Enhances GitHub Copilot in VS Code with CodeAlive's deep code understanding, allowing it to leverage semantic search and project-wide context for improved code suggestions.
Supports direct invocation via Python interpreter as an alternative configuration option for running the MCP server with AI clients.
CodeAlive API 용 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사용하면 Claude Desktop, Cursor, Windserf, VS Code(GitHub Copilot), Cline, Roo-Code, Refact와 같은 AI 클라이언트가 CodeAlive의 고급 의미 코드 검색 및 코드베이스 상호 작용 기능에 액세스할 수 있습니다.
CodeAlive MCP는 프로젝트 코드베이스에서 풍부한 컨텍스트를 제공하여 이러한 에이전트를 강화하고, 보다 지능적이고 효율적인 상호작용을 가능하게 합니다.
CodeAlive는 문서와 종속성을 포함한 전체 코드베이스를 분석하여 구조, 패턴, 로직을 파악하는 플랫폼입니다. 저장소 또는 작업 공간에 대한 상세한 내부 맵을 생성하여 모든 IT 전문가에게 솔루션 관련 질문에 빠르고 안정적이며 고품질의 답변을 제공합니다.
이 MCP 서버를 사용하면 AI 에이전트(예: Claude, Copilot 등)가 CodeAlive의 심층적인 코드 이해 능력을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
MCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.
chat_completions : 코드베이스 컨텍스트를 사용하여 CodeAlive 채팅 API에 접근합니다. API 키가 단 하나의 데이터 소스에만 할당된 경우, 데이터 소스 지정은 선택 사항입니다.get_data_sources : CodeAlive에서 인덱싱한 사용 가능한 저장소와 작업 공간을 나열합니다.search_code : CodeAlive의 시맨틱 검색을 사용하여 데이터 소스 전체에서 코드 조각을 검색합니다. API 키가 단 하나의 데이터 소스에만 할당된 경우, 해당 데이터 소스를 지정하는 것은 선택 사항입니다.지엑스피1
환경 변수나 명령줄 인수를 사용하여 서버를 구성합니다.
지원되는 환경 변수는 다음과 같습니다.
CODEALIVE_API_KEY : CodeAlive API 키입니다. ( --api-key 로 전달하지 않는 한 필수입니다.)--api-key : CodeAlive API 키입니다. CODEALIVE_API_KEY 환경 변수를 재정의합니다.--transport : 전송 유형: "stdio" (기본값) 또는 "sse" .--host : SSE 전송을 위한 호스트 주소(기본값: 0.0.0.0 ).--port : SSE 전송을 위한 포트(기본값: 8000 ).--debug : 표준 출력/오류에 대한 자세한 로깅을 통해 디버그 모드를 활성화합니다.다음은 인기 AI 클라이언트의 구성 예시입니다. /path/to/your/codealive-mcp 및 YOUR_API_KEY_HERE 와 같은 자리 표시자를 실제 값으로 바꿔야 합니다. 일반적으로 API 키를 구성 파일에 직접 입력하는 것보다 환경 변수( env 블록)를 사용하는 것이 좋습니다.
.continue/config.yaml 또는 ~/.continue/config.yaml 에서 전역적으로 MCP 서버를 구성합니다.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (일반적으로 C:\Users\YourUsername\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json )Ctrl+Shift+P 또는 Cmd+Shift+P )를 사용하여 VS Code 설정(JSON)을 열고 "기본 설정: 사용자 설정 열기(JSON)"를 선택합니다.settings.json 에 MCP 서버 구성을 추가합니다.Cmd+, 또는 Ctrl+, ).uv 사용하지 않으려면 가상 환경에서 Python 인터프리터를 사용하여 서버 스크립트를 직접 호출할 수 있습니다. 클라이언트 설정에서 command 와 args 적절히 수정하세요.
MCP 서버가 AI 클라이언트와 제대로 작동하지 않는 경우 다음 단계를 따르세요.
args 에 --debug 플래그를 추가하세요. 이렇게 하면 MCP 서버 자체의 자세한 로그가 표준 출력/오류 스트림으로 출력됩니다. 이 스트림의 출력 위치는 클라이언트가 MCP 프로세스를 관리하는 방식에 따라 달라집니다.~/Library/Logs/Claude/mcp.log 및 ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log%LOCALAPPDATA%\Claude\Logs\mcp.log 및 %LOCALAPPDATA%\Claude\Logs\mcp-server-codealive.log (경로는 일반적으로 C:\Users\YourUsername\AppData\Local\Claude\Logs 입니다)Cmd+Shift+P / Ctrl+Shift+P ) -> Developer: Toggle Developer Tools .View -> Output 으로 이동하거나 하단 패널에서 Output 클릭하세요. 출력 패널 오른쪽의 드롭다운 메뉴에서 CodeAlive , MCP 또는 서버 프로세스와 관련된 채널을 찾으세요. --debug 활성화된 경우, 이 채널에는 MCP 서버의 직접 stdout/stderr이 포함되는 경우가 많습니다.Developer: Open Logs Folder 사용하세요. 특히 주 프로세스나 확장 호스트와 관련된 파일을 확인하세요.~/Library/Application Support/Cursor/logs/%APPDATA%\Cursor\logs\ (일반적으로 C:\Users\YourUsername\AppData\Roaming\Cursor\logs\ )Cmd+Shift+P / Ctrl+Shift+P ) -> Developer: Toggle Developer Tools .View -> Output 으로 이동하거나 하단 패널에서 Output 클릭하세요. 출력 패널 오른쪽의 드롭다운 메뉴에서 CodeAlive , MCP , GitHub Copilot 또는 Continue 라는 채널을 찾으세요. MCP 서버 로그(특히 --debug 사용 시)가 여기로 라우팅될 수 있습니다.Developer: Show Logs... -> 드롭다운에서 Extension Host 선택하세요. Copilot 또는 Continue 확장 프로그램이 MCP를 통해 통신을 시도하는 것과 관련된 오류를 확인하세요.Continue: Focus on Continue Console View (설정에서 Continue: Enable Console 활성화해야 함). Continue 문제 해결 문서를 참조하세요.command , args , env 경로와 값을 다시 확인하세요. JSON/YAML 구문이 올바른지 확인하세요.CODEALIVE_API_KEY 가 올바른지 확인하세요.문제가 지속되면 CodeAlive MCP 서버 저장소(사용 가능한 경우)에 관련 로그와 구성 세부 정보(API 키 마스킹)를 포함하여 문제를 여는 것을 고려하세요.
추가 지원이 필요하면 support@codealive.dev 로 지원팀에 문의하세요.
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
코드베이스에 대한 심층적인 의미적 이해를 제공하여 AI 에이전트를 강화하고, 고급 코드 검색 및 상황 인식을 통해 보다 지능적인 상호 작용을 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.