Développement · Serveur MCP local
CodeCortex Context Engine
Context intelligence for AI coding agents: navigation, impact, memory, guarded edits.
Ce qu’indique le MCP Registry
L’entrée telle que publiée dans le MCP Registry officiel (consultée le 4 octobre 2026), dernière version.
- Nom dans le registre
io.github.BehnamJalaliCo/codecortex-context-engine- Version
- 0.1.0a10
- Statut
- Actif
- Catégorie
- développement
- Transport
- stdio (processus local)
- Paquet
- PyPI
- Publié
- 29 septembre 2026
- Mis à jour
- 29 septembre 2026
- Éditeur
- BehnamJalaliCo (GitHub)
- Espace de noms
- Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/BehnamJalaliCo) · comment
- Site web
- behnamjalalico.github.io/CodeCortex/
- Dépôt
- github.com/BehnamJalaliCo/CodeCortex
- Source
- Entrée dans l’API du registre
Paquets
| Registre | Paquet | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPIenvironnement d’exécution : uvx | codecortex-context-engine | 0.1.0a10 | stdio |
Comment connecter CodeCortex Context Engine
CodeCortex Context Engine s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : codecortex-context-engine, version 0.1.0a10. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Python ; les clients le lancent généralement avec uvx (fourni par uv) ou après pip install - la commande habituelle est uvx codecortex-context-engine.
Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :
{
"mcpServers": {
"codecortex-context-engine": {
"command": "uvx",
"args": [
"codecortex-context-engine"
]
}
}
}Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur
Vérifications du site
La racine du site web, behnamjalalico.github.io, a été examinée à la recherche des fichiers qui présentent un site aux systèmes d’IA.
| Fichier | Résultat |
|---|---|
/llms.txt | Aucun vrai fichier trouvé |
/.well-known/mcp.json | Aucun vrai fichier trouvé |
/.well-known/ai-plugin.json | Aucun vrai fichier trouvé |
/agents.json | Aucun vrai fichier trouvé |
Autres serveurs : développement
| Serveur | Exécution |
|---|---|
| codebase-synapseIndexes codebase into a local knowledge graph with 40+ AI tools and codebase-guard. | Local · stdio |
| codecalcCode & logic calculator for AI agents: 31 languages, symbolic math, SMT/logic solving, Big-O. | Local · stdio |
| CodecanvasPython code intelligence for coding agents: call paths, control flow, and change impact. | Local · stdio |
| CodeCartographerTurn an unfamiliar codebase into validated architecture, contracts, and a reimplementation spec. | Local · stdio |
| codefmtFormat/lint JS, Python, HubL for automation platforms. Tools: format_code, format_json, ask_codefmt. | Distant · HTTPVérification en direct : ✓ poignée de main |
| Codeforces MCPCodeforces competitive programming API: contests and user info. No key required. | Local · stdio |
| CodegraphSemantic code graph: 42 tools, 38 languages. Callers, impact, AI context, memory, PR review. | Local · stdio |
| Codegraphcontext MCPA paid remote MCP for code graph MCP for AI coding, built to return verdicts, receipts, usage logs,. | Distant · HTTPVérification en direct : ✗ pas de poignée de main |