Skip to main content
Glama
Rajahn
by Rajahn

RepoWeaver

Контекстная ткань кода для ИИ-агентов программирования — детерминированная индексация графа вызовов, гибридный поиск и единый интерфейс MCP с одним инструментом.

RepoWeaver создаёт локальный бесплатный слой интеллектуального анализа кода, который позволяет ИИ-агентам программирования (Codex, Claude Code, CodeWiz и др.) отвечать на структурные вопросы без чтения целых файлов.

"Who calls this method, and what would break if I change its signature?"
→ explore(query, task="impact", repo=".", max_tokens=4000)
→ [verbatim source slices + call paths + blast radius + known blind spots]

Зачем

ИИ-агенты, полагающиеся на grep или чтение полных файлов, впустую расходуют токены и упускают межфайловые цепочки вызовов. Существующие инструменты либо требуют облачные API, либо встраивают LLM в слой индексации, либо имеют ограничительные лицензии. RepoWeaver берёт только проверенные консенсусные паттерны из экосистемы и собирает их локально.

Related MCP server: codemap

Дизайн

Шесть примитивов, каждый из которых независимо проверен на множестве инструментов с открытым исходным кодом:

#

Примитив

Проверено

1

tree-sitter детерминированный парсинг, локально $0

CodeGraph · GitNexus · Graft · Aider

2

Рёбра вызовов / наследования / импортов + радиус поражения

CodeGraph · GitNexus · Graft · CodeQL

3

BM25/FTS + диффузия графа PageRank

Graft · CodeGraph · Aider

4

Инкрементальная свежесть по хэшу содержимого

Graft · Codebase-Memory · CodeGraph

5

MCP — один мощный инструмент explore()

CodeGraph (эмпирически проверено)

6

Внедрение протокола AGENTS.md + хук редактирования

GitNexus · CodeGraph · Graft · Potpie

Не включает: LLM в слое индексации (отвергнуто всеми серьёзными инструментами), отправку кода во внешние API, субъективные семантические сводки.

Дорожная карта

Этап

Тег

Статус

M1 — Fabric MVP (Java-парсер + рёбра + FTS5 + PageRank + MCP)

v0.1.0

🔜

M2 — Актуальность и уверенность (автосинхронизация + устранение неоднозначности + рёбра уверенности)

v0.2.0

запланировано

M3 — Оверлей точности типов (SCIP/jdtls)

v0.3.0

запланировано

M4 — Оверлей времени выполнения (трейсы OTel/Jaeger → веса рёбер)

v0.4.0

запланировано

Каждый этап поставляется с проверкой fabric verify --level mN, которая выполняется в CI.

Подход к верификации

Бенчмарки используют только публичные репозитории — никакой проприетарный код не попадает в этот репозиторий.

Бенчмарк-репозиторий

Назначение

spring-projects/spring-petclinic

Сильно завязан на Spring DI, проверяет рёбра с учётом внедрения зависимостей

google/gson

Сопоставим с опубликованным покрытием Java 93,3% от CodeGraph

square/okhttp

Глубина цепочек вызовов

mybatis/mybatis-3

Фильтрация шума сгенерированного кода

Установка (появится в v0.1.0)

pip install repoweaver
fabric build          # index current repo, $0, no LLM
fabric init           # inject AGENTS.md protocol + edit hook
fabric verify --level m1

MCP-инструмент

explore(
  query: str,
  task: "understand" | "impact" | "locate" | "debug",
  repo: str = ".",
  max_tokens: int = 4000
) → {
  slices: [{file, span, source}],
  call_paths: [...],
  blast_radius: [...],
  blind_spots: "DI / reflection / MQ edges not represented"
}

Благодарности

Дизайн-паттерны взяты из (не форкнуты из): CodeGraph · Graft · GitNexus · Serena · SCIP · Aider

Лицензия

MIT

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

0dRelease cycle
8Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that gives AI agents structured code understanding and precise code intelligence via local indexing of AST, call graphs, and semantic search.
    76
    4
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    MCP server for local-first code intelligence, providing structural code graph, semantic search, and impact analysis to AI agents.
    2
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Local-first code intelligence and safety layer for AI coding agents. MCP server exposes dependency graph, impact analysis, and AST-compressed repo context, backed by typed local memory, patch-scope safety gates, and git-independent transaction rollback.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    A persistent code-intelligence MCP server that builds a queryable knowledge graph of your codebase, enabling AI assistants to perform cross-file structural reasoning, dependency analysis, and blast radius detection.
    6
    MIT

View all related MCP servers

Latest Blog Posts

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/Rajahn/code-context-fabric'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server