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples |
| Imports | Absolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style |
| Structure | Source root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection |
| Error Handling | try/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style |
| Testing | Framework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns |
| API Patterns | Response shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence |
| Git Workflow | Commit message style, branch naming, co-change file pairs |
| Tech Stack | Frameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts |
pip install patchwork-conventions
cd your-project patchwork scan
That's it. You'll get a CONVENTIONS.md like this:
# CONVENTIONS.md
Auto-generated by patchwork on 2026-06-25
Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black
snake_case (97% consistent)get_user, parse_response, create_sessionPascalCase (100% consistent)UserService, AuthHandler, DatabaseClientSCREAMING_SNAKEMAX_RETRIES, API_BASE_URLsnake_case_test_Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)
Key directories:
src/ — source roottests/ — test suitemigrations/ — database migrationsstructlogValidationError, AuthError, NotFoundErrorassert(...)pytest-covfeat(auth): add JWT refresh, fix(api): handle null user
| Feature | patchwork | argus | sourcebook |
|---|---|---|---|
| AST-based naming analysis | ✅ tree-sitter | ❌ filesystem only | ❌ not done |
| Confidence scores | ✅ per-category | ❌ | ❌ |
| Real examples from your code | ✅ | ❌ | ❌ |
| Counter-examples (inconsistencies) | ✅ | ❌ | ❌ |
| Error handling pattern mining | ✅ | ❌ | ❌ |
| API response shape detection | ✅ | ❌ | ❌ |
| Co-change file pairs | ✅ | ❌ | ✅ |
Convention checking (check cmd) | ✅ | ❌ | ❌ |
| MCP server with 8 tools | ✅ | ❌ | ✅ (4 tools) |
| Watch mode | ✅ | ✅ (sync) | ✅ |
| Zero LLM required | ✅ | ✅ | ✅ (layer A) |
| Open source / MIT | ✅ | ✅ | ❌ BSL |
# Generate CONVENTIONS.md
patchwork scan
patchwork scan /path/to/project
patchwork scan --agents-md
patchwork scan --claude-md
patchwork scan --json
patchwork scan --stdout
patchwork scan --lang python --lang typescript
patchwork update
patchwork diff
patchwork show
patchwork watch
patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode
patchwork scan # run once
patchwork scan --claude-md
Claude Code — add to ~/.claude.json (or run claude mcp add interactively):
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }
Claude Desktop — add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", "/path/to/your/project", "--stdio"] } } }
Cursor — add to .cursor/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "patchwork": { "command": "patchwork", "args": ["serve", ".", "--stdio"] } } }
Then your AI agent can use 8 on-demand tools:
| Tool | When to use |
|---|---|
patchwork_scan | Get complete conventions overview |
patchwork_naming | Before writing new identifiers |
patchwork_structure | Before creating new files/directories |
patchwork_stack | When choosing libraries or commands |
patchwork_errors | Before writing error handling |
patchwork_testing | Before writing test files |
patchwork_git | Before writing commit messages |
patchwork_check | Validate a proposed name |
Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.
# Keep CONVENTIONS.md updated as you code
patchwork watch &
patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")
from patchwork import scan
from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path
report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))
print(report.to_markdown())
import json data = json.loads(report.to_json())
naming = report.naming.get("python") print(f"Functions: {naming.functions.style} ({naming.functions.confidence:.0%})") print(f"Examples: {naming.functions.examples}")
structure = report.structure print(f"Source root: {structure.source_root}") print(f"Organisation: {structure.organisation}")
| Language | AST (tree-sitter) | Fallback regex |
|---|---|---|
| Python | ✅ full | ✅ |
| TypeScript | ✅ full | ✅ |
| JavaScript | ✅ full | ✅ |
| Go | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Rust | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Java | ✅ (with full extra) | ✅ |
| Ruby, PHP, C#, C++ | ❌ | ✅ regex only |
Install full language support:
pip install 'patchwork-conventions[full]'
your codebase
│ ▼ ConfigDetector ← reads package.json, pyproject.toml, go.mod, Cargo.toml │ ▼ File discovery ← respects .gitignore, skips node_modules etc. │ ▼ Per-language AST ← tree-sitter parses every file into a syntax tree │ ├── NamingMiner → extracts function/class/variable names, classifies style ├── ImportMiner → detects import patterns, aliases, barrel files ├── StructureMiner → analyses directory layout, test co-location ├── ErrorHandlingMiner → detects try/catch patterns, logging, custom exceptions ├── TestingMiner → identifies framework, assertion style, mocking ├── APIPatternMiner → finds response shapes, ORMs, route styles └── GitPatternMiner → mines commit history, branches, co-change pairs │ ▼ ConventionReport │ ├── CONVENTIONS.md (default) ├── AGENTS.md (--agents-md) ├── CLAUDE.md (--claude-md, appends) └── JSON (--json)
All analysis is 100% local — no API calls, no telemetry, no data leaves your machine.
On a 1,000-file TypeScript monorepo:
On a 500-file Python project:
Results are deterministic — same codebase always produces the same output.
git clone https://github.com/yourusername/patchwork
cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest
Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.
MIT — free for personal and commercial use.
claude-code · agent-skills · mcp · context-engineering · hallucination-detection · code-conventions · static-analysis · tree-sitter · developer-tools · ai-coding