Depo analizi, kavram arama ve sapma tespiti için kod bilgi grafiklerinin bir sicilini AI istemcilerine sunar.
Ayrıca bilinen adı looptech-ai/understand-quickly, @looptech-ai/understand-quickly-mcp
- Yıldızlar
- 48
- Araçlar
- —
- İndirmeler, 30 gün
- —
- En son sürüm
- 0.1.1
- Son commit
- 17 Eyl 2026
- Lisans
- Apache-2.0
understand-quickly MCP nedir?
understand-quickly bir MCP sunucusudur. Depo analizi, kavram arama ve sapma tespiti için kod bilgi grafiklerinin bir sicilini AI istemcilerine sunar.
Özet, projenin README dosyasından oluşturuldu
understand-quickly MCP sunucusu hakkında
Geliştiriciler, bu MCP server sayesinde kod depolarını bilgi grafikleri aracılığıyla analiz edebilirler. Claude Desktop, Cursor veya Codex gibi AI istemcilerini önceden hesaplanmış kod bilgi grafikleri siciline bağlayarak derinlemesine depo analizi ve kavram araması yapılmasına olanak tanır. Sunucu, stdio JSON-RPC üzerinden yerel olarak çalışır ve çalışması için Node 20 veya üzeri bir sürüme ihtiyaç duyar.
Kullanıcılar sicil ile dört özel araç kullanarak etkileşime girebilir: mevcut girişleri görmek için list_repos, bir GitHub URL'si veya ID'si üzerinden belirli bir grafiği bulmak için find_graph_for_repo, ayrıştırılmış JSON verilerini almak için get_graph ve belirli terimleri bulmak için search_concepts. Sistem, bir deponun kaynağının kaç commit gerisinde olduğuna dair meta veriler sağlayan yerleşik bir sapma tespiti (drift detection) özelliğine sahiptir.
Bu uygulama kasıtlı olarak minimal tutulmuştur ve sicil ile istatistik verileri için 60 saniyelik TTL süreli bellek içi (in-memory) önbelleğe alma kullanır. Bir public registry.json dosyasına dayanır ve ortam değişkenleri aracılığıyla özel sicil veya istatistik kaynakları kullanacak şekilde yapılandırılabilir. Embedding veya streaming desteği olmasa da, birleştirilmiş kavram eşleşmeleri ve grafik tabanlı düğüm aramaları yoluyla karmaşık kod tabanlarında gezinmek için yapılandırılmış bir yol sunar.
Neler yapabilirsiniz
- 1Mimari kavramları aramaSicildeki mevcut tüm depolarda bulunan yaygın programlama kavramlarının bir listesini talep edin.
Projenin README dosyasından alınmıştır. Her kullanım durumu, oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
understand-quickly MCP nasıl yüklenir
Biçimler 10 Kas 2026 tarihinde doğrulandıCursor'a ekleGoose'a ekleunderstand-quickly MCP'yi Claude Code içine yükleyin
$ claude mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpunderstand-quickly MCP'yi Cursor içine yükleyin
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}understand-quickly MCP'yi VS Code içine yükleyin
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"understand-quickly": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}understand-quickly MCP'yi VS Code CLI içine yükleyin
$ code --add-mcp '{"name":"understand-quickly","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@looptech-ai/understand-quickly-mcp"]}'understand-quickly MCP'yi Claude Desktop içine yükleyin
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}understand-quickly MCP'yi Codex içine yükleyin
$ codex mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpunderstand-quickly MCP'yi Codex config.toml içine yükleyin
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.understand-quickly] command = "npx" args = ["-y", "@looptech-ai/understand-quickly-mcp"]
understand-quickly MCP'yi Gemini CLI içine yükleyin
$ gemini mcp add -s user understand-quickly npx -- -y @looptech-ai/understand-quickly-mcpunderstand-quickly MCP'yi Gemini settings.json içine yükleyin
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"understand-quickly": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@looptech-ai/understand-quickly-mcp"
]
}
}
}Yapılandırma
UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY
| Ad | Açıklama | Sunucu |
|---|---|---|
| UNDERSTAND_QUICKLY_REGISTRY | — |
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 13 Kas 2026Tam rapor →Otomatik kontrollerimizden geçti. Bu bir güvenlik denetimi değildir: kodu okuyun ve sunucuya ihtiyaç duyduğu en dar erişimi verin. Kontroller nasıl çalışır
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirGeçti
- Açık kaynak lisansı (OSI)Geçti
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutGeçti
- Paket adı popüler bir pakete yakın değilGeçti
- Uzak uç nokta HTTPS kullanıyorKontrol edilmedi
- Yıkıcı araçlar etiketlenmişKontrol edilmedi
- Modele yönelik gizli talimat yokGeçti
- Pakette veya bağımlılıklarında kritik uyarı yokGeçti
@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 soruları
understand-quickly MCP'yi Claude Code'a nasıl eklerim?
Terminalinizde claude mcp add understand-quickly -- npx -y @looptech-ai/understand-quickly-mcp komutunu çalıştırın. Her projede kullanılabilir olması için --scope user ekleyin.
understand-quickly MCP'yi Cursor'a nasıl eklerim?
~/.cursor/mcp.json dosyasını açın ve yukarıdaki yükleme bölümünde gösterilen Cursor yapılandırmasını kullanarak sunucuyu mcpServers altına ekleyin.
Sunucu hangi araçları sağlar?
Sunucu dört araç sunar: list_repos, find_graph_for_repo, get_graph ve search_concepts.
Bu sunucu kimlik doğrulamayı destekliyor mu?
Hayır, mevcut sürüm kimlik doğrulama içermeyen minimal bir uygulamadır.
search_concepts aracı nasıl çalışır?
Birincil olarak birleştirilmiş kavram eşleşmeleri için önceden hesaplanmış bir stats.json dosyası kullanır; stats dosyası mevcut değilse grafikler arası tarama yöntemine başvurur.