repo-map-mcp
repo-map-mcp
MCP-сервер, который поддерживает самообновляющийся пофайловый JSON-индекс репозитория (каталог, имя файла, описание, имена функций, временные метки), чтобы агент мог запросить «что здесь, вероятно, релевантно», вместо того чтобы выполнять grep/чтение всего дерева.
Исследование файлов и аннотация путей вычисляются локально; описание и назначение файла задаются агентом, который обеспечивает даже лучший контекст.
Установка
uv syncRelated MCP server: mcp-code-indexer
Инструменты
index_repository(root_path, force=False)— проходит поroot_path(учитывая.gitignoreи прописанные исключения), хеширует каждый файл, повторно разбирает имена функций для изменённых файлов, обновляет индекс на диске by<root_path>/.repo-index/index.json. Возращает краткую строку.get_repo_map(root_path, dir_prefix=None)— возвraщает JSON-индекс, опционно ограниченный подкаталогом.search_files(root_path, query)— поиск по подстроке в имени файла, описании и именах функций.get_stale_files(root_path)— возвращает файлы, у которых становлен флагdescriptionStale, вмеsteee с их именами функций, чтобы вызвающий агент мог написать описание, не открвая файл.set_description(root_path, path, description)— возвращает описание февраля and сброшsocket the stale flag.
Поддерживаемые языки для извлечения функций (через tree-sitter): Python, JavaScript, TypeScript, TSX, Java, Rust. Прочие типы файлов по-прежнему индексируются, со funcs: [].
Требования
Python
uv
Запуск
uv run repo-map-mcpРаботает на stdio — добавьте его в конфигурацию MCP-клиента (например, Claude Code), указав command на uv run repo-map-mcp (рабочая директория — этапка, или используйте абсолютный пути).
Тест
uv run pytest -q
uv run python3 scripts/smoke_client.py # end-to-end tool call smoke testMaintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA minimalist indexing tool that provides AI agents with semantic search and structural AST parsing for deep codebase understanding. It enables autonomous agents to navigate large codebases predictably using vector embeddings and native language server capabilities like definition and reference tracking.
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to intelligently navigate and understand codebases by providing instant file descriptions, semantic search, and context-aware recommendations, eliminating the need to repeatedly scan files.18MIT
- AlicenseBqualityBmaintenanceLocal repo-intelligence MCP for coding agents: indexes source, symbols, call graphs, git/GitHub history, and source-bound repo memories into local database.4715MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceIndexes GitHub repositories and provides living documentation context to coding agents, enabling them to ground work in actual repository conventions and propose doc updates.3032MIT
Related MCP Connectors
Give your AI agent a persistent map of your project's structure, dependencies, and bugs.
Generate AGENTS.md, AP2 compliance docs, checkout rules, debug playbook & MCP configs from any repo.
Securely search and manage workspace context files for AI agents and teams.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Kevin-CNC/better-scout'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server