🦡 codebadger est un serveur MCP (Model Context Protocol) conteneurisé qui offre aux agents IA et aux LLMs un accès profond et interrogable à la structure et au flux de données d’un codebase via les graphes de propriétés de code (CPG) de Joern.
Lekssays/codebadger est un serveur MCP (Model Context Protocol) conteneurisé qui permet aux agents IA et aux LLMs d’interroger en profondeur la structure et les flux de données d’un codebase. En s’appuyant sur Joern, un moteur d’analyse de code open-source, il construit des graphes de propriétés de code (CPG) représentant les relations entre les identifiants, les appels de fonctions, les dépendances et les chemins de données. Cela permet aux agents de répondre à des questions complexes comme « quelles fonctions appellent cette API ? » ou « quel est le flux de données entre ces variables ? ». L’outil est distribué via Docker pour simplifier son déploiement, et il expose une interface MCP standard, le rendant compatible avec des plateformes comme Claude Code, Cursor ou Codex. Pour un développeur ou un utilisateur d’IA, codebadger transforme une base de code en une base de connaissances sémantique que l’IA peut explorer de manière autonome, sans nécessiter de parsing préalable ou d’indexation manuelle.
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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.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.