CodeNexus AI

The context engine for AI coding agents

English | 한국어

What is CodeNexus?

CodeNexus is a local-first context engine that helps AI coding agents understand your codebase better. It builds a live dependency graph of your code and serves only the relevant context to AI agents, reducing token usage by up to ~99% (real-world measured) while improving code quality.

Key Features

• Local-first: Your code never leaves your machine
• Token reduction: Cut AI context tokens by up to ~99% (real-world measured: 951K → ~4.3K per task on a 211-file project)
• Multi-language: Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C# (7 languages)
• MCP compatible: Built on the official mcp Python SDK (standard Content-Length framed stdio). Works with Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment, OpenCode, Antigravity, and any spec-compliant MCP client.
• Fast indexing: SQLite-based dependency graph

Quick Start

Installation

pip install codenexus-ai

Developing from source (recommended for local edits): install in editable mode so changes in this repo are picked up immediately. A non-editable pip install . copies the code into site-packages and will silently keep running the old copy even after you edit files here.

git clone https://github.com/uptodatelabs/CodeNexus.git
cd CodeNexus
pip install -e .

Basic Usage

# Index your project
codenexus index

# Search for context
codenexus search "authentication middleware"

# Run context pipeline
codenexus pipeline "fix login bug"

# Check index status
codenexus status

How It Works

Your Codebase
     ↓
[CodeNexus Indexer]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  Dependency Graph (SQLite + FTS5)   │
│  - Functions, Classes, Imports      │
│  - Call relationships               │
│  - Type information                 │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
[Context Capsule Generator]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  Optimized Context for AI Agent     │
│  - Pivot files: Full source         │
│  - Supporting: Skeleton only        │
│  - Token budget: Respected          │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
AI Agent (Claude Code, Cursor, etc.)

Claude Code Integration

CodeNexus works with Claude Code to reduce token usage for AI coding agents.

Setup

1. Install CodeNexus

pip install codenexus-ai

2. Edit .claude.json

File location:

• macOS/Linux: ~/.claude.json
• Windows: C:\Users\your-username\.claude.json

3. Add configuration

Add the following to your ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/path/to/your/project", "serve"]
    }
  }
}

⚠️ Important: /path/to/your/project should be the path to the project where you want to use CodeNexus.

Path Examples

❌ Wrong:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\.codenexus", "serve"]

→ CodeNexus config directory (incorrect)

✅ Correct:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]

→ Project directory where you want to use CodeNexus

OS-specific Path Examples

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]
    }
  }
}

macOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/home/username/projects/my-app", "serve"]
    }
  }
}

Multiple Projects

To use CodeNexus with multiple projects, add configuration for each project:

{
  "projects": {
    "C:\\Users\\username\\projects\\app1": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app1", "serve"]
        }
      }
    },
    "C:\\Users\\username\\projects\\app2": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app2", "serve"]
        }
      }
    }
  }
}

Verify Setup

1. Save .claude.json
2. Restart Claude Code
3. Run Claude in your project directory

cd C:\Users\username\projects\my-app
claude

Troubleshooting

If MCP server doesn't connect:

CodeNexus speaks the standard MCP stdio protocol (built on the official mcp Python SDK with Content-Length framed JSON-RPC), so any spec-compliant client (Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment) connects out of the box.

1. Check if CodeNexus is installed:

   pip show codenexus-ai
   

2. Test code execution:

   codenexus --version
   

3. Verify the path is correct (watch for quotes)

Supported Languages

Supported AI Agents

CodeNexus integrates with AI coding agents via MCP (or skills for OpenClaw). The setup wizard auto-detects installed agents and writes the correct config format for each.

Other AI Agent Integration

CodeNexus works with various AI coding agents. Here's how to integrate with other popular tools.

OpenClaw Integration

OpenClaw is a personal AI assistant that connects to WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, and more.

Setup

OpenClaw doesn't support MCP directly. Use CodeNexus CLI commands through OpenClaw's skill system.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Create OpenClaw skill:

Create ~/.openclaw/workspace/skills/codenexus/SKILL.md:

---
name: codenexus
description: Search and analyze code using CodeNexus
allowed_tools:
  - bash
---

# CodeNexus Skill

Use CodeNexus to search and analyze code in the workspace.

## Commands

- `codenexus index` - Index the workspace
- `codenexus search "query"` - Search for code
- `codenexus pipeline "task"` - Get context for a task

3. Usage in OpenClaw:

/codenexus search "authentication middleware"
/codenexus pipeline "fix login bug"

Hermes Agent Integration

Hermes Agent is a self-improving AI agent by Nous Research.

Setup

Hermes supports MCP servers. Configure CodeNexus as an MCP server.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Add MCP server to Hermes:

hermes mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

Or add to ~/.hermes/config.yaml:

mcp_servers:
  codenexus:
    command: codenexus
    args:
      - serve
      - -w
      - /path/to/your/project

3. Usage in Hermes:

/hermes search "authentication middleware"
/hermes pipeline "fix login bug"

OpenCode Integration

OpenCode is an open-source AI coding agent. CodeNexus is wired up with its CLI.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Add the MCP server (auto-configures ~/.config/opencode/opencode.jsonc):

opencode mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

Or let the wizard do it:

codenexus wizard setup opencode

3. Verify:

opencode mcp list
# → ✓ codenexus connected

Antigravity Integration

Antigravity (Google's agentic IDE/CLI, agy) supports MCP via its config file. It has no mcp add CLI subcommand, so the server block is injected into the config.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Apply config via the wizard (writes ~/.gemini/config/mcp_config.json):

codenexus wizard setup antigravity

Or add manually to ~/.gemini/config/mcp_config.json (or your workspace .agents/mcp_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/path/to/your/project", "serve"]
    }
  }
}

3. Reload in the Antigravity CLI/IDE via /mcp, then use CodeNexus through the run_pipeline / get_context_capsule tools.

Other Agents

Any agent that supports CLI commands can use CodeNexus:

# Direct CLI usage
codenexus index
codenexus search "query"
codenexus pipeline "task"
codenexus status

The pipeline command prints a human-readable context capsule (task, detected intent, token estimate, pivot-file panels, and a skeleton tree) rather than raw JSON. Programmatic clients (MCP agents) receive the same data as a structured JSON payload via the run_pipeline tool.

Token Savings Example

Measured on the openclaw_workspace/projects index (211 files, 4,224 nodes, 62,194 edges):

Sending the entire codebase to the model:

951,322 tokens (full source: Python + JS/TS)

Asking CodeNexus for context on a task (run_pipeline, avg over 5 real tasks):

~4,325 tokens per task

Reduction: ~99.5% — only the files/definitions relevant to the task are returned.

The exact number depends on project size and task scope. CodeNexus always returns the relevant slice, not the whole tree.

Setup Wizard

CodeNexus includes a setup wizard to easily configure AI coding agents.

Detect Installed Agents

codenexus wizard detect

List Supported Agents

codenexus wizard list

Setup a Specific Agent

# Claude Code
codenexus wizard setup claude_code

# OpenClaw
codenexus wizard setup openclaw

# Hermes Agent
codenexus wizard setup hermes

# Cursor
codenexus wizard setup cursor

# GitHub Copilot
codenexus wizard setup copilot

# Codex
codenexus wizard setup codex

# OpenCode (open-source CLI)
codenexus wizard setup opencode

# Antigravity (Google agentic IDE/CLI — `agy`)
codenexus wizard setup antigravity

# And more...

Note: Setup will automatically index your project after configuration.

Agent-specific notes

• OpenCode is configured via its CLI (opencode mcp add codenexus -- codenexus -w <project> serve), which writes ~/.config/opencode/opencode.jsonc (JSON5). CodeNexus reads this back automatically.
• Antigravity has no mcp add CLI subcommand, so CodeNexus injects the server block into ~/.gemini/config/mcp_config.json (or your workspace .agents/mcp_config.json). After applying, reload via /mcp in the Antigravity CLI/IDE.

Clear Index Data

codenexus wizard clear

This will show all index directories and let you select which ones to clear.

For non-interactive use (e.g. scripts/CI), clear everything without prompts:

codenexus wizard clear --all --yes

• --all selects every discovered index
• --yes skips the confirmation prompt

You can also clear specific indexes by typing their IDs (e.g. idx-1,idx-3) or type the project directory name to confirm each deletion individually.

Interactive Setup

codenexus wizard interactive

Roadmap

• Tree-sitter integration for better parsing
• Graph centrality (PageRank) for better ranking
• Local LLM support for additional savings
• Multi-repo workspace support
• VS Code extension
• Function-level call-graph extraction beyond imports (in progress)

Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit your changes (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Open a Pull Request

License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

CodeNexus uses an optional license tier that gates features at runtime (checked by CodeNexusServer on startup). Tiers are enforced automatically — no code changes needed:

Check your tier, or activate a key:

codenexus license status
codenexus license activate CNX-PRO-<owner>-<YYYYMMDD>
codenexus license features

When you run codenexus serve, the active tier is printed to stderr:

[codenexus] Tier: free | languages: javascript, python, typescript | memory: off | llm: off

Acknowledgments

• Inspired by vexp - The original context engine
• Built with Python, SQLite, and MCP
• Thanks to all contributors

Support

If you find CodeNexus useful, consider supporting the project:

Connect your code. Empower your AI.

CodeNexus AI — 한국어 문서

AI 코딩 에이전트를 위한 컨텍스트 엔진

English | 한국어

CodeNexus란?

CodeNexus는 로컬 우선 컨텍스트 엔진으로, AI 코딩 에이전트가 코드베이스를 더 잘 이해하도록 돕습니다. 코드의 실시간 의존성 그래프를 구축하고, AI 에이전트에 관련된 컨텍스트만 제공하여 토큰 사용량을 최대 약 99%(실측값) 절감하면서 코드 품질을 향상시킵니다.

주요 기능

• 로컬 우선: 코드가 기계를 벗어나지 않음
• 토큰 절감: AI 컨텍스트 토큰을 최대 약 99%까지 감축 (실측정: 211개 파일 프로젝트에서 작업당 951K → 약 4.3K)
• 멀티 언어: Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C# (7개 언어)
• MCP 호환: 공식 mcp Python SDK 기반 (표준 Content-Length 프레임 stdio). Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment, OpenCode, Antigravity 및 모든 spec 준수 MCP 클라이언트와 연동
• 빠른 인덱싱: SQLite 기반 의존성 그래프
• PageRank: 중요도 기반 스마트 랭킹 (import 그래프 기반, 실노드 간 엣지)

빠른 시작

설치

pip install codenexus-ai

소스에서 개발하는 경우(로컬 수정 시 권장): 저장소 내용이 바로 반영되도록 editable 모드로 설치하세요. 일반 pip install .은 코드를 site-packages로 복사하므로, 이후 파일을 수정해도 이전 복사본이 실행됩니다.

git clone https://github.com/uptodatelabs/CodeNexus.git
cd CodeNexus
pip install -e .

기본 사용법

# 프로젝트 인덱싱
codenexus index

# 컨텍스트 검색
codenexus search "인증 미들웨어"

# 컨텍스트 파이프라인 실행
codenexus pipeline "로그인 버그 수정"

# 상태 확인
codenexus status

# 상위 노드 보기
codenexus top

# 임팩트 분석
codenexus impact "main"

작동 방식

코드베이스
     ↓
[CodeNexus 인덱서]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  의존성 그래프 (SQLite + FTS5)      │
│  - 함수, 클래스, 임포트             │
│  - 호출 관계                        │
│  - 타입 정보                        │
│  - PageRank 중앙성                  │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
[컨텍스트 캡슐 생성기]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  AI 에이전트를 위한 최적화된 컨텍스트│
│  - 피봇 파일: 전체 소스             │
│  - 지원 파일: 스켈리톤만            │
│  - 토큰 예산: 준수                  │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
AI 에이전트 (Claude Code, Cursor 등)

Claude Code 연동

CodeNexus는 Claude Code와 연동하여 AI 코딩 에이전트의 토큰 사용량을 줄입니다.

설정 방법

1. CodeNexus 설치

pip install codenexus-ai

2. .claude.json 파일 편집

파일 위치:

• macOS/Linux: ~/.claude.json
• Windows: C:\Users\사용자이름\.claude.json

3. 설정 추가

~/.claude.json 파일에 다음 내용을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "여기에_프로젝트_경로", "serve"]
    }
  }
}

⚠️ 중요: 여기에_프로젝트_경로는 CodeNexus를 사용할 프로젝트의 경로입니다.

경로 설정 예시

❌ 잘못된 예시:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\.codenexus", "serve"]

→ CodeNexus 설정 디렉토리 (오류)

✅ 올바른 예시:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]

→ CodeNexus를 사용할 프로젝트 디렉토리

OS별 경로 예시

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]
    }
  }
}

macOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/home/username/projects/my-app", "serve"]
    }
  }
}

여러 프로젝트 설정

여러 프로젝트에서 CodeNexus를 사용하려면, 각 프로젝트별로 설정을 추가하세요:

{
  "projects": {
    "C:\\Users\\username\\projects\\app1": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app1", "serve"]
        }
      }
    },
    "C:\\Users\\username\\projects\\app2": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app2", "serve"]
        }
      }
    }
  }
}

설정 확인

1. .claude.json 파일 저장
2. Claude Code 재시작
3. CodeNexus를 사용할 프로젝트 디렉토리에서 Claude 실행

cd C:\Users\username\projects\my-app
claude

문제 해결

MCP 서버가 연결되지 않는 경우:

CodeNexus는 표준 MCP stdio 프로토콜(공식 mcp Python SDK 기반, Content-Length 프레임 JSON-RPC)을 사용하므로, spec을 준수하는 모든 클라이언트(Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment)와 즉시 연결됩니다.

1. CodeNexus가 설치되어 있는지 확인:

   pip show codenexus-ai
   

2. 코드 실행 테스트:

   codenexus --version
   

3. 경로가 올바른지 확인 (따옴표 주의)

지원 언어

AST 정밀 인덱싱을 위해 파싱 extras 설치를 권장합니다: pip install "codenexus-ai[full]". 없으면 내장 regex 스캐너로 폴백합니다. import 그래프 해석·PageRank 랭킹·임팩트 분석은 두 모드 모두에서 동작합니다.

지원 AI 에이전트

CodeNexus는 MCP(MCP 미지원 에이전트는 스킬)로 AI 코딩 에이전트와 연동됩니다. 설정 마법사가 설치된 에이전트를 자동 감지하고 각각 올바른 설정 형식을 기록합니다.

다른 AI 에이전트 연동

OpenClaw 연동

OpenClaw는 WhatsApp, Telegram, Slack, Discord 등과 연결되는 개인 AI 어시스턴트입니다.

설정 방법

OpenClaw는 MCP를 직접 지원하지 않습니다. 스킬 시스템을 통해 CLI 명령어를 사용합니다.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. OpenClaw 스킬 생성:

~/.openclaw/workspace/skills/codenexus/SKILL.md 파일 생성:

---
name: codenexus
description: CodeNexus로 코드 검색 및 분석
allowed_tools:
  - bash
---

# CodeNexus 스킬

CodeNexus를 사용하여 워크스페이스의 코드를 검색하고 분석합니다.

## 명령어

- `codenexus index` - 워크스페이스 인덱싱
- `codenexus search "query"` - 코드 검색
- `codenexus pipeline "task"` - 태스크용 컨텍스트 생성

3. OpenClaw에서 사용:

/codenexus search "인증 미들웨어"
/codenexus pipeline "로그인 버그 수정"

Hermes Agent 연동

Hermes Agent는 Nous Research의 자기 개선 AI 에이전트입니다.

설정 방법

Hermes는 MCP 서버를 지원합니다. CodeNexus를 MCP 서버로 설정하세요.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. MCP 서버 추가:

hermes mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

또는 ~/.hermes/config.yaml에 추가:

mcp_servers:
  codenexus:
    command: codenexus
    args:
      - serve
      - -w
      - /path/to/your/project

3. Hermes에서 사용:

/hermes search "인증 미들웨어"
/hermes pipeline "로그인 버그 수정"

OpenCode 연동

OpenCode는 오픈 소스 AI 코딩 에이전트입니다. CodeNexus는 CLI와 바로 연결됩니다.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. MCP 서버 추가 (~/.config/opencode/opencode.jsonc 자동 구성):

opencode mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

마법사 사용:

codenexus wizard setup opencode

3. 확인:

opencode mcp list
# → ✓ codenexus connected

Antigravity 연동

Antigravity(구글 에이전틱 IDE/CLI, agy)는 설정 파일을 통해 MCP를 지원합니다. mcp add 하위 명령이 없으므로 설정에 서버 블록을 주입합니다.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. 마법사로 적용 (~/.gemini/config/mcp_config.json 기록):

codenexus wizard setup antigravity

또는 ~/.gemini/config/mcp_config.json(또는 워크스페이스 .agents/mcp_config.json)에 직접 추가:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/path/to/your/project", "serve"]
    }
  }
}

3. Antigravity CLI/IDE에서 /mcp로 리로드 후 run_pipeline / get_context_capsule 도구를 통해 CodeNexus를 사용합니다.

다른 에이전트

CLI 명령어를 지원하는 모든 에이전트에서 사용 가능:

# 직접 CLI 사용
codenexus index
codenexus search "query"
codenexus pipeline "task"
codenexus status

# 프로그래밍 방식 사용을 위한 JSON 출력
codenexus search "query" --json

pipeline 명령은 원시 JSON 대신 사람이 읽는 컨텍스트 캡슐(작업, 감지된 의도, 토큰 추정, 피봇 파일 패널, 스켈리톤 트리)을 출력합니다. 프로그래밍 클라이언트(MCP 에이전트)는 run_pipeline 도구로 동일 데이터를 구조화된 JSON으로 받습니다.

토큰 절감 예시

openclaw_workspace/projects 인덱스 기준 측정 (211개 파일, 4,224개 노드, 62,194개 엣지):

전체 코드베이스를 모델에 전송할 때:

951,322 토큰 (전체 소스: Python + JS/TS)

작업별로 CodeNexus에 컨텍스트 요청할 때 (run_pipeline, 실제 작업 5개 평균):

작업당 ~4,325 토큰

절감율: 약 99.5% — 작업과 관련된 파일/정의만 반환됩니다.

정확한 수치는 프로젝트 크기와 작업 범위에 따라 다릅니다. CodeNexus는 항상 전체 트리가 아닌 관련된 일부만 반환합니다.

설정 마법사

CodeNexus는 AI 코딩 에이전트를 쉽게 설정할 수 있는 마법사를 포함하고 있습니다.

설치된 에이전트 감지

codenexus wizard detect

지원되는 에이전트 목록

codenexus wizard list

특정 에이전트 설정

# Claude Code
codenexus wizard setup claude_code

# OpenClaw
codenexus wizard setup openclaw

# Hermes Agent
codenexus wizard setup hermes

# Cursor
codenexus wizard setup cursor

# GitHub Copilot
codenexus wizard setup copilot

# Codex
codenexus wizard setup codex

# OpenCode (오픈 소스 CLI)
codenexus wizard setup opencode

# Antigravity (구글 에이전틱 IDE/CLI — `agy`)
codenexus wizard setup antigravity

# 그 외...

참고: 설정 후 자동으로 프로젝트를 인덱싱합니다.

에이전트별 참고 사항

• OpenCode는 CLI로 구성합니다(opencode mcp add codenexus -- codenexus -w <project> serve) — ~/.config/opencode/opencode.jsonc(JSON5)에 기록되며 CodeNexus가 자동으로 읽어 들입니다.
• Antigravity는 mcp add 하위 명령이 없으므로 CodeNexus가 ~/.gemini/config/mcp_config.json(또는 워크스페이스 .agents/mcp_config.json)에 서버 블록을 주입합니다. 적용 후 Antigravity에서 /mcp로 리로드하세요.

인덱스 삭제

codenexus wizard clear

인덱스 디렉토리를 표시하고, 선택적으로 삭제할 수 있습니다.

스크립트/CI 등 비대화형 환경에서는 프롬프트 없이 전체 삭제:

codenexus wizard clear --all --yes

• --all: 발견된 모든 인덱스 선택
• --yes: 확인 프롬프트 생략

ID 지정 삭제(idx-1,idx-3 입력)나 프로젝트 디렉토리명 입력으로 개별 확인 삭제도 가능합니다.

대화형 설정

codenexus wizard interactive

CLI 명령어

로드맵

• 기본 의존성 그래프
• PageRank 중앙성 (import 그래프 기반, 실노드 간 엣지)
• 병렬 인덱싱
• 증분 인덱싱
• Tree-sitter 통합 (pip install "codenexus-ai[full]")
• 로컬 LLM 지원
• 멀티 레포 워크스페이스
• VS Code 확장
• 함수 수준 콜그래프 추출 확대 (진행 중)

기여하기

기여를 환영합니다! Pull Request를 제출해주세요.

1. Fork 하기
2. 피처 브랜치 만들기 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 커밋하기 (git commit -m 'Amazing feature 추가')
4. 푸시하기 (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request 열기

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스로 제공됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

CodeNexus는 시작 시 CodeNexusServer가 확인하는 선택적 라이선스 티어로 기능을 게이팅합니다. 티어 제한은 자동 적용됩니다:

티어 확인 또는 키 활성화:

codenexus license status
codenexus license activate CNX-PRO-<owner>-<YYYYMMDD>
codenexus license features

codenexus serve 실행 시 활성 티어가 stderr에 표시됩니다:

[codenexus] Tier: free | languages: javascript, python, typescript | memory: off | llm: off

감사의 말

• vexp에서 영감을 받음
• Python, SQLite, MCP로 구축
• 모든 기여자에게 감사

지원

CodeNexus가 유용하다면 프로젝트 지원을 고려해주세요:

코드를 연결하세요. AI를 강화하세요.