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

patchwork — Codebase Conventions for AI Agents

โดย SaiNarayana-Bรุ่น 0.1.7i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.SaiNarayana-B/patchwork

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Scan any codebase, generate CONVENTIONS.md, expose conventions as MCP tools for AI agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

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": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add patchwork -- uvx patchwork-conventions

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "patchwork": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "patchwork-conventions"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SaiNarayana-B 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1383 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 28% ของอีก 1383 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1383 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

patchwork — Codebase Conventions for AI Agents 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 (0.1.7) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

patchwork

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.


What it detects

CategoryWhat's mined
NamingFunctions, classes, variables, constants, files — with confidence score and real examples
ImportsAbsolute vs relative, path aliases (@/, src/), barrel files, destructuring style
StructureSource root, test layout, feature vs layer organisation, monorepo detection
Error Handlingtry/except vs Result types, logging framework, custom exception naming, propagation style
TestingFramework, assertion style, mocking library, coverage tool, fixture patterns
API PatternsResponse shape, route param style, ORM, async pattern, GraphQL/gRPC presence
Git WorkflowCommit message style, branch naming, co-change file pairs
Tech StackFrameworks, package manager, linters, formatters, type checker, build tool, scripts

Quick start

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

Tech Stack

Language: python Runtime: Python >=3.11 Package Manager: uv Frameworks: fastapi, sqlalchemy Linters: ruff Formatters: ruff, black

Naming Conventions

Python
  • Functions: snake_case (97% consistent)
  • Examples: get_user, parse_response, create_session
  • Classes: PascalCase (100% consistent)
  • Examples: UserService, AuthHandler, DatabaseClient
  • Constants: SCREAMING_SNAKE
  • Examples: MAX_RETRIES, API_BASE_URL
  • Files: snake_case
  • Private prefix: _
  • Test functions: prefix test_

Project Structure

Source root: src/ Organisation: layer-based Tests: separate (tests/)

Key directories:

  • src/ — source root
  • tests/ — test suite
  • migrations/ — database migrations

Error Handling

Python
  • Pattern: try/except
  • Propagation: raise
  • Logging: structlog
  • Custom exception naming: Error suffix
  • ValidationError, AuthError, NotFoundError

Testing Conventions

Python
  • Framework: pytest
  • Coverage: 34 test files / 89 source files (38% ratio)
  • Assertions: assert(...)
  • Coverage tool: pytest-cov
  • Patterns: fixtures, factories

Git Conventions

  • Commit style: conventional commits
  • Examples: feat(auth): add JWT refresh, fix(api): handle null user
  • Branch naming: feature/name + fix/name

Why not argus or sourcebook?

Featurepatchworkargussourcebook
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

Commands

# Generate CONVENTIONS.md

patchwork scan

Generate for a specific path

patchwork scan /path/to/project

Generate AGENTS.md

patchwork scan --agents-md

Append to CLAUDE.md

patchwork scan --claude-md

Output JSON (for programmatic use)

patchwork scan --json

Print to stdout (don't write file)

patchwork scan --stdout

Limit to specific languages

patchwork scan --lang python --lang typescript

Re-scan and update, preserving manual edits

patchwork update

Show what would change

patchwork diff

Print detected conventions to terminal

patchwork show

Auto-watch mode (regenerate on change)

patchwork watch

Start MCP server

patchwork serve --stdio # for Claude Code patchwork serve --port 3742 # HTTP mode


Claude Code integration

Option 1: CONVENTIONS.md (recommended)
patchwork scan      # run once

CONVENTIONS.md is automatically read by Claude Code

Option 2: Append to CLAUDE.md
patchwork scan --claude-md
Option 3: MCP server

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:

ToolWhen to use
patchwork_scanGet complete conventions overview
patchwork_namingBefore writing new identifiers
patchwork_structureBefore creating new files/directories
patchwork_stackWhen choosing libraries or commands
patchwork_errorsBefore writing error handling
patchwork_testingBefore writing test files
patchwork_gitBefore writing commit messages
patchwork_checkValidate a proposed name
Option 4: Claude Code skill (SKILL.md)

Copy SKILL.md from this repo to ~/.claude/skills/patchwork/SKILL.md to get /patchwork slash commands.


Watch mode (CI/auto-update)

# Keep CONVENTIONS.md updated as you code

patchwork watch &

Or in CI — fail if conventions changed

patchwork diff || (patchwork update && git add CONVENTIONS.md && git commit -m "chore: update conventions")


Python API

from patchwork import scan

from patchwork.scanner import ScanOptions from pathlib import Path

Full scan

report = scan(ScanOptions(root=Path(".")))

Render to markdown

print(report.to_markdown())

Render to JSON

import json data = json.loads(report.to_json())

Access specific results

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}")


Supported languages

LanguageAST (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]'

How it works

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.


Performance

On a 1,000-file TypeScript monorepo:

  • Without tree-sitter: ~0.8s
  • With tree-sitter (full AST): ~2.1s

On a 500-file Python project:

  • ~1.1s

Results are deterministic — same codebase always produces the same output.


Contributing

git clone https://github.com/yourusername/patchwork

cd patchwork pip install -e '.[dev]' pytest

Pull requests welcome. See CONTRIBUTING.md.


License

MIT — free for personal and commercial use.


Topics

claude-code · agent-skills · mcp · context-engineering · hallucination-detection · code-conventions · static-analysis · tree-sitter · developer-tools · ai-coding

ถาม PopNx