lens

lens

Provides token-efficient code retrieval for coding agents by indexing repositories and enabling ranked snippet search, symbol outlines, and surgical line reads.

Category
访问服务器

README

🔎 lens

Token-efficient code & doc retrieval for agents.

The biggest token sink for a coding agent is reading whole files to find a few relevant lines. lens fixes that: index a repo once, then search for ranked snippets, get a symbol outline of a file, or do a surgical line read — pulling just enough context instead of the whole file.

Part of tools-for-agents. Zero dependencies — Node standard library + built-in node:sqlite with FTS5 (BM25 ranking).


Why

Without lens With lens
Read a 600-line file to find one function → ~6k tokens lens_search "parse auth header" → ~300 tokens of the exact snippets
Read a file just to learn its structure lens_outline → a symbol map, ~100 tokens
Re-read whole files after each edit incremental reindex touches only changed files

CLI

node src/cli.js index .                       # build the index (incremental on re-run)
node src/cli.js search "websocket reconnect" -k 6 --tokens 1500 --glob 'src/*'
node src/cli.js outline src/server.js         # symbol map, no full read
node src/cli.js read src/server.js 40 80      # surgical line range
node src/cli.js stats                         # index stats

Index location is ./.lens/index.db (override with LENS_DB).

MCP server (for agents)

{
  "mcpServers": {
    "lens": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/lens/mcp/mcp-server.js"],
              "env": { "LENS_DB": "/abs/path/to/repo/.lens/index.db" } }
  }
}

Tools

Tool Use it to…
lens_index Index / refresh a path (incremental: only changed files re-read).
lens_search Get ranked snippets within a token budget — use instead of reading files.
lens_outline Get a file's symbol map (functions/classes/headings) with line numbers.
lens_read Read an exact line range.
lens_map List indexed files + language breakdown.
lens_stats Index statistics.

How it works

  • Walks a tree (skipping node_modules, .git, build dirs, binaries, huge files).
  • Chunks each file into overlapping line windows and stores them in an FTS5 virtual table.
  • search runs an FTS5 MATCH ranked by bm25, then fills results up to a token budget (≈4 chars/token).
  • outline is regex-based per language (js/ts, py, go, rust, java, ruby, sql, markdown…).
  • index is incremental — files unchanged since last index (by mtime) are skipped.

MIT licensed.

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选