RIG MCP Tools

AIアシスタント向けに、インテリジェントなコード分析、グラフベースのアーキテクチャ洞察、およびファイル操作を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。

概要

RIG MCP Toolsは、3つのインテリジェンス層を組み合わせています：

• 静的解析 — AST解析（ts-morph、tree-sitter）から構築され、SQLiteに保存されるリポジトリインテリジェンスグラフ（RIG）。LLMコストゼロでグラフクエリを実行可能です。

• セマンティック検索 — ローカルモデル（nomic-embed-textまたは互換モデル）を使用した埋め込みベースのシンボル検索。埋め込みは初回実行後にSQLiteにキャッシュされます。ファイル全体ではなく正確なコードスニペットを返すため、トークン使用量を最小限に抑えます。

• LLM駆動ツール — コードに関する自然言語推論のために、設定可能なOpenAI互換APIを呼び出すツール群です。

Related MCP server: CodeXRay

インストール

npmから

npx rig-mcp-tools

ソースから

git clone <repository-url>
cd rig-mcp-tools
npm install
npm run build

Docker

docker build -t rig-mcp-tools .
docker run rig-mcp-tools

設定

MCPクライアント (Claude Desktop, Cursorなど)

{
  "mcpServers": {
    "rig-tools": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/dist/index.js"],
      "env": {
        "WORKSPACE_PATH": "/your/project",
        "GLM_API_URL": "http://localhost:1234/v1/chat/completions",
        "GLM_MODEL": "qwen2.5-coder-7b-instruct-mlx@8bit",
        "EMBEDDING_API_URL": "http://localhost:1234/v1/embeddings",
        "EMBEDDING_MODEL": "text-embedding-nomic-embed-text-v1.5"
      }
    }
  }
}

環境変数

LLMおよび埋め込みツールはオプションです。すべての静的解析ツールはAPIなしでも動作します。

利用可能なツール

RIG — グラフ分析

これらのツールは、AST解析を通じてリポジトリをSQLiteグラフにインデックス化し、LLMを呼び出さずにクエリを実行します。

get_smart_context

グラフ中心性とキーワードスコアリングを使用して、クエリに関連する最も重要なファイルとシンボルを取得します。

{ "rootPath": "/project", "text": "authentication flow" }

get_architectural_metrics

リポジトリアーキテクチャの要約：グラフ中心性によってランク付けされたコアハブ、エントリポイント、安定した基盤。

{ "rootPath": "/project" }

graph_analyzer

ホットスポット検出とリファクタリングの推奨事項を含む、コンポーネントレベルの複雑性分析。

{ "rootPath": "/project" }

generate_call_graph

コンポーネント、ファイル、またはシンボル間のコールグラフや依存関係図を生成します。

{
  "rootPath": "/project",
  "level": "component",
  "format": "mermaid",
  "maxDepth": 5
}

level: "component" | "file" | "symbol"
format: "mermaid" | "dot" | "json"

generate_diagram

RIGからC4アーキテクチャ図、シーケンス図、コールグラフ、または依存関係の可視化を生成します。

{
  "rootPath": "/project",
  "type": "c4-container",
  "format": "mermaid",
  "focus": "auth",
  "maxDepth": 3,
  "style": "default"
}

type: "c4-context" | "c4-container" | "c4-component" | "sequence" | "call-graph" | "dependency-graph"
format: "mermaid" | "plantuml" | "dot"
style: "default" | "compact" | "detailed"

extract_method

RIGシンボル座標を使用して、ソースファイルから関数やクラスをターゲットファイルへ外科的に抽出します。

{
  "rootPath": "/project",
  "sourceFile": "src/utils/helpers.ts",
  "symbolName": "formatDate",
  "targetFile": "src/utils/date.ts"
}

ファイル操作

純粋なファイルシステムツール。グラフやLLMは不要です。

read_files

1回の呼び出しで最大10ファイルの内容を読み取ります。

{ "files": ["src/index.ts", "src/config.ts"] }

write_code_unit

特定のコンテンツでファイルを書き込みまたは上書きします。必要に応じて親ディレクトリを作成します。

{ "path": "src/utils/new-file.ts", "content": "export const foo = 1;" }

ls_tree

ディレクトリ構造をASCIIツリーとしてリスト表示します。

{ "path": "/project/src", "maxDepth": 3 }

search_code

コードベース全体でテキストまたは正規表現パターンを再帰的に検索します。

{ "path": "/project/src", "pattern": "useEffect", "useRegex": false }

inspect_symbols

AST解析（ts-morph）を使用して、ファイルからクラスと関数のシグネチャを抽出します。

{ "file": "src/tools/index.ts" }

run_shell_task

許可されたシェルコマンドを実行します。

{ "command": "npm run build", "timeout": 60000 }

許可されたプレフィックス: npm test, npm run, npm list, npx vitest, npx tsc, npx eslint, node --version, tsc, git status, git diff, git log, git show, git blame, ls, pwd, cat, wc。

品質分析

静的解析ツール。LLMは不要です。

detect_patterns

Babel AST解析を使用して、アンチパターン、コードの臭い、セキュリティ上の問題を検出します。

{ "sourceCode": "...", "filePath": "src/auth/login.ts" }

suggest_refactor

長い関数、深いネスト、マジックナンバー、重複コード、欠落している型注釈など、リファクタリングの機会を検出します。

{
  "file_path": "src/services/user.ts",
  "max_suggestions": 10,
  "min_priority": 3,
  "include_diff": true
}

file_path または code_snippet のいずれかを提供する必要があります。

analyze_dependencies

インポート解析を通じてTypeScriptファイルの軽量な依存関係グラフを構築します。ノード、循環依存関係、およびGraphviz用のDOT形式を返します。

{ "rootPath": "/project/src" }

埋め込み駆動

EMBEDDING_API_URL と EMBEDDING_MODEL が必要です。埋め込みはシンボルごとに1回生成され、.rig/index.db にキャッシュされます。以降のクエリではクエリ文字列のみが埋め込まれます。

search_semantic

ベクトル類似性を使用したセマンティックシンボル検索。最も関連性の高い関数やクラスをコードスニペットと共に返します。ファイル全体をコンテキストに読み込まないように、read_files の前にこれを使用してください。埋め込みはシンボルごとに1回生成され、.rig/index.db にキャッシュされます。

{
  "repoPath": "/project",
  "query": "how is authentication handled",
  "maxResults": 5,
  "threshold": 0.3
}

LLM駆動

GLM_API_URL と GLM_MODEL が必要です。

analyze_logic

コードの一部について自然言語で質問します。設定されたLLMを使用して、動作、意図、またはロジックについて推論します。

{
  "filePath": "/project/src/auth/login.ts",
  "question": "What edge cases does this miss?"
}

ファイルの内容をコンテキストに渡さないように、code よりも filePath を優先してください。

smart_summarize

インポート、エクスポート、目的、主要な依存関係を含む、コードファイルのインテリジェントな要約を生成します。

{ "filePath": "/project/src/services/user.ts", "maxLength": 200 }

generate_unit_tests

特定の関数やクラスのvitestユニットテストを生成します。RIGインデックスを使用してメソッド本体のみ（ファイル全体ではなく）を抽出するため、トークン効率に優れています。正常系、境界値、エラーケースをカバーします。

{
  "repoPath": "/project",
  "symbolName": "createUser",
  "filePath": "src/services/user.ts"
}

filePath は、シンボルが複数のファイルに存在する場合にのみ必要です。

investigate_ts_fix

tsc --noEmit を実行し、LLMを使用して各TypeScriptエラーの説明と最小限の修正案を提示します。トークン効率：ファイル全体ではなく、エラー行周辺のスニペット（±8行）のみを渡します。

{
  "repoPath": "/project",
  "filePath": "src/services/user.ts",
  "maxErrors": 5
}

filePath と maxErrors はオプションです。filePath を省略すると、リポジトリ全体のすべてのエラーを調査します。

アーキテクチャ

src/
├── cli/           # rig-indexer CLI (pre-index a repo into .rig/index.db)
├── graph/         # RIG graph engine (indexer, parsers, SQLite storage, types)
├── security/      # Path validation and safe extension checks
└── tools/         # MCP tool implementations (19 tools)

リポジトリの事前インデックス作成

大規模なコードベースの場合、RIGツールを使用する前に事前インデックスを作成してください：

npx tsx src/cli/index.ts /path/to/project --db /path/to/project/.rig/index.db

オプション: --max-files <n>, --include-tests, --json

開発

npm run build   # Compile TypeScript
npm run dev     # Run in development mode
npm test        # Run test suite
npm run clean   # Clean build artifacts

ライセンス

MIT