Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
AyushShanu

codebase-rag-mcp

by AyushShanu
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

codebase-rag-mcp

Сервер Model Context Protocol (MCP), который превращает любую локальную кодовую базу в базу знаний с поддержкой запросов и цитирования. Построен на гибридном ретривере (плотный FAISS + разреженный BM25), опциональном реранкере и сменяемом LLM-провайдере (NVIDIA, Groq, OpenRouter, Gemini или любой локальной OpenAI-совместимой конечной точке).

Статус: только каркас. Пакет устанавливается, CLI запускается, а MCP-сервер загружается и анонсирует заглушку инструмента ping. Конвейер RAG (приём → разбор → разбиение на чанки → индексирование → поиск → реранкинг → генерация) строится инкрементально поверх этого скелета. См. DECISIONS.md и FLOW.md.

Установка

Требуется Python 3.11+.

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

Это подтягивает tree-sitter, FAISS (CPU), rank-bm25, sentence-transformers, langchain-huggingface / langchain-community, официальный MCP Python SDK и httpx для исходящих вызовов провайдеров.

Related MCP server: Grounded Code MCP

Настройка

Скопируйте пример файла окружения и заполните ключи провайдеров, которые у вас есть:

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

Распознаваемые переменные (см. .env.example для полного списка):

Переменная

Назначение

NVIDIA_API_KEY

NVIDIA NIM / build API

GROQ_API_KEY

Groq Cloud

OPENROUTER_API_KEY

OpenRouter (мультипровайдерный прокси)

GEMINI_API_KEY

Google Gemini (необязательно)

LOCAL_MODEL_BASE_URL

Локальный OpenAI-совместимый сервер (Ollama, vLLM, LM Studio, ...)

LOCAL_MODEL_NAME

Имя модели для использования на локальном сервере

LOCAL_MODEL_API_KEY

Необязательный bearer-токен для локального сервера

LOG_LEVEL

DEBUG / INFO / WARNING / ERROR (по умолчанию INFO)

DATA_DIR

Где хранятся принятые корпуса (по умолчанию ./data)

INDEX_DIR

Где сохраняются артефакты FAISS / BM25 (по умолчанию ./data/index)

Запуск

# Print the version
codebase-rag --version

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

Разработка

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

Преднастроенный GitHub Actions workflow в .github/workflows/ci.yml запускает все четыре на каждый push.

Структура

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)

Лицензия

MIT. См. 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

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • mcplens

    vmsfigueredo
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A local MCP server that provides AI coding assistants with semantic search capabilities over codebases. It indexes code using local embeddings and exposes tools for efficient code retrieval, saving tokens and improving response quality.
    31 npm
    4
    MIT

  • Grounded Code MCP

    michaelalber
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A local MCP server that gives AI coding assistants retrieval access to your personal knowledge base of books, standards, and docs, grounding their answers in sources you trust.
    MIT