codebase-mcp

codebase-mcp

Enables AI agents to semantically search and navigate code repositories using natural language, with support for multiple repos, incremental indexing, and no local install needed.

Category
访问服务器

README

codebase-mcp

Remote MCP server that indexes your repos and lets AI agents search them semantically.

Developers connect by adding a URL — no local install needed.

Quick Start

1. Configure repos

Edit config.yaml:

repos:
  - name: my-backend
    path: /path/to/local/repo
    extensions: [".py", ".ts", ".java"]

  - name: my-frontend
    url: https://github.com/your-org/frontend.git
    branch: main
    extensions: [".ts", ".tsx"]

2. Run

With Docker:

docker compose up --build

Without Docker:

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install mcp chromadb sentence-transformers tree-sitter tree-sitter-python tree-sitter-javascript tree-sitter-typescript tree-sitter-java pyyaml gitpython pydantic pydantic-settings structlog uvicorn
python -m src.server

First run downloads the embedding model (~80MB) and indexes all repos. Subsequent runs are incremental (only changed files).

3. Connect your IDE

Claude Desktop — edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "codebase": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

Cursor — edit .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "codebase": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

Claude Code — edit .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "codebase": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

Replace localhost:8080 with your server's actual address when hosting remotely.

Tools

Tool What it does
semantic_search(query) Natural language search: "how does auth work"
get_entity(name) Exact lookup: "show me UserService"
get_file_skeleton(file_path) File structure without bodies (saves tokens)
list_repos() What's indexed
reindex() Trigger re-indexing

All tools accept an optional repo_name parameter to filter by repo.

Architecture

IDE (Claude/Cursor) → Streamable HTTP → MCP Server → ChromaDB
                                            ↑
                                    tree-sitter AST chunking
                                    + sentence-transformers embeddings
                                    + git clone/pull on schedule
  • Chunking: tree-sitter parses code into functions, classes, methods (not character splits)
  • Embeddings: sentence-transformers (default all-MiniLM-L6-v2, or jina-embeddings-v2-base-code for better code search)
  • Storage: ChromaDB with cosine similarity
  • Incremental: file MD5 hashes tracked, only changed files re-embedded
  • Scheduled: auto git pull + re-index every N minutes (configurable)

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