Was macht codebadger?
🦡 codebadger is a containerized Model Context Protocol (MCP) server that gives AI agents and LLMs deep, queryable access to a codebase's structure and data flow through Joern Code Property Graphs (CPGs).
🦡 codebadger ist ein containerisierter MCP-Server, der KI-Agenten und LLMs tiefgehenden, abfragbaren Zugriff auf die Struktur und den Datenfluss einer Codebasis über Joern Code Property Graphen (CPGs) bietet.
🦡 codebadger ist ein containerisierter MCP-Server (Model Context Protocol), der speziell dafür entwickelt wurde, KI-Agenten und großen Sprachmodellen (LLMs) einen detaillierten und abfragbaren Einblick in die Struktur und den Datenfluss einer Codebasis zu ermöglichen. Dies wird durch die Nutzung von Joern Code Property Graphen (CPGs) erreicht, die eine vollständige, graphbasierte Repräsentation des Codes erstellen. Der Server unterstützt verschiedene Analyse-Workflows, darunter Datenflussanalyse, Call-Graphen-Erstellung und das Auffinden von Sicherheitslücken, und ist als Docker-Container einfach bereitstellbar. Entwickler können damit ihre Entwicklungsumgebungen, CI/CD-Pipelines oder KI-gestützte Code-Review-Tools um leistungsfähige statische Analysefähigkeiten erweitern. codebadger eignet sich besonders für Plattformen wie Claude Code, Cursor und andere MCP-kompatible Systeme und liefert Antworten in strukturierten Formaten wie JSON.
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🦡 codebadger is a containerized Model Context Protocol (MCP) server that gives AI agents and LLMs deep, queryable access to a codebase's structure and data flow through Joern Code Property Graphs (CPGs).
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.