Tea Rags MCP

あなたのコーディングエージェントは、最初に見つけたコードをコピーしてしまいます。それが正しいコードであるかどうかに関わらず。

TeaRAGsは、取得したすべてのコードチャンクをGit履歴（作成者、チャーン、バグ修正率、所有権）で強化する、コード検索用MCPサーバーです。エージェントがホットスポット（頻繁に変更される不安定なコード）から学習するのをやめ、安定しており、所有者が明確で、実戦で鍛えられたコードから学習できるようにします。

📖 完全なドキュメント · 🏁 15分クイックスタート · 🧠 コアコンセプト

問題点

1. モノレポの理解は、人間にとってもエージェントにとってもコストが高い

新しい開発者は誰でも、学習に時間を費やします。新しいエージェントセッションは、トークンを消費します。命名規則、ドメインロジック、ローカルな慣習など、すべてを毎回ゼロから再構築しなければなりません。

2. 不衛生なコードは、エージェントにとっての「税金」です

名前が分かりにくいと、エージェントはより多くのファイルを読み込むことになります。ファイルが増えればトークン消費量が増え、応答が遅くなり、間違った例を選択する可能性が高まります。コードベースの技術的負債は、そのままAI利用料金として跳ね返ってきます。

3. エージェントは安定したコードとホットスポットを見分けられない

標準的なコード検索は、埋め込みの類似性のみでランク付けを行います。どの関数がスプリントごとにバグ修正されているか、どのモジュールが2年間触られていないか、誰がコミットしたかを知りません。そのため、エージェントは似ているように見えるコードを何でもコピーしてしまいます。壊れた例を含めて。

Related MCP server: codesteer-atlas

解決策

TeaRAGsは、従来のコード検索では得られない2つの要素をエージェントに提供します。

1. すべてのチャンクが独自の履歴を持つ

取得されたコードには、誰が書いたか、どれほど安定しているか、どれくらいの頻度でバグ修正されているか、そして変更がどれほどの影響を与えるかというシグナルが付随します。セマンティックな類似性は、答えのすべてではなく、基礎となります。

2. 単なるツールではなく、構築済みのスキル

TeaRAGsには、エージェントのスキルが同梱されています。これは、いつ、どのようにシグナルを使用すべきかをエージェントに指示する、すぐに使えるプレイブックです。プロンプトエンジニアリングは不要です。

• explore — 未知のコードベースを把握する

• data-driven-generation — 安定した、所有者が明確なテンプレートに基づいたコードを書く

• risk-assessment — 壊す前に、何が壊れる可能性があるかを知る

• refactoring-scan · bug-hunt · pattern-search — その他多数

プラグインをインストールすれば、エージェントはワークフローを学習します。 すべてのスキルを見る →

ボーナス: dinopowers — superpowers:* スキル（Claude Code用のJesse Vincent氏のスキルライブラリ）に対する10個のラッパーを備えたコンパニオンプラグインです。ブレインストーミング、計画、デバッグ、TDD、レビュー、補完フローにTeaRAGsのシグナルを注入します。136のケース全体で、平均評価デルタが+71pp向上しました。 詳細はこちら →

ユースケース

🛡️ 安全なコード生成

エージェントは、安定した標準的なテンプレート（バグ修正率が低く、安定性が高く、所有者が明確なモジュール）に基づいて新しいコードを書きます。前回のスプリントのホットスポットからコピーすることはもうありません。 スキル: data-driven-generation · なぜ安定したコードがより安全なのか →

🔧 リファクタリングの計画と問題パターンの発見

インシデントの80%を引き起こしている5%のコードを見つけ出します。高いチャーン（変更頻度） + 高いバグ修正率 + 集中した所有権 = 次のプロダクション障害 — そして、次のリファクタリング候補です。 スキル: refactoring-scan, bug-hunt

🎯 変更前のリスク評価

関数を変更する前に、エージェントは誰がそれに依存しているか、どれくらいの頻度で壊れるか、チケット履歴は何と言っているかを確認します。爆発させる前に、爆発範囲を知りましょう。 スキル: risk-assessment · 結合と爆発範囲の理論 →

🗺️ 未知のコードベースの学習

ディレクトリツリーを読む代わりに、質問をしましょう。*「認証はどのように機能しますか？」*と聞けば、履歴が付随した安定した標準的な実装が返されます。ランダムな似たようなスニペットではありません。 スキル: explore

仕組み

flowchart LR
    User([👤 You])

    subgraph mcp["TeaRAGs MCP Server"]
        Agent[🤖 Agent<br/>runs skills]
        TeaRAGs[🍵 TeaRAGs<br/>search · enrich · rerank]
        Agent <--> TeaRAGs
    end

    Qdrant[(🗄️ Qdrant<br/>vector DB)]
    Embeddings[✨ Embeddings<br/>Ollama/OpenAI]
    Codebase[📁 Your Codebase<br/>+ Git History]

    User <--> Agent
    TeaRAGs <--> Qdrant
    TeaRAGs <--> Embeddings
    TeaRAGs <--> Codebase

エージェントと対話します。エージェントはTeaRAGsスキルを実行します。TeaRAGsはコードを検索し、各結果をGit履歴で強化し、スキルが必要とするもの（安定性、所有権、リスク、または純粋な関連性）に基づいてランク付けします。

得られるもの

• 🧬 軌跡を考慮した検索 — 埋め込みの類似性だけでなく、Git履歴によって結果をスコアリングする唯一のオープンソースコードRAG

• 📚 エージェントスキルを同梱 — 探索、生成、リスク評価、インデックス管理のための6つのすぐに使えるプレイブック（および2つの内部戦略）

• 🔒 ローカルファースト、プライバシーファースト — Ollamaを使用して完全にオフラインで動作します。コードがマシンから出ることはありません（クラウドプロバイダーはオプション）

• 🚀 モノレポ向けに構築 — 10以上の言語にわたるAST対応のチャンク分割、増分再インデックス、並列パイプライン、数百万行のコードでのテスト済み

対象ユーザー

• 大規模モノレポの開発者 — 「似たコードを探す」と十数個のほぼ重複したコードが返され、その中から標準的なものが必要な場合

• エージェント開発を行うソロ開発者 — エージェント主導のワークフローは、チャーンメトリクスを破壊するマイクロコミットのバーストを生成します。TeaRAGsは、GIT SESSIONSモード（TRAJECTORY_GIT_SQUASH_AWARE_SESSIONS=true）を提供し、コミットを(作成者, 時間のギャップ)でグループ化するため、20コミットのリファクタリングセッションが1つとしてカウントされます。人間1人とエージェント1人しか貢献者がいなくても、チャーン、バグ修正率、所有権は意味のあるものになります。

• AIのコード品質を懸念するテックリード — チームのエージェントに、前回のスプリントのホットスポットからではなく、安定したモジュールから学習させたい場合

• プライバシーに敏感なチーム — 金融、ヘルスケア、防衛、またはソースコードをクラウドAPIに送信できない組織

対象外: Git履歴のないリポジトリ（強化するシグナルがないため）や、オートコンプリートのみが必要なチーム（Copilotを使用してください）。

🚀 クイックスタート

Claude Code内で、TeaRAGsプラグインをインストールし、セットアップウィザードを実行します：

/plugin marketplace add artk0de/TeaRAGs-MCP
/plugin install tea-rags-setup@tea-rags
/tea-rags-setup:install

次に、スキルプラグインをインストールします（Claude専用、最終ステップ）：

/plugin install tea-rags@tea-rags

オプションで、superpowers:*スキルに対するラッパーとしてdinopowersをインストールします：

/plugin install dinopowers@tea-rags

コードベースをインデックス化します：

/tea-rags:index

エージェントに何でも聞いてみましょう：「このプロジェクトで認証はどのように機能しますか？」、「リトライロジックの安定した例を見つけて」、「決済モジュールを触る前に知っておくべきことは？」。

その他のMCPクライアント、CI、またはエアギャップ環境については、手動インストールを参照してください（Node + npm install -g tea-rags + Ollama/ONNX/OpenAI/Cohere/Voyage）。

📚 ドキュメント

artk0de.github.io/TeaRAGs-MCP

🤝 貢献

ワークフローと規約についてはCONTRIBUTING.mdを参照してください。

🙏 謝辞

mhalder/qdrant-mcp-serverのフォークとして構築されました。クリーンなアーキテクチャ、堅実なテスト、オープンソースの精神に感謝します。また、その先祖であるqdrant/mcp-server-qdrantにも感謝します。コードのベクトル化はclaude-context (Zilliz)から着想を得ています。

このフォークを自由にフォークしてください。すべてはフォークから始まります。 🐢

⚖️ ライセンス

MIT — LICENSEを参照してください。ブランドポリシーはBRAND.mdにあります。