Stellt ein Register von Code-Knowledge-Graphs für AI-Clients bereit, um Repository-Analysen, die Suche nach Konzepten und Drift-Detection durchzuführen.
Auch bekannt als looptech-ai/understand-quickly, @looptech-ai/understand-quickly-mcp
- Stars
- 48
- Tools
- —
- Downloads, 30 Tage
- —
- Neueste Version
- 0.1.1
- Letzter Commit
- 17. Sept. 2026
- Lizenz
- Apache-2.0
Was ist understand-quickly MCP?
understand-quickly ist ein MCP server. Stellt ein Register von Code-Knowledge-Graphs für AI-Clients bereit, um Repository-Analysen, die Suche nach Konzepten und Drift-Detection durchzuführen.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über understand-quickly MCP server
Mit diesem MCP server können Entwickler Code-Repositories mithilfe von Knowledge-Graphs analysieren. Er verbindet AI-Clients wie Claude Desktop, Cursor oder Codex mit einem Register von vorab berechneten Code-Knowledge-Graphs, was tiefe Repository-Analysen und die Suche nach Konzepten ermöglicht. Der Server läuft lokal via stdio JSON-RPC und benötigt Node 20 oder höher.
Nutzer können mit dem Register über vier spezifische Tools interagieren: list_repos, um verfügbare Einträge zu sehen; find_graph_for_repo, um einen spezifischen Graph über eine GitHub URL oder ID zu finden; get_graph, um geparste JSON-Daten abzurufen; und search_concepts, um gezielt nach Begriffen zu suchen. Das System enthält eine integrierte Drift-Detection, die Metadaten liefert, wie etwa, wie viele Commits ein Repository hinter seinem Ursprung zurückliegt.
Diese Implementierung ist bewusst minimal gehalten und nutzt In-Memory-Caching mit einer TTL von 60 Sekunden für Registry- und Stats-Daten. Sie basiert auf einer öffentlichen registry.json und kann über Umgebungsvariablen so konfiguriert werden, dass sie benutzerdefinierte Registry- oder Stats-Quellen nutzt. Obwohl sie keine Embeddings oder Streaming unterstützt, bietet sie einen strukturierten Weg, um komplexe Codebases durch aggregierte Konzept-Matches und graphbasierte Node-Suchen zu navigieren.
Was du damit machen kannst
- 1Suche nach Architektur-KonzeptenFordere eine Liste gängiger Programmierkonzepte über alle verfügbaren Repositories im Register an.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du understand-quickly MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026Zu Cursor hinzufügenZu Goose hinzufügenunderstand-quickly MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpunderstand-quickly MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}understand-quickly MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"understand-quickly": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}understand-quickly MCP in VS Code CLI installieren
$ code --add-mcp '{"name":"understand-quickly","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@looptech-ai/understand-quickly-mcp"]}'understand-quickly MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}understand-quickly MCP in Codex installieren
$ codex mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpunderstand-quickly MCP in Codex config.toml installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.understand-quickly] command = "npx" args = ["-y", "@looptech-ai/understand-quickly-mcp"]
understand-quickly MCP in Gemini CLI installieren
$ gemini mcp add -s user understand-quickly npx -- -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpunderstand-quickly MCP in Gemini settings.json installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}Konfiguration
UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY | — |
Automatisierte Checks
Geluften am 13. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Unsere automatisierten Checks bestanden. Das ist kein Security-Audit: Lies den Code und gib dem Server nur den minimal notwendigen Zugriff. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarBestanden
- Open Source Lizenz (OSI)Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrBestanden
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageBestanden
- Remote Endpoint nutzt HTTPSNicht geprüft
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das ModellBestanden
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen AbhängigkeitenBestanden
README
Auf GitHub ansehen@looptech-ai/understand-quickly-mcp
A thin Model Context Protocol server that exposes the understand-quickly registry to any MCP client (Claude Desktop, Codex, Cursor, etc.).
Status: stub-quality. It works end-to-end but is intentionally minimal — no streaming, no embeddings, no auth.
What it does
It wraps the public registry.json and exposes four tools:
| Tool | Params | Returns |
|---|---|---|
list_repos |
{ format?, tag?, status? } |
Array of { id, format, description, status, tags, last_synced, graph_url } |
find_graph_for_repo |
{ id?, github_url? } (at least one required) |
Single registry entry's graph_url + drift metadata, or { found: false, suggestions: [...] } with up to 5 fuzzy-matched ids |
get_graph |
{ id } |
Parsed graph JSON for that entry's graph_url |
search_concepts |
{ query, id? } |
Default: aggregated concept matches from the precomputed stats.json (single GET, cached 60s). With id: substring match across one graph's nodes. Falls back to a capped cross-graph fan-out if stats.json is unreachable. |
The registry response is cached in-memory for 60 seconds. stats.json uses an
identical 60-second TTL cache.
find_graph_for_repo
Accepts either an id (the registry id, owner/repo) or a github_url. The
URL parser tolerates:
https://github.com/owner/repohttps://github.com/owner/repo.githttps://github.com/owner/repo/(trailing slash)https://github.com/owner/repo/tree/main/...(branch / sub-path)git@github.com:owner/repo.git
When the entry is found, the response includes last_synced, last_sha,
source_sha, head_sha, commits_behind, and a pretty drift_summary
(e.g. "behind by 17 commits") when those fields are present in the registry.
If the entry is not found, the response is
{ found: false, suggestions: [...] } with up to 5 fuzzy-matched ids
(Levenshtein distance ≤ 3 against the lowercased id).
search_concepts
By default — that is, when id is not provided — search_concepts reads the
precomputed stats.json aggregate (a single, cached GET) and returns matching
concept terms with their entry counts and up to 3 sample registry ids. This
replaces the previous behaviour, which fanned out up to 5 graph fetches at
request time.
When id is provided, it falls back to the legacy single-graph node search
(substring match against id / label / name). When stats.json is
unavailable (404 or schema mismatch), it falls back to the capped cross-graph
fan-out for backward compatibility.
The source field on the response indicates which mode served the request:
"stats", "graph", or "fanout".
Install
cd mcp
npm install
npm run build # compiles TypeScript -> dist/
npm test # runs node:test across registry/cache and tool logic
Node 20+ is required (uses the global fetch).
Run locally
For development:
npm run dev
For a built binary:
npm start
The server speaks stdio JSON-RPC. It will not respond to keystrokes — point an MCP client at it.
Register with Claude Desktop
Add the following to Claude Desktop's claude_desktop_config.json (the path is
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"tsx",
"/absolute/path/to/understand-quickly/mcp/src/index.ts"
],
"env": {
"UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY": "https://looptech-ai.github.io/understand-quickly/registry.json"
}
}
}
}
Replace /absolute/path/to/... with the actual path to your checkout. Restart
Claude Desktop after saving.
If you would rather run the compiled output, swap to:
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/understand-quickly/mcp/dist/index.js"]
}
}
}
Environment variables
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY |
https://looptech-ai.github.io/understand-quickly/registry.json |
Override the registry source (e.g. point at a local file or a fork). |
UNDERSTAND_QUICKLY_STATS |
https://looptech-ai.github.io/understand-quickly/stats.json |
Override the precomputed stats source consumed by search_concepts. |
Current limitations
- In-memory cache only. Every server process refetches once a minute. No cross-process or on-disk cache.
- Cross-graph fan-out is only a fallback. When
search_conceptsfalls back (no stats.json), it scans only the first 5status: okentries sequentially. - Substring search is dumb. No fuzzy matching, no ranking, no embeddings.
- No streaming or progress reporting. Tools block until the upstream responds.
- Best-effort node enumeration. The single-graph fallback assumes the graph
has a
nodes/entities/concepts/itemsarray; otherwise it walks top-level array values. - No retries or backoff on upstream
graph_urlfetch failures — failed fetches return an empty result for that entry instead of erroring out.
These are all acceptable for an MVP. If you need more, open an issue.
understand-quickly MCP Fragen
Wie füge ich understand-quickly MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcp in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich understand-quickly MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Welche Tools stellt der Server bereit?
Der Server stellt vier Tools bereit: list_repos, find_graph_for_repo, get_graph und search_concepts.
Unterstützt dieser Server Authentifizierung?
Nein, die aktuelle Version ist eine minimale Implementierung ohne Authentifizierung.
Wie funktioniert das search_concepts Tool?
Es nutzt primär eine vorab berechnete stats.json Datei für aggregierte Konzept-Matches und greift auf einen Cross-Graph-Scan zurück, falls die stats Datei nicht verfügbar ist.