Tea Rags MCP

你的编码代理复制的是它找到的第一段代码，而不是最正确的那一段。

TeaRAGs 是一个用于代码搜索的 MCP 服务器，它利用 git 历史记录（作者、变动率、错误修复率、所有权）来增强检索到的每一个代码块。你的代理将不再从热点代码中学习，而是开始从稳定、有主、经过实战检验的代码中学习。

📖 完整文档 · 🏁 15 分钟快速入门 · 🧠 核心概念

问题所在

1. 理解单体仓库成本高昂 —— 对人类和代理而言皆是如此

每一位新开发者都要付出时间成本。每一个新的代理会话都要消耗 Token。命名约定、领域逻辑、本地惯用语——所有这些都需要每次从零开始重建。

2. 不良的代码卫生习惯是代理的负担

混乱的命名意味着代理需要阅读更多的文件。更多的文件意味着更多的 Token、更慢的响应速度，以及选中错误示例的更高概率。你代码库的技术债务现在变成了你的 AI 账单。

3. 代理无法区分稳定代码和热点代码

标准代码搜索仅按嵌入相似度进行排名。它不知道哪个函数在每个冲刺周期中都需要修复错误，哪个模块两年没动过，或者提交记录上写着谁的名字。因此，代理会复制任何看起来相似的代码 —— 包括那些有问题的示例。

Related MCP server: codesteer-atlas

解决方案

TeaRAGs 为你的代理提供了普通代码搜索无法获取的两样东西。

1. 每个代码块都携带其历史记录

检索到的代码附带了关于谁编写了它、它有多稳定、修复错误的频率如何以及更改它会产生多大影响的信号。语义相似度不再是唯一的答案 —— 它只是基础。

2. 预构建的技能，而不仅仅是原始工具

TeaRAGs 提供了代理技能 —— 现成的行动指南，告诉你的代理何时以及如何使用这些信号。无需提示词工程：

• explore —— 在陌生的代码库中定位

• data-driven-generation —— 编写基于稳定、有主模板的代码

• risk-assessment —— 在破坏代码之前了解你会破坏什么

• refactoring-scan · bug-hunt · pattern-search —— 以及更多

安装插件，你的代理就能学会这些工作流。 查看所有技能 →

奖励：dinopowers —— 一个配套插件，包含 10 个针对 superpowers:* 技能（Jesse Vincent 为 Claude Code 开发的技能库）的包装器，将 tea-rags 信号注入到头脑风暴、规划、调试、TDD、审查和补全流程中。在 136 个案例中，平均评估增量为 +71pp。 了解更多 →

使用场景

🛡️ 安全的代码生成

你的代理编写的新代码基于稳定、规范的模板 —— 即那些错误修复率低、稳定性高且有明确所有者的模块。不再从上个冲刺周期的热点代码中复制。技能：data-driven-generation · 为什么稳定代码更安全 →

🔧 重构规划与问题模式发现

找出导致 80% 事件的 5% 代码。高变动率 + 高错误修复率 + 集中所有权 = 你的下一个生产问题 —— 也是你下一个重构的候选对象。技能：refactoring-scan, bug-hunt

🎯 变更前的风险评估

在修改函数之前，代理会检查谁依赖它、它崩溃的频率以及它的工单历史记录。在引爆之前了解爆炸半径。技能：risk-assessment · 耦合与爆炸半径理论 →

🗺️ 学习陌生的代码库

通过提问而不是阅读目录树来学习。“身份验证是如何工作的？” 会返回稳定、规范的实现及其附带的历史记录 —— 而不是随机的、看起来相似的代码片段。技能：explore

工作原理

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

你与代理对话。代理运行一个 TeaRAGs 技能。TeaRAGs 搜索你的代码，用 git 历史记录增强每个结果，并根据技能的需求（稳定性、所有权、风险或纯相关性）进行排名。

你将获得

• 🧬 轨迹感知检索 —— 唯一一个通过 git 历史记录而非仅仅通过嵌入相似度对结果进行评分的开源代码 RAG

• 📚 内置代理技能 —— 6 个用于探索、生成、风险评估和索引管理的现成行动指南（外加 2 个内部策略）

• 🔒 本地优先，隐私优先 —— 可通过 Ollama 完全离线工作；你的代码永远不会离开你的机器（云服务提供商可选）

• 🚀 专为单体仓库构建 —— 跨 10 多种语言的 AST 感知分块、增量重新索引、并行流水线、数百万行代码测试

适用人群

• 大型单体仓库中的开发者 —— 当“查找相似代码”返回一打近乎重复的代码时，你需要的是规范的那一个

• 进行代理式开发的独立开发者 —— 代理驱动的工作流会产生大量微提交，从而破坏变动率指标。TeaRAGs 提供了一种 GIT 会话 模式 (TRAJECTORY_GIT_SQUASH_AWARE_SESSIONS=true)，它按 (作者, 时间间隔) 对提交进行分组，因此 20 次提交的重构会话被计为一次。即使只有一个人加一个代理作为贡献者，变动率、错误修复率和所有权指标依然有意义。

• 担心 AI 代码质量的技术主管 —— 希望团队的代理从稳定模块中学习，而不是从上个冲刺周期的热点代码中学习

• 注重隐私的团队 —— 金融、医疗、国防，或任何不能将源代码发送到云 API 的团队

不适用于： 没有 git 历史记录的仓库（没有信号可供增强）或只需要自动补全的团队（请使用 Copilot）。

🚀 快速入门

在 Claude Code 中，安装 TeaRAGs 插件并运行设置向导：

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

然后安装技能插件（仅限 Claude，最后一步）：

/plugin install tea-rags@tea-rags

可选：安装 dinopowers 以获取 superpowers:* 技能的包装器：

/plugin install dinopowers@tea-rags

索引你的代码库：

/tea-rags:index

问你的代理任何问题：“这个项目中的身份验证是如何工作的？”，“查找重试逻辑的稳定示例”，“在触碰支付模块之前我应该了解什么？”。

对于其他 MCP 客户端、CI 或气隙环境，请参阅 手动安装 （Node + npm install -g tea-rags + Ollama/ONNX/OpenAI/Cohere/Voyage）。

📚 文档

artk0de.github.io/TeaRAGs-MCP

🤝 贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md 了解工作流和约定。

🙏 致谢

基于 mhalder/qdrant-mcp-server 的分支构建 —— 架构清晰、测试稳健、开源精神。以及它的前身 qdrant/mcp-server-qdrant。代码向量化灵感来自 claude-context (Zilliz)。

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⚖️ 许可证

MIT — 见 LICENSE。品牌政策见 BRAND.md。