FileScopeMCP

Ihre KI weiß bereits, wie man programmiert. Jetzt kennt sie auch Ihre Codebasis.

FileScopeMCP überwacht Ihren Code, bewertet jede Datei nach Wichtigkeit, bildet alle Abhängigkeiten ab und hält KI-generierte Zusammenfassungen im Hintergrund aktuell. Wenn Ihr LLM fragt: „Was macht diese Datei?“, erhält es eine echte Antwort, ohne den Quellcode lesen zu müssen.

Funktioniert mit Claude Code, Cursor AI oder als eigenständiger Daemon. Unterstützt 12 Sprachen von Haus aus.

Hauptfunktionen

Wichtigkeitsbewertung — jede Datei erhält eine Punktzahl von 0-10, basierend darauf, wie viele Dinge von ihr abhängen, was sie exportiert und wo sie sich befindet. Ihr LLM sieht die kritischen Dateien zuerst.

Abhängigkeitsabbildung — bidirektionale Import-Verfolgung für Python, JS/TS, C/C++, Rust, Go, Ruby, Lua, Zig, PHP, C#, Java. Findet auch zirkuläre Abhängigkeiten.

Immer aktuell — Dateiüberwachung + semantische Änderungserkennung bedeuten, dass Metadaten automatisch aktualisiert werden. AST-basiertes Diffing für TS/JS, KI-gestützte Analyse für alles andere. Verarbeitet nur das, was sich tatsächlich geändert hat.

LLM-Broker — ein Hintergrundprozess koordiniert alle KI-Aufgaben über llama.cpp's llama-server (oder jede OpenAI-kompatible HTTP-API). Eine Prioritätswarteschlange stellt sicher, dass interaktive Abfragen Vorrang vor der Hintergrundverarbeitung haben. Läuft auf einer einzelnen GPU.

Nexus-Dashboard — eine Web-UI unter localhost:1234, mit der Sie Ihre Codebasis über alle Ihre Repos hinweg visuell erkunden können. Interaktive Abhängigkeitsgraphen, Dateidetail-Panels, Live-Broker-Aktivität und Gesundheitsüberwachung pro Repo.

Related MCP server: GonMCPtool

Schnellstart

git clone https://github.com/admica/FileScopeMCP.git
cd FileScopeMCP
./build.sh          # installs deps, compiles, registers with Claude Code

Das ist alles. Öffnen Sie eine Claude Code-Sitzung in einem beliebigen Projekt und FileScopeMCP initialisiert sich automatisch. Versuchen Sie:

find_important_files(limit: 5)
status()

Sie möchten KI-Zusammenfassungen? Führen Sie ./setup-llm.sh aus, um eine plattformspezifische Anleitung zur Einrichtung von llama.cpp's llama-server zu erhalten — siehe docs/llm-setup.md für Details. Ohne dies funktioniert alles andere weiterhin.

Fügen Sie dies zur .gitignore Ihres Projekts hinzu:

.filescope/
.filescope-daemon.log

MCP-Tools

Nexus-Dashboard

npm run nexus       # opens at http://localhost:1234

Ein schreibgeschütztes Web-Dashboard, das sich mit jedem FileScopeMCP-Repo auf Ihrem Computer verbindet:

• Projektansicht — Dateibaum mit Wichtigkeits-Heatmaps und Veraltungsindikatoren, klicken Sie auf eine beliebige Datei für vollständige Metadaten

• Abhängigkeitsgraph — interaktive Cytoscape.js-Visualisierung, nach Verzeichnis filtern, auf Knoten klicken zum Untersuchen

• Systemansicht — Live-Broker-Status, Token-Verbrauch pro Repo, Streaming-Aktivitätsprotokoll

• Einstellungen — verwalten, welche Repos angezeigt werden, aus der Blacklist entfernen oder wiederherstellen

Entdeckt Repos automatisch durch Scannen nach .filescope/data.db-Verzeichnissen. Keine Konfiguration erforderlich.

Funktionsweise

Your code changes
    → file watcher picks it up
    → AST diff classifies the change (exports? types? body only?)
    → importance scores recalculated
    → staleness cascades to dependents (only if exports/types changed)
    → LLM broker regenerates summaries, concepts, change impact
    → your AI's next query gets fresh answers

Alles befindet sich in .filescope/data.db (SQLite, WAL-Modus) pro Projekt. Der Broker koordiniert die LLM-Arbeit über alle Ihre Repos hinweg über einen Unix-Socket unter ~/.filescope/broker.sock.

Dokumentation

Lizenz

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