Tea Rags MCP

당신의 코딩 에이전트는 올바른 코드가 아니라, 가장 먼저 발견한 코드를 복사합니다.

TeaRAGs는 검색된 모든 코드 청크에 git 기록(작성자, 변경 빈도, 버그 수정 비율, 소유권)을 강화하여 제공하는 코드 검색용 MCP 서버입니다. 이제 에이전트는 핫스팟(hotspot)에서 학습하는 것을 멈추고 안정적이고, 소유권이 명확하며, 검증된 코드에서 학습을 시작합니다.

📖 전체 문서 · 🏁 15분 퀵스타트 · 🧠 핵심 개념

문제점

1. 모노레포 이해는 사람과 에이전트 모두에게 비용이 많이 듭니다

새로운 개발자는 매번 시간을 들여야 합니다. 새로운 에이전트 세션은 매번 토큰을 소모합니다. 명명 규칙, 도메인 로직, 로컬 관용구 등 모든 것을 매번 처음부터 다시 구축해야 합니다.

2. 나쁜 코드 위생은 에이전트에게 세금과 같습니다

이름이 혼란스러우면 에이전트는 더 많은 파일을 읽어야 합니다. 파일이 많아지면 토큰 소모가 늘고, 응답이 느려지며, 잘못된 예제를 선택할 확률이 높아집니다. 코드베이스의 기술 부채가 곧 당신의 AI 비용이 됩니다.

3. 에이전트는 안정적인 코드와 핫스팟을 구분할 수 없습니다

표준 코드 검색은 임베딩 유사도만으로 순위를 매깁니다. 어떤 함수가 매 스프린트마다 버그 수정을 거치는지, 어떤 모듈이 2년 동안 수정되지 않았는지, 커밋에 누구의 이름이 있는지 알지 못합니다. 그래서 에이전트는 망가진 예제를 포함하여 비슷해 보이는 것은 무엇이든 복사합니다.

Related MCP server: codesteer-atlas

해결책

TeaRAGs는 일반적인 코드 검색으로는 얻을 수 없는 두 가지를 에이전트에게 제공합니다.

1. 모든 청크는 고유한 기록을 가집니다

검색된 코드는 누가 작성했는지, 얼마나 안정적인지, 얼마나 자주 버그가 수정되는지, 그리고 변경 시 얼마나 영향력이 있는지에 대한 신호와 함께 제공됩니다. 의미론적 유사성은 이제 전체 답변이 아니라 기초가 됩니다.

2. 단순한 도구가 아닌, 미리 구축된 기술(Skills)

TeaRAGs는 에이전트 **기술(skills)**을 제공합니다. 에이전트에게 신호를 언제, 어떻게 사용할지 알려주는 준비된 플레이북입니다. 프롬프트 엔지니어링이 필요 없습니다:

• explore — 익숙하지 않은 코드베이스 파악

• data-driven-generation — 안정적이고 소유권이 있는 템플릿을 기반으로 코드 작성

• risk-assessment — 변경하기 전에 무엇이 깨질지 파악

• refactoring-scan · bug-hunt · pattern-search — 등등

플러그인을 설치하면 에이전트가 워크플로우를 학습합니다. 모든 기술 보기 →

보너스: dinopowers — superpowers:* 기술(Claude Code를 위한 Jesse Vincent의 기술 라이브러리)을 래핑한 10개의 보조 플러그인으로, 브레인스토밍, 계획, 디버깅, TDD, 리뷰 및 완성 흐름에 tea-rags 신호를 주입합니다. 136개 사례 전반에서 평균 eval 델타 +71pp 향상. 더 알아보기 →

사용 사례

🛡️ 안전한 코드 생성

에이전트는 버그 수정 비율이 낮고, 안정성이 높으며, 명확한 소유자가 있는 안정적인 표준 템플릿을 기반으로 새로운 코드를 작성합니다. 지난 스프린트의 핫스팟에서 복사하는 일은 이제 없습니다. 기술: data-driven-generation · 안정적인 코드가 더 안전한 이유 →

🔧 리팩토링 계획 및 문제 패턴 발견

사건의 80%를 유발하는 5%의 코드를 찾으세요. 높은 변경 빈도 + 높은 버그 수정 비율 + 집중된 소유권 = 다음 프로덕션 이슈이자 다음 리팩토링 후보입니다. 기술: refactoring-scan, bug-hunt

🎯 변경 전 위험 평가

함수를 수정하기 전에 에이전트는 누가 이 함수에 의존하는지, 얼마나 자주 고장 나는지, 티켓 기록은 무엇인지 확인합니다. 폭발시키기 전에 폭발 반경을 파악하세요. 기술: risk-assessment · 결합도 및 폭발 반경 이론 →

🗺️ 익숙하지 않은 코드베이스 학습

디렉토리 트리를 읽는 대신 질문하세요. *"인증은 어떻게 작동하나요?"*라고 물으면 무작위로 비슷해 보이는 스니펫이 아니라, 기록이 첨부된 안정적인 표준 구현을 반환합니다. 기술: explore

작동 방식

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

에이전트와 대화합니다. 에이전트가 TeaRAGs 기술을 실행합니다. TeaRAGs는 코드를 검색하고, 각 결과에 git 기록을 강화하며, 기술이 필요로 하는 것(안정성, 소유권, 위험 또는 순수한 관련성)에 따라 순위를 매깁니다.

제공 기능

• 🧬 궤적 인식 검색 — 임베딩 유사성뿐만 아니라 git 기록으로 결과를 점수화하는 유일한 오픈 소스 코드 RAG

• 📚 에이전트 기술 포함 — 탐색, 생성, 위험 평가 및 인덱스 관리를 위한 6개의 준비된 플레이북 (및 2개의 내부 전략)

• 🔒 로컬 우선, 개인정보 보호 우선 — Ollama와 함께 완전히 오프라인으로 작동; 코드가 기기를 떠나지 않음 (클라우드 제공업체는 선택 사항)

• 🚀 모노레포를 위해 구축 — 10개 이상의 언어에 걸친 AST 인식 청킹, 증분 재인덱싱, 병렬 파이프라인, 수백만 LOC 테스트 완료

대상 사용자

• 대규모 모노레포 개발자 — "비슷한 코드 찾기"가 수십 개의 중복 코드를 반환할 때 표준 코드가 필요한 경우

• 에이전트 기반 개발을 하는 1인 개발자 — 에이전트 기반 워크플로우는 변경 지표를 망가뜨리는 마이크로 커밋을 생성합니다. TeaRAGs는 GIT SESSIONS 모드(TRAJECTORY_GIT_SQUASH_AWARE_SESSIONS=true)를 제공하여 커밋을 (작성자, 시간 간격)별로 그룹화하므로 20개의 커밋으로 이루어진 리팩토링 세션이 하나로 계산됩니다. 인간 1명 + 에이전트만 기여하더라도 변경 빈도, 버그 수정 비율, 소유권이 의미 있게 유지됩니다.

• AI 코드 품질을 걱정하는 기술 리드 — 팀의 에이전트가 지난 스프린트의 핫스팟이 아닌 안정적인 모듈에서 학습하기를 원하는 경우

• 개인정보 보호가 중요한 팀 — 금융, 의료, 국방 또는 소스 코드를 클라우드 API로 보낼 수 없는 모든 팀

대상 아님: git 기록이 없는 저장소(강화할 신호 없음) 또는 자동 완성만 필요한 팀(Copilot 사용).

🚀 퀵스타트

Claude Code 내에서 TeaRAGs 플러그인을 설치하고 설정 마법사를 실행하세요:

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

그런 다음 기술 플러그인을 설치하세요 (Claude 전용, 마지막 단계):

/plugin install tea-rags@tea-rags

선택적으로 superpowers:* 기술의 래퍼를 위해 dinopowers를 설치하세요:

/plugin install dinopowers@tea-rags

코드베이스를 인덱싱하세요:

/tea-rags:index

에이전트에게 무엇이든 물어보세요: "이 프로젝트에서 인증은 어떻게 작동하나요?", "재시도 로직의 안정적인 예제를 찾아줘", "결제 모듈을 건드리기 전에 알아야 할 것은 무엇인가요?".

다른 MCP 클라이언트, CI 또는 에어갭 설정의 경우 수동 설치를 참조하세요 (Node + npm install -g tea-rags + Ollama/ONNX/OpenAI/Cohere/Voyage).

📚 문서

artk0de.github.io/TeaRAGs-MCP

🤝 기여하기

워크플로우 및 규칙은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

🙏 감사의 말

**mhalder/qdrant-mcp-server**의 포크를 기반으로 구축되었습니다 — 깔끔한 아키텍처, 견고한 테스트, 오픈 소스 정신. 그리고 그 조상인 qdrant/mcp-server-qdrant. 코드 벡터화는 claude-context (Zilliz)에서 영감을 받았습니다.

이 포크를 자유롭게 포크하세요. 끝없는 포크의 연속입니다. 🐢

⚖️ 라이선스

MIT — LICENSE를 참조하세요. 브랜드 정책은 BRAND.md에 있습니다.