Servidor MCP de Code Knowledge

Herramienta de conocimiento de código

Una herramienta de gestión del conocimiento para repositorios de código que utiliza incrustaciones vectoriales. Esta herramienta ayuda a mantener y consultar el conocimiento sobre su código fuente mediante técnicas avanzadas de incrustación.

Construcción e instalación

1. Construya el paquete

Primero, debes crear los archivos de distribución:

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/code-knowledge-tool.git
cd code-knowledge-tool

# Create and activate a virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# Install build tools
python -m pip install --upgrade pip build

# Build the package
python -m build

Esto creará dos archivos en el directorio dist/:

code_knowledge_tool-0.1.0-py3-none-any.whl (archivo de rueda para la instalación)
code_knowledge_tool-0.1.0.tar.gz (distribución fuente)

2. Instalar el paquete

Prerrequisitos

Asegúrese de que Ollama esté instalado y ejecutándose:

# Install Ollama (if not already installed)
curl https://ollama.ai/install.sh | sh

# Start Ollama service
ollama serve

Instalar el paquete:

Opción 1: Instalar desde el archivo de rueda (recomendado para su uso)

# Navigate to where you built the package
cd /path/to/code_knowledge_tool

# Install from the wheel file
pip install dist/code_knowledge_tool-0.1.0-py3-none-any.whl

Opción 2: Instalar en modo editable (recomendado para desarrollo)

Esta opción es la mejor si desea modificar la herramienta o contribuir a su desarrollo:

# Assuming you're already in the code-knowledge-tool directory
# and have activated your virtual environment

# Install in editable mode with development dependencies
pip install -e ".[dev]"

Integración con RooCode/Cline

Copia la configuración de MCP a tu configuración:

Para Cline (VSCode):

# Open the settings file
open ~/Library/Application\ Support/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/settings/cline_mcp_settings.json

Añade esta configuración:

{
  "mcpServers": {
    "code_knowledge": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "code_knowledge_tool.mcp_tool"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}"
      }
    }
  }
}

Para RooCode:

# Open the settings file
open ~/Library/Application\ Support/RooCode/roocode_config.json

Agregue la misma configuración que la anterior.

Reinicie RooCode/Cline para cargar la nueva herramienta.

Uso como banco de memoria y proveedor de contexto RAG

Esta herramienta puede servir como banco de memoria de su proyecto y proveedor de contexto RAG. Para configurarlo:

Copie la plantilla proporcionada a su proyecto:

cp clinerules_template.md /path/to/your/project/.clinerules

Personalice las reglas y patrones en .clinerules para las necesidades de su proyecto

La plantilla incluye instrucciones completas para:

Gestión de la base de conocimientos
Flujos de trabajo de desarrollo basados en RAG
Directrices de calidad del código
Prácticas de gestión de la memoria

Consulte clinerules_template.md para obtener detalles completos de configuración y uso.

Características

Almacenamiento vectorial local para el conocimiento del código
Generación eficiente de incrustaciones con Ollama
Compatibilidad con múltiples tipos de archivos
Comprensión de código sensible al contexto
Integración con RooCode y Cline a través de MCP
Aumento de contexto basado en RAG
Almacenamiento persistente de conocimiento

Requisitos

Python 3.8 o superior
Servicio Ollama ejecutándose localmente
chromadb para operaciones vectoriales

Desarrollo

Ejecución de pruebas

El proyecto sigue un enfoque de pruebas que prioriza la integración, centrándose en la funcionalidad integral y el cumplimiento del contrato MCP. El conjunto de pruebas consta de:

Pruebas de contrato MCP
- Registro y ejecución de herramientas
- Gestión de recursos
- Operaciones de conocimiento
- Manejo de errores
Pruebas de compilación de paquetes
- Verificación de la instalación
- Resolución de dependencia
- Inicialización del servidor MCP
- Funcionalidad básica

Para ejecutar las pruebas:

# Install test dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run all tests
pytest

# Run specific test suites
pytest tests/integration/test_mcp_contract.py -v  # MCP functionality
pytest tests/integration/test_package_build.py -v  # Installation verification

Requisitos del entorno de prueba:

# Ensure Ollama is running
ollama serve

Las pruebas utilizan un directorio temporal (test_knowledge_store) que se limpia automáticamente entre ejecuciones de pruebas.

Para obtener más detalles sobre la estrategia y los patrones de prueba, consulte la documentación en docs/ .

Distribución futura

Si desea que este paquete esté disponible a través de pip (es decir, pip install code-knowledge-tool ), deberá:

Registrar una cuenta en PyPI
Instalar twine: pip install twine
Sube tu distribución: twine upload dist/*

Sin embargo, por ahora, utilice los métodos de instalación y compilación locales descritos anteriormente.

Licencia

Licencia MIT

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Proporciona un banco de memoria de proyecto y un proveedor de contexto RAG para una mejor comprensión y gestión del código a través de incrustaciones vectoriales, integrado con RooCode y Cline.

Related Resources

Reddit Discussion about this server

Related MCP Servers

Redmine MCP Server for Cline
ilask
A
security
F
license
A
quality
Enables interaction with Redmine projects and issues via the Cline VS Code extension, supporting project management and issue creation through the Model Context Protocol.
Last updated -
1
2
1
JavaScript
LanceDB MCP Server
RyanLisse
-
security
F
license
-
quality
Enables efficient vector database operations for embedding storage and similarity search through a Model Context Protocol interface.
Last updated -
6
Python
Developer MCP Server
tejpalvirk
A
security
F
license
A
quality
A powerful context management system that maintains persistent context across coding sessions, helping development teams track project structure, dependencies, and progress.
Last updated -
6
2
TypeScript
MCP-RAG Server
sourangshupal
-
security
F
license
-
quality
Implements Retrieval-Augmented Generation (RAG) using GroundX and OpenAI, allowing users to ingest documents and perform semantic searches with advanced context handling through Modern Context Processing (MCP).
Last updated -
3
Python

View all related MCP servers

Code Knowledge MCP Server