CodeMunch Pro

インテリジェントなコードインデックスMCPサーバー。15ツール、10言語、tree-sitter AST抽出、ハイブリッド検索（FTS5 + ベクター）、コールグラフ、リモートリポジトリのインデックス化、インクリメンタルインデックス化。

トークンを99%節約 — ファイル全体を読む代わりに、バイトオフセットシークで正確な関数ソースを取得できます。

インストール

pip install codemunch-pro

Related MCP server: CodeIntel MCP Server

クイックスタート

Claude Desktop / Cline

MCPクライアント設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "codemunch-pro": {
      "command": "codemunch-pro"
    }
  }
}

HTTPサーバー

codemunch-pro --transport streamable-http --port 5002

15のMCPツール

10言語

Python、JavaScript、TypeScript、Go、Rust、Java、C、C++、C#、Ruby

すべて tree-sitter-language-pack 経由 — コンパイル不要、プリビルドバイナリ。

主な機能

O(1)シンボル取得

すべてのシンボルはバイトオフセットと長さを保存します。get_symbol は関数ソースに直接シークします — ファイル全体を読みません。40KBファイルから200バイトの関数を取得 = 99.5%のトークン節約。

インクリメンタルインデックス化

ファイルはハッシュ化（SHA-256）されます。変更されたファイルのみが再解析されます。1つのファイルを変更した後に10Kファイルのリポジトリを再インデックス化するのはミリ秒単位です。

ハイブリッド検索（FTS5 + ベクター）

Reciprocal Rank Fusionを使用してBM25キーワードマッチングとセマンティックベクター類似度を組み合わせます。「authentication middleware」を検索すると、auth_middleware、verify_token、login_handler が見つかります。

コールグラフ

ASTを通じて関数呼び出しを追跡します。get_callees("main") は main が呼び出すものを表示します。get_callers("authenticate") は authenticate を呼び出すものを表示します。深さトラバーサルに対応。

リモートリポジトリのインデックス化（v1.1）

URLで任意の公開GitHubまたはGitLabリポジトリをインデックス化 — gitバイナリ不要。API経由でtarballをダウンロードし、展開してインデックス化します。SHAベースの鮮度チェックでローカルにキャッシュされます。認証トークンとスパースパスによるプライベートリポジトリに対応。

全文コンテンツ検索

生のファイル内容を検索 — 文字列リテラル、TODOコメント、設定値、エラーメッセージ。シンボル名だけでなく。

仕組み

1. 解析 — tree-sitterが各ソースファイルのASTを構築

2. 抽出 — ASTを走査して関数、クラス、メソッド、型、インターフェースを検出

3. 保存 — FTS5仮想テーブル付きのリポジトリごとのSQLiteデータベース

4. 埋め込み — FastEmbed（ONNX、CPUのみ）がセマンティック検索用の384次元ベクターを生成

5. グラフ — 関数本体から呼び出し式を抽出し、エッジを保存・解決

6. 提供 — FastMCPがstdioまたはHTTP経由で13のツールを公開

アーキテクチャ

~/.codemunch-pro/
├── myproject_a1b2c3d4e5f6.db    # Per-repo SQLite database
├── otherproject_7890abcdef.db
└── ...

Each DB contains:
├── files          # Indexed files with SHA-256 hashes
├── symbols        # Functions, classes, methods, types
├── symbols_fts    # FTS5 full-text search index
├── symbols_vec    # sqlite-vec 384-dim vector index
├── call_edges     # Call graph (caller → callee)
└── file_content_fts  # Raw file content search

ユースケース

• AIコーディングエージェント: コンテキストを消費せずにコードベースへの外科的アクセスをエージェントに提供

• コードレビュー: シグネチャを変更する前に関数のすべての呼び出し元を確認

• オンボーディング: セマンティックにシンボルを検索 — 「エラーハンドリングはどこ？」で関連コードを発見

• リファクタリング: モジュール間で関数を移動する前にコールグラフをマッピング

• ドキュメント: シグネチャとdocstring付きのすべての公開APIを抽出

ライセンス

MIT