Local DeepWiki MCP Server

プライベートリポジトリ向けのDeepWiki形式ドキュメントを、RAGベースのQ&A機能とともに生成する、プライバシー重視のローカルMCPサーバーです。

クイックスタート

すぐに試す — このプロジェクトの事前構築済みWikiが含まれています：

git clone https://github.com/UrbanDiver/local-deepwiki-mcp.git
cd local-deepwiki-mcp
uv sync                          # Install dependencies
deepwiki serve .deepwiki         # Browse the wiki at http://localhost:8080

自分のリポジトリをインデックス化する — LLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、またはOllama）が必要です：

export OPENAI_API_KEY="..."      # Or ANTHROPIC_API_KEY for Anthropic
deepwiki init                    # Configure LLM + embedding providers
deepwiki config health-check     # Verify providers are working
deepwiki update /path/to/repo    # Index a repository and generate wiki
deepwiki serve /path/to/repo/.deepwiki

要件: Python 3.11以上、uv（以下のuvのインストールを参照）、およびLLMプロバイダー：

OpenAI（デフォルト） — OPENAI_API_KEY環境変数を設定
Anthropic — ANTHROPIC_API_KEY環境変数を設定
Ollama（完全ローカル、GPUが必要） — Ollamaをインストールし、ollama pull qwen3-coder:30bを実行

機能

多言語コード解析（tree-sitterを使用：Python, TypeScript/JavaScript, Go, Rust, Java, C/C++, Objective-C, Swift, Ruby, PHP, Kotlin, C#）
ASTベースのチャンク分割（コード構造：関数、クラス、メソッドを尊重）
セマンティック検索（LanceDBベクトルデータベースを使用）
LLMによるWiki生成（Ollama（ローカル）、Anthropic、OpenAIをサポート）
設定可能な埋め込み - ローカル（sentence-transformers）またはOpenAI
インクリメンタルインデックス - 変更されたファイルのみを再処理
RAGベースのQ&A - コードベースに関する質問が可能
アーキテクチャの健全性 - 9次元スコアリング（複雑性、結合度、コードの臭い、レイヤー、チャーン、凝集度、重複、テスト容易性、保守性）
Deep Researchモード - 複雑なアーキテクチャの質問に対する多段階推論
Web UI - ブラウザで生成されたWikiを閲覧可能
HTMLへのエクスポート - 共有用の静的HTMLサイトを生成
PDFへのエクスポート - Mermaid図を含む印刷可能なPDFドキュメントを生成
インタラクティブなコードマップ - Mermaid図によるファイル横断的な実行フローの可視化
遅延ページ生成 - 閲覧時に必要なWikiページをオンデマンドで生成

インストール

uvを使用（推奨）

cd local-deepwiki-mcp
uv sync

すべてのLLMプロバイダーとWeb UIはデフォルトで含まれています。PDFエクスポート用のオプション機能：

uv sync --extra pdf              # Add WeasyPrint for PDF export
uv sync --extra all              # Same as --extra pdf (all optional extras)

pipを使用

cd local-deepwiki-mcp
pip install -e ".[all]"          # Recommended: install with all extras
# or: pip install -e .           # Minimal: core only

設定

初期化ウィザードを実行して設定ファイルを自動生成します：

deepwiki init                    # Interactive wizard
deepwiki init --non-interactive  # Auto-detect defaults (CI/CD)

または、~/.config/local-deepwiki/config.yamlに手動で作成します：

embedding:
  provider: "local"  # or "openai"
  local:
    model: "all-MiniLM-L6-v2"
  openai:
    model: "text-embedding-3-small"

llm:
  provider: "openai"  # or "anthropic" or "ollama"
  openai:
    model: "gpt-4o"
    # base_url: "https://your-proxy.example.com/v1"  # For OpenAI-compatible proxies
  anthropic:
    model: "claude-sonnet-4-20250514"
  ollama:
    model: "qwen3-coder:30b"
    base_url: "http://localhost:11434"

parsing:
  languages:
    - python
    - typescript
    - javascript
    - go
    - rust
    - java
    - c
    - cpp
  max_file_size: 1048576
  exclude_patterns:
    - "node_modules/**"
    - "venv/**"
    - ".git/**"

chunking:
  max_chunk_tokens: 512
  overlap_tokens: 50

output:
  wiki_dir: ".deepwiki"
  vector_db_name: "vectors.lance"

uvのインストール

uvは高速なPythonパッケージマネージャーです。インストールされていない場合：

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Or with pip
pip install uv

# Or with Homebrew
brew install uv

インストール後、ターミナルを再起動するか、source ~/.bashrc（または~/.zshrc）を実行してください。

MCPサーバーの統合

MCPサーバーはstdio経由で動作し、MCP互換のAIツールであればどれでも使用可能です。手動で起動する場合：

deepwiki mcp

または、AIツールが自動的に起動するように設定します：

Claude Code

~/.claude/claude_code_config.jsonに追加：

{
  "mcpServers": {
    "local-deepwiki": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/local-deepwiki-mcp", "local-deepwiki"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

CursorのMCP設定に追加（Settings > MCP Servers > Add）：

{
  "mcpServers": {
    "local-deepwiki": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/local-deepwiki-mcp", "local-deepwiki"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonに追加：

{
  "mcpServers": {
    "local-deepwiki": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/local-deepwiki-mcp", "local-deepwiki"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

VS Code (Copilot)

ワークスペースの.vscode/mcp.jsonに追加：

{
  "servers": {
    "local-deepwiki": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/local-deepwiki-mcp", "local-deepwiki"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

汎用（任意のMCPクライアント）

サーバーはMCPプロトコルを使用してstdio経由で通信します。起動コマンド：

uv run --directory /path/to/local-deepwiki-mcp local-deepwiki

uvなしの場合（pip install -e .の後）：

local-deepwiki

注意: /path/to/local-deepwiki-mcpは、リポジトリをクローンした実際のパスに置き換えてください。OpenAIの代わりにAnthropicを使用する場合は、envブロックにANTHROPIC_API_KEYを追加してください。

MCPツール（64ツール）

サーバーは8つのカテゴリにわたる64個のMCPツールを公開しています。以下は最も一般的に使用されるツールの例と、その後の完全なツールリファレンスです。

コアツール

`index_repository`

リポジトリをインデックス化し、Wikiドキュメントを生成します。

{
  "repo_path": "/path/to/repo",
  "full_rebuild": false,
  "llm_provider": "ollama",
  "embedding_provider": "local"
}

`ask_question`

RAGを使用してコードベースに関する質問をします。

{
  "repo_path": "/path/to/repo",
  "question": "How does the authentication system work?",
  "max_context": 5
}

`deep_research`

複雑なアーキテクチャの質問に対する多段階推論。クエリの分解、並列検索、ギャップ分析、包括的な統合を実行します。

{
  "repo_path": "/path/to/repo",
  "question": "How does the authentication system interact with the database layer?",
  "max_chunks": 30
}

ツール	説明
`index_repository`	リポジトリをインデックス化し、Wikiドキュメントを生成
`ask_question`	コードベースに関するRAGベースのQ&A
`deep_research`	クエリ分解と統合による多段階推論
`read_wiki_structure`	Wikiの目次を取得
`read_wiki_page`	特定のWikiページを読み込む
`search_code`	コードベース全体のセマンティック検索
`export_wiki_html`	Wikiを静的HTMLサイトにエクスポート
`export_wiki_pdf`	Mermaid図のレンダリングを含むPDFにWikiをエクスポート

ジェネレーターツール（12）

ツール	説明
`get_diagrams`	Mermaid図（クラス、依存関係、モジュール、シーケンス）を生成
`get_call_graph`	関数呼び出しグラフの解析
`get_glossary`	検索可能なコードエンティティ用語集
`get_inheritance`	クラス階層ツリー
`get_coverage`	ドキュメントカバレッジ解析
`get_changelog`	Gitベースの変更履歴生成
`get_api_docs`	パラメータと戻り値の型の抽出
`get_test_examples`	エンティティのテスト例を抽出
`detect_stale_docs`	古いWikiページを検出
`detect_secrets`	ハードコードされた認証情報をスキャン
`get_index_status`	リポジトリのインデックス状態と健全性
`list_indexed_repos`	インデックス化されたすべてのリポジトリを一覧表示

解析・検索ツール（10）

ツール	説明
`search_wiki`	Wikiページとコードエンティティ全体の全文検索
`fuzzy_search`	レーベンシュタイン距離ベースの名前マッチング（「もしかして？」）
`get_file_context`	ソースファイルのインポート、呼び出し元、関連ファイル
`explain_entity`	複合：用語集 + 呼び出しグラフ + 継承 + テスト + APIドキュメント
`impact_analysis`	逆呼び出しグラフとリスクレベルによる影響範囲分析
`get_complexity_metrics`	tree-sitter ASTによる循環的複雑度とネストの深さ
`analyze_diff`	Git diffを影響を受けるWikiページとエンティティにマッピング
`ask_about_diff`	コード変更に関するRAGベースのQ&A
`get_project_manifest`	pyproject.toml, package.json等から解析されたメタデータ
`get_wiki_stats`	Wiki健全性ダッシュボード：インデックス、ページ、カバレッジ、ステータス

アーキテクチャ健全性ツール（17）

ツール	説明
`get_architecture_health`	9次元にわたる複合健全性グレード（A-F）
`get_hotspots`	複雑度、認知的複雑度、パラメータ数、長さ、ネストによる関数のランク付け
`get_coupling_metrics`	Robert C. Martinの結合メトリクス（Ca, Ce, I, A, D）
`get_design_smells`	神クラス、機能への嫉妬、長いメソッドなどの検出
`get_layer_dependencies`	レイヤー違反の検出（ハンドラー→サービス→コア）
`get_churn_metrics`	チャーン×複雑度の複合によるファイル変更頻度
`get_co_change`	Jaccard類似度による同時変更の結合度
`get_cohesion_metrics`	LCOM4クラス凝集度とモジュールインポート凝集度
`get_duplication_metrics`	タイプ1（完全一致）およびタイプ2（構造的）クローン検出
`get_testability_metrics`	テスト対コード比、カバレッジマッピング、アサーション密度
`get_maintainability_metrics`	関数ごとの保守性インデックス（Halstead + CC + LOC）
`get_recommendations`	労力/影響度による優先順位付けされたリファクタリング提案
`compare_architecture`	2つのGit参照間の健全性比較
`get_architecture_trends`	過去の健全性スコアのスナップショット
`get_module_health`	モジュールスコープの複雑度、臭い、結合度、リスク
`get_onboarding_guide`	新規開発者向けオンボーディングガイド
`get_guided_tour`	コードベースのインタラクティブなガイドツアー

コードマップツール（2）

ツール	説明
`generate_codemap`	Mermaid図とLLMによる解説を含むファイル横断的な実行フローマップ
`suggest_codemap_topics`	呼び出しグラフのハブから興味深いエントリポイントを発見

研究・進捗ツール（4）

ツール	説明
`list_research_checkpoints`	保存されたDeep Researchチェックポイントを一覧表示
`resume_research`	チェックポイントされた研究セッションを再開
`cancel_research`	進行中の研究操作をキャンセル
`get_operation_progress`	長時間実行操作の進捗を確認

エージェントツール（5）

ツール	説明
`suggest_next_actions`	最近の行動に基づいた、次に使用すべきツールのコンテキスト認識型提案
`run_workflow`	定義済みの多段階ワークフローを実行（例：完全解析、クイックレビュー）
`batch_explain_entities`	複数のエンティティに対する`explain_entity`のバッチ版
`query_codebase`	エージェントRAG：チャンクの関連性を評価し、より良い結果のためにクエリを書き換え
`find_tools`	自然言語クエリに基づいて関連ツールを発見

Webサーバーツール（2）

ツール	説明
`serve_wiki`	ドキュメント閲覧用のWiki Webサーバーを起動
`stop_wiki_server`	実行中のWiki Webサーバーを停止

CLIコマンド

すべてのコマンドは統合されたdeepwiki CLIのサブコマンドです。レガシーなエントリポイント（deepwiki-serve, deepwiki-exportなど）も後方互換性のために引き続き動作します。

コマンド	説明
`deepwiki init`	設定用のインタラクティブなセットアップウィザード
`deepwiki status`	インデックスの健全性、鮮度、Wikiカバレッジを表示
`deepwiki update`	リポジトリのインデックス化とWikiの再生成（インクリメンタル）
`deepwiki mcp`	MCPサーバーを起動（IDE統合用）
`deepwiki serve`	Web UIでWikiを配信
`deepwiki watch`	ウォッチモード - ファイル変更時に自動再インデックス
`deepwiki export`	Wikiを静的HTMLにエクスポート
`deepwiki export-pdf`	WikiをPDFにエクスポート
`deepwiki config`	設定管理（検証、表示、健全性チェック、プロファイル）
`deepwiki search`	インタラクティブなファジーコード検索
`deepwiki cache`	キャッシュ管理（統計、クリア、クリーンアップ）

# Setup
deepwiki init                                   # Interactive wizard
deepwiki init --non-interactive                  # Auto-detect defaults (CI/CD)
deepwiki init --non-interactive --force          # Overwrite existing config

# Indexing & status
deepwiki update                                  # Index repo and regenerate wiki
deepwiki update --full-rebuild                   # Force full rebuild
deepwiki update --dry-run                        # Preview what would change
deepwiki status                                  # Show index health dashboard
deepwiki status --json                           # Machine-readable output
deepwiki status --verbose                        # Detailed file-level info

# MCP server
deepwiki mcp                                     # Start MCP server (stdio)

# Web UI & export
deepwiki serve .deepwiki --port 8080             # Browse wiki in browser
deepwiki export .deepwiki --output ./html-export # Export to static HTML
deepwiki export-pdf .deepwiki -o docs.pdf        # Export to single PDF
deepwiki export-pdf .deepwiki --separate -o dir/ # Export each page as PDF

# Configuration
deepwiki config show                             # Show effective configuration
deepwiki config show --raw                       # Show raw YAML
deepwiki config validate                         # Check config for errors
deepwiki config health-check                     # Verify provider connectivity
deepwiki config profile list                     # List saved config profiles
deepwiki config profile save dev                 # Save current config as profile
deepwiki config profile use prod                 # Switch to a profile

# Utilities
deepwiki search                                  # Interactive fuzzy code search
deepwiki watch /path/to/repo                     # Auto-reindex on file changes
deepwiki cache stats                             # Show cache hit rates and sizes
deepwiki cache clear --llm --embedding           # Clear caches
deepwiki cache cleanup                           # Remove expired entries

APIキー

OpenAI（デフォルト）

platform.openai.com/api-keysにアクセス
サインイン（またはアカウント作成）
Create new secret keyをクリック
キーをコピーし、環境変数に設定：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

永続化するには、~/.zshrcまたは~/.bashrcにexportを追加してください。

Anthropic

console.anthropic.com/settings/keysにアクセス
Create Keyをクリック
環境変数に設定：

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

OpenAI互換プロキシの使用

組織がOpenAI互換のAPIエンドポイントを提供している場合（GitHub Copilot Enterpriseや企業プロキシ経由など）、設定ファイルでbase_urlを設定してください：

llm:
  provider: "openai"
  openai:
    model: "gpt-4o"
    base_url: "https://your-proxy.example.com/v1"

認証には引き続きOPENAI_API_KEY環境変数が必要です。

前提条件

ローカルLLMサポートの場合：

Ollamaがインストールされ、実行中であること
モデルがプルされていること（例：ollama pull llama3.2）

PDFエクスポートの場合：

システムライブラリ：pango, cairo, gdk-pixbuf（WeasyPrintの依存関係）
- macOS: brew install pango
- Ubuntu/Debian: apt install libpango-1.0-0 libpangocairo-1.0-0
Mermaid図のオプション：npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli

トラブルシューティング

Ollama接続エラー

「Failed to connect to Ollama」と表示される場合：

Ollamaが実行中であることを確認：ollama serve
モデルがプルされていることを確認：ollama list
デフォルトURLが機能するか確認：curl http://localhost:11434/api/tags
カスタムポートを使用している場合は、config.yamlのbase_urlを正しいものに更新

PDFエクスポートの失敗

「pango not found」や同様のCairo/Pangoエラー：

macOS: brew install pango cairo gdk-pixbuf
Ubuntu/Debian: apt install libpango-1.0-0 libpangocairo-1.0-0 libgdk-pixbuf2.0-0
Fedora: `dnf install pango cairo gdk-