ali-kamali/axon.mcp.server

AI IDE용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 - 커서, 안티그리비티 & 클로드

커서 IDE, 구글 안티그래비티, MCP 지원 어시스턴트를 활용해 AI 기반 개발을 위한 지능형 지식 베이스로 코드베이스를 변환하세요

---

---

📋 목차

• 문제
• 해결책
• 현장 보기
• 아키텍처 개요
• AI 어시스턴트용 MCP 도구
• 주요 특징
• 퀵 스타트
• 사용 사례
• 문서
• 개발
• 로드맵
• 기여
• 면허

---

🎯 문제야

현대 코드베이스는 복잡한 미로와 같아—수천 개의 파일, 복잡한 의존성, 진화하는 아키텍처로 이루어져 있습니다. ChatGPT나 Claude 같은 AI 조수는 훌륭하지만… 그들은 눈을 감고 날고 있습니다. 코드베이스의 구조, 관계, 패턴을 깊이 이해하지 못하면 나무만 볼 뿐 숲은 볼 수 없습니다.

💡 해결책

Axon.MCP.Server는 **Model Context Protocol(MCP)**를 사용해 전체 코드베이스를 지능적이고 쿼리 가능한 지식 베이스로 변환합니다. AI 비서에게 코드 속 엑스레이 비전을 부여하는 것과 같다고 생각하세요—문법뿐만 아니라 의미론, 아키텍처, 관계까지 이해하게 해줍니다.

왜 액슨이 돋보이는가

---

📋 Table of Contents

• The Problem
• The Solution
• See It In Action
• Architecture Overview
• MCP Tools for AI Assistants
• Key Features
• Quick Start
• Use Cases
• Documentation
• Development
• Roadmap
• Contributing
• License

---

🎯 The Problem

Modern codebases are complex labyrinths—thousands of files, intricate dependencies, and evolving architectures. AI assistants like ChatGPT and Claude are brilliant… but they’re flying blind. Without deep understanding of your codebase’s structure, relationships, and patterns, they can only see the trees, never the forest.

💡 The Solution

Axon.MCP.Server transforms your entire codebase into an intelligent, queryable knowledge base using the Model Context Protocol (MCP). Think of it as giving your AI assistant X-ray vision into your code—understanding not just syntax, but semantics, architecture, and relationships.

Why Axon Stands Out

• 🧠 Semantic Understanding: Goes beyond grep to understand what code means, not just what it says
• 🔗 Relationship Mapping: Automatically builds call graphs, inheritance trees, and dependency networks
• 🤖 AI-Native Integration: Built specifically for ChatGPT, Claude, Cursor IDE, and other MCP-enabled tools