Files-DB-MCP
Files-DB-MCP: 코드 프로젝트에 대한 벡터 검색
메시지 제어 프로토콜(MCP)을 통해 LLM 코딩 에이전트에게 소프트웨어 프로젝트에 대한 빠르고 효율적인 검색 기능을 제공하는 로컬 벡터 데이터베이스 시스템입니다.
특징
Zero Configuration - 합리적인 기본값으로 프로젝트 구조를 자동 감지합니다.
실시간 모니터링 - 파일 변경 사항을 지속적으로 감시합니다.
벡터 검색 - 관련 코드를 찾기 위한 의미 검색
MCP 인터페이스 - Claude Code 및 기타 LLM 도구와 호환
오픈 소스 모델 - 코드 임베딩을 위해 Hugging Face 모델 사용
Related MCP server: MCPunk
설치
옵션 1: 복제 및 설정(권장)
지엑스피1
옵션 2: 자동 설치 스크립트
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/randomm/files-db-mcp/main/install/install.sh | bash용법
설치 후 프로젝트 디렉토리에서 실행하세요.
files-db-mcp이 서비스는 다음과 같습니다.
프로젝트 파일을 감지합니다
백그라운드에서 인덱싱 시작
MCP 검색 질의에 즉시 응답을 시작하세요
요구 사항
도커
도커 컴포즈
구성
Files-DB-MCP는 구성 없이 작동하지만 환경 변수를 사용하여 사용자 정의할 수 있습니다.
EMBEDDING_MODEL- 임베딩 모델을 변경합니다(기본값: 'jinaai/jina-embeddings-v2-base-code' 또는 프로젝트별 모델)FAST_STARTUP- 더 빠른 시작을 위해 더 작은 모델을 사용하려면 'true'로 설정합니다(기본값: 'false')QUANTIZATION- 양자화를 활성화/비활성화합니다(기본값: 'true')BINARY_EMBEDDINGS- 바이너리 임베딩을 활성화/비활성화합니다(기본값: 'false')IGNORE_PATTERNS- 무시할 파일/디렉토리의 쉼표로 구분된 목록
첫 창업
처음 실행 시 Files-DB-MCP는 임베딩 모델을 다운로드하는데, 이는 다음 사항에 따라 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
선택한 모델의 크기(고품질 모델의 경우 300-500MB)
인터넷 연결 속도
모델이 영구 Docker 볼륨에 캐시되므로 이후 시작 속도가 훨씬 빨라집니다. 초기 시작 속도를 높이려면 다음을 수행하세요.
# Use a smaller, faster model (90MB)
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 files-db-mcp
# Or enable fast startup mode
FAST_STARTUP=true files-db-mcp모델 캐싱
Files-DB-MCP는 다운로드한 임베딩 모델을 자동으로 유지하므로 한 번만 다운로드하면 됩니다.
모델은
model_cache라는 Docker 볼륨에 저장됩니다.이 볼륨은 컨테이너 재시작과 여러 프로젝트 간에 유지됩니다.
캐시는 컴퓨터에서 Files-DB-MCP를 사용하는 모든 프로젝트에 공유됩니다.
각 프로젝트마다 모델을 다시 다운로드할 필요가 없습니다.
클로드 코드 통합
Claude Code 구성에 다음을 추가합니다.
{
"mcpServers": {
"files-db-mcp": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/src/claude_mcp_server.py", "--host", "localhost", "--port", "6333"]
}
}
}자세한 내용은 Claude MCP 통합을 참조하세요.
선적 서류 비치
저장소 구조
/src- 소스 코드/tests- 단위 및 통합 테스트/docs- 문서/scripts- 유틸리티 스크립트/install- 설치 스크립트/.docker- Docker 구성/config- 구성 파일/ai-assist- AI 지원 파일
특허
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