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AyushShanu

codebase-rag-mcp

by AyushShanu
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Python
Hybrid

codebase-rag-mcp

あらゆるローカルコードベースを、クエリ可能で引用に基づくナレッジベースに変えるModel Context Protocol (MCP)サーバーです。ハイブリッド検索（dense FAISS + sparse BM25）、オプションのリランカー、そして交換可能なLLMプロバイダー（NVIDIA、Groq、OpenRouter、Gemini、または任意のローカルOpenAI互換エンドポイント）を基盤としています。

ステータス: スキャフォールドのみです。パッケージはインストールでき、CLIは実行され、 MCPサーバーは起動してプレースホルダーのpingツールを公開します。RAG パイプライン（取り込み → 解析 → チャンク分割 → インデックス作成 → 検索 → リランキング → 生成）は、このスケルトンの上に段階的に構築されています。 DECISIONS.mdとFLOW.mdを参照してください。

インストール

Python 3.11+ が必要です。

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

これにより、tree-sitter、FAISS (CPU)、rank-bm25、sentence-transformers、langchain-huggingface / langchain-community、公式MCP Python SDK、および外部プロバイダー呼び出し用のhttpxが導入されます。

Related MCP server: Grounded Code MCP

設定

サンプルのenvファイルをコピーし、お持ちのプロバイダーキーを入力してください：

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

認識される変数（完全なリストは.env.exampleを参照）：

Variable

Purpose

NVIDIA_API_KEY

NVIDIA NIM / build API

GROQ_API_KEY

Groq Cloud

OPENROUTER_API_KEY

OpenRouter（マルチプロバイダープロキシ）

GEMINI_API_KEY

Google Gemini（オプション）

LOCAL_MODEL_BASE_URL

OpenAI互換のローカルサーバー（Ollama、vLLM、LM Studioなど）

LOCAL_MODEL_NAME

ローカルサーバーで使用するモデル名

LOCAL_MODEL_API_KEY

ローカルサーバー用のオプションのベアラートークン

LOG_LEVEL

DEBUG / INFO / WARNING / ERROR（デフォルトはINFO）

DATA_DIR

取り込んだコーパスの保存先（デフォルトは./data）

INDEX_DIR

FAISS / BM25アーティファクトの永続化先（デフォルトは./data/index）

実行

# Print the version
codebase-rag --version

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

開発

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

.github/workflows/ci.ymlにある事前設定済みのGitHub Actionsワークフローが、プッシュのたびに4つすべてを実行します。

構成

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)

ライセンス

MIT。 LICENSE を参照してください。

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

Resources

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