CodeMunch Pro

지능형 코드 인덱싱 MCP 서버. 15가지 도구, 10개 언어, tree-sitter AST 추출, 하이브리드 검색(FTS5 + 벡터), 호출 그래프, 원격 저장소 인덱싱, 증분 인덱싱.

토큰 99% 절약 — 전체 파일을 읽는 대신 바이트 오프셋 탐색으로 정확한 함수 소스를 얻으세요.

설치

pip install codemunch-pro

Related MCP server: CodeIntel MCP Server

빠른 시작

Claude Desktop / Cline

MCP 클라이언트 구성에 추가하세요:

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

HTTP 서버

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

15 MCP 도구

10개 언어

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

모두 tree-sitter-language-pack을 통해 — 컴파일 없음, 사전 빌드된 바이너리.

주요 기능

O(1) 심볼 검색

모든 심볼은 바이트 오프셋과 길이를 저장합니다. get_symbol은 함수 소스로 직접 탐색합니다 — 전체 파일을 읽지 않습니다. 40KB 파일에서 200바이트 함수 = 99.5% 토큰 절약.

증분 인덱싱

파일은 SHA-256으로 해시됩니다. 변경된 파일만 다시 파싱됩니다. 하나의 파일을 변경한 후 10K 파일 저장소를 재인덱싱하는 데는 밀리초가 걸립니다.

하이브리드 검색 (FTS5 + 벡터)

BM25 키워드 매칭과 의미론적 벡터 유사도를 Reciprocal Rank Fusion으로 결합합니다. "인증 미들웨어"를 검색하면 auth_middleware, verify_token, login_handler를 찾습니다.

호출 그래프

AST를 통해 함수 호출을 추적합니다. get_callees("main")은 main이 호출하는 것을 보여줍니다. get_callers("authenticate")는 authenticate를 호출하는 사람을 보여줍니다. 깊이 탐색을 지원합니다.

원격 저장소 인덱싱 (v1.1)

URL로 공개 GitHub 또는 GitLab 저장소를 인덱싱합니다 — git 바이너리가 필요 없습니다. API를 통해 tarball을 다운로드하고, 추출하고, 인덱싱합니다. SHA 기반 신선도 검사로 로컬에 캐시됩니다. 인증 토큰과 희소 경로로 비공개 저장소를 지원합니다.

전체 텍스트 내용 검색

원시 파일 내용을 검색합니다 — 문자열 리터럴, TODO 주석, 구성 값, 오류 메시지. 심볼 이름만이 아닙니다.

작동 방식

1. 파싱 — tree-sitter가 각 소스 파일에 대한 AST를 구축합니다.

2. 추출 — AST를 탐색하여 함수, 클래스, 메서드, 타입, 인터페이스를 찾습니다.

3. 저장 — FTS5 가상 테이블이 있는 저장소별 SQLite 데이터베이스.

4. 임베딩 — FastEmbed (ONNX, CPU 전용)가 의미론적 검색을 위한 384차원 벡터를 생성합니다.

5. 그래프 — 함수 본문에서 호출 표현식을 추출하고, 엣지를 저장하고 해결합니다.

6. 서빙 — FastMCP가 stdio 또는 HTTP를 통해 13가지 도구를 노출합니다.

아키텍처

~/.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

사용 사례

• AI 코딩 에이전트: 컨텍스트를 소모하지 않고 에이전트에게 코드베이스에 대한 정밀한 접근 권한을 부여합니다.

• 코드 리뷰: 함수의 시그니처를 변경하기 전에 모든 호출자를 찾습니다.

• 온보딩: 의미론적으로 심볼을 검색합니다 — "오류 처리는 어디에 있나요?"가 관련 코드를 찾습니다.

• 리팩토링: 모듈 간에 함수를 이동하기 전에 호출 그래프를 매핑합니다.

• 문서화: 시그니처와 docstring이 포함된 모든 공개 API를 추출합니다.

라이선스

MIT