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codebase-rag-mcp

by AyushShanu
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Python
Hybrid

codebase-rag-mcp

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der jede lokale Codebasis in eine durchsuchbare, zitiergestützte Wissensbasis verwandelt. Basierend auf einem hybriden Retriever (dense FAISS + sparse BM25), einem optionalen Reranker und einem austauschbaren LLM-Anbieter (NVIDIA, Groq, OpenRouter, Gemini oder einem beliebigen lokalen OpenAI-kompatiblen Endpunkt).

Status: Nur Grundgerüst. Das Paket lässt sich installieren, die CLI läuft, und der MCP-Server startet und bietet ein Platzhalter-ping-Tool an. Die RAG-Pipeline (Erfassung → Parsing → Chunking → Indexierung → Abruf → Reranking → Generierung) wird schrittweise auf diesem Gerüst aufgebaut. Siehe DECISIONS.md und FLOW.md.

Installation

Erfordert Python 3.11+.

# Editable install with dev tooling (pytest, ruff, mypy)
pip install -e ".[dev]"

Dies umfasst tree-sitter, FAISS (CPU), rank-bm25, sentence-transformers, langchain-huggingface / langchain-community, das offizielle MCP-Python-SDK und httpx für ausgehende Anbieteraufrufe.

Related MCP server: Grounded Code MCP

Konfiguration

Kopieren Sie die Beispiel-Umgebungsdatei und füllen Sie die Anbieterschlüssel aus, die Sie haben:

cp .env.example .env
# then edit .env

Erkannte Variablen (siehe .env.example für die vollständige Liste):

Variable

Zweck

NVIDIA_API_KEY

NVIDIA NIM / Build-API

GROQ_API_KEY

Groq Cloud

OPENROUTER_API_KEY

OpenRouter (Multi-Provider-Proxy)

GEMINI_API_KEY

Google Gemini (optional)

LOCAL_MODEL_BASE_URL

OpenAI-kompatibler lokaler Server (Ollama, vLLM, LM Studio, ...)

LOCAL_MODEL_NAME

Modellname für die Verwendung mit dem lokalen Server

LOCAL_MODEL_API_KEY

Optionaler Bearer-Token für den lokalen Server

LOG_LEVEL

DEBUG / INFO / WARNING / ERROR (Standard INFO)

DATA_DIR

Wo aufgenommene Korpora liegen (Standard ./data)

INDEX_DIR

Wo FAISS-/BM25-Artefakte gespeichert werden (Standard ./data/index)

Ausführen

# Print the version
codebase-rag --version

# Boot the MCP server over stdio (advertises a 'ping' tool today)
codebase-rag serve

Entwicklung

ruff check .            # lint
ruff format --check .   # format check
mypy                    # type-check
pytest                  # tests

Ein vorkonfigurierter GitHub-Actions-Workflow unter .github/workflows/ci.yml führt alle vier bei jedem Push aus.

Aufbau

src/codebase_rag_mcp/
  config.py                  # python-dotenv loader
  cli/main.py                # `codebase-rag` entrypoint
  mcp/server.py              # stdio MCP server (stub)
  ingestion/                 # file discovery (TBD)
  parser/                    # tree-sitter AST extraction (TBD)
  chunker/                   # AST-aware chunking (TBD)
  indexing/
    vector.py                # FAISS dense index (TBD)
    bm25.py                  # rank-bm25 sparse index (TBD)
  retrieval/                 # hybrid query routing (TBD)
  reranker/                  # cross-encoder / LLM reranker (TBD)
  generation/
    providers/               # NVIDIA / Groq / OpenRouter / Gemini / local (TBD)
  citations/                 # chunk → source citations (TBD)
  impact/                    # symbol-graph impact analysis (TBD)

Lizenz

MIT. Siehe LICENSE.

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

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