코드 지식 그래프 레지스트리를 AI 클라이언트에 노출하여 저장소 분석, 개념 검색 및 드리프트 감지를 수행합니다.
다른 이름 looptech-ai/understand-quickly, @looptech-ai/understand-quickly-mcp
- 스타
- 48
- Tools
- —
- 다운로드, 30일
- —
- 최신 버전
- 0.1.1
- 마지막 커밋
- 2026년 9월 17일
- 라이선스
- Apache-2.0
understand-quickly MCP란?
understand-quickly은(는) MCP server입니다. 코드 지식 그래프 레지스트리를 AI 클라이언트에 노출하여 저장소 분석, 개념 검색 및 드리프트 감지를 수행합니다.
프로젝트 README에서 생성된 요약
understand-quickly MCP server 정보
개발자는 이 MCP server를 사용하여 지식 그래프를 통해 코드 저장소를 분석할 수 있습니다. Claude Desktop, Cursor 또는 Codex와 같은 AI 클라이언트를 미리 계산된 코드 지식 그래프 레지스트리에 연결하여 심층적인 저장소 분석과 개념 검색을 가능하게 합니다. 서버는 stdio JSON-RPC를 통해 로컬에서 실행되며, 작동을 위해 Node 20 이상의 버전이 필요합니다.
사용자는 네 가지 특정 도구를 사용하여 레지스트리와 상호작용할 수 있습니다. 사용 가능한 항목을 확인하는 list_repos, GitHub URL 또는 ID를 통해 특정 그래프를 찾는 find_graph_for_repo, 파싱된 JSON 데이터를 가져오는 get_graph, 특정 용어를 찾는 search_concepts가 있습니다. 시스템에는 드리프트 감지 기능이 내장되어 있어 저장소가 소스 대비 몇 개의 커밋만큼 뒤처져 있는지와 같은 메타데이터를 제공합니다.
이 구현은 의도적으로 최소화되었으며 레지스트리 및 통계 데이터에 대해 60초 TTL을 가진 인메모리 캐싱을 사용합니다. 공개된 registry.json에 의존하며, 환경 변수를 통해 사용자 정의 레지스트리 또는 통계 소스를 사용하도록 구성할 수 있습니다. 임베딩이나 스트리밍 기능은 없지만, 집계된 개념 일치 및 그래프 기반 노드 검색을 통해 복잡한 코드베이스를 탐색하는 구조적인 방법을 제공합니다.
활용 사례
- 1아키텍처 개념 검색레지스트리에 있는 모든 사용 가능한 저장소에서 공통적인 프로그래밍 개념 목록을 요청합니다.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
understand-quickly MCP 설치 방법
형식 확인: 2026년 11월 10일Cursor에 추가Goose에 추가Claude Code에 understand-quickly MCP 설치
$ claude mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpCursor에 understand-quickly MCP 설치
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}VS Code에 understand-quickly MCP 설치
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"understand-quickly": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}VS Code CLI에 understand-quickly MCP 설치
$ code --add-mcp '{"name":"understand-quickly","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@looptech-ai/understand-quickly-mcp"]}'Claude Desktop에 understand-quickly MCP 설치
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}Codex에 understand-quickly MCP 설치
$ codex mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpCodex config.toml에 understand-quickly MCP 설치
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.understand-quickly] command = "npx" args = ["-y", "@looptech-ai/understand-quickly-mcp"]
Gemini CLI에 understand-quickly MCP 설치
$ gemini mcp add -s user understand-quickly npx -- -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpGemini settings.json에 understand-quickly MCP 설치
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}구성
UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY
| 이름 | 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY | — |
자동 검사
2026년 11월 13일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 이는 보안 감사가 아닙니다. 코드를 직접 읽고 서버에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능통과
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스통과
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음통과
- 원격 엔드포인트가 HTTPS 사용검사되지 않음
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨검사되지 않음
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음통과
- 패키지 및 해당 종속성에 중요한 보안 권고 없음통과
README
GitHub에서 보기@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 질문
understand-quickly MCP를 Claude Code에 추가하려면 어떻게 하나요?
터미널에서 claude mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcp를 실행합니다. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있게 하려면 --scope user를 추가합니다.
understand-quickly MCP를 Cursor에 추가하려면 어떻게 하나요?
~/.cursor/mcp.json를 열고 mcpServers 아래에 서버를 추가합니다. 위 설치 섹션에 표시된 Cursor 구성을 사용합니다.
이 서버는 어떤 도구를 제공하나요?
이 서버는 list_repos, find_graph_for_repo, get_graph, search_concepts의 네 가지 도구를 제공합니다.
이 서버는 인증을 지원하나요?
아니요, 현재 버전은 인증 기능이 없는 최소 구현 버전입니다.
search_concepts 도구는 어떻게 작동하나요?
주로 미리 계산된 stats.json 파일을 사용하여 집계된 개념 일치 항목을 찾으며, stats 파일이 없는 경우 그래프 전체를 스캔하는 방식으로 작동합니다.