
agentic-research/mache
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構造化されたデータのための IDE スタイルのナビゲーション — コード, JSON, YAML. 定義にジャンプし、発信者を見つけ、参照に従ってください。 MCP サーバーまたはマウントされたフォルダーとして利用できます.
概要
データをナビゲート可能なグラフに構造化したプロジェクト。 JSON ドキュメント、SQLite データベース、ソースコード、および mache は、任意の構造のソースで宣言的なスキーマを指すと、MCP ツールやマウントされたファイルシステムとして投影が露出し、エージェントはフラットファイルを取り出す代わりにトポロジーを探索できます。 1つのエンジン、多くの投影。 たとえばプロジェクトCVEフィード(NVD、KEV)、Notionエクスポート、Trivyスキャン結果、Terraform、Markdown、LLMの会話ログ、およびプロジェクトGoまたはRustソースと同じ機械で監査コースのスキーマ。 - グラフが機能、タイプ、クロスリファレンス、コールチェーン、構造匂いルール、およびオプションのLSPグレードの濃縮を得るところ。 マチェ(/m/e/ mah-shay): papier-mâché — 原料、押しつぶし、形状に再成形。 これは、フラグシップアプリケーション用の30秒のパスです。コードベースのコードインテリジェンスです.
概要(AI 翻訳)
データをナビゲート可能なグラフに構造化したプロジェクト。 JSON ドキュメント、SQLite データベース、ソースコード、および mache は、任意の構造のソースで宣言的なスキーマを指すと、MCP ツールやマウントされたファイルシステムとして投影が露出し、エージェントはフラットファイルを取り出す代わりにトポロジーを探索できます。
1つのエンジン、多くの投影。 [examples/]プロジェクトCVEフィード(NVD、KEV)、Notionエクスポート、Trivyスキャン結果、Terraform、Markdown、LLM会話ログ、およびプロジェクトGoまたはRustソースと同じ機械で監査トレイル。 コードインテリジェンスは、そのエンジンの旗艦アプリケーションです — 最も発達した投影、グラフが機能、タイプ、クロスリファレンス、コールチェーン、構造匂いルール、およびオプションのLSPグレードの濃縮を獲得する。
Mache (/m/e/mah-shay): papier-mâché からの原料、押しつぶされ、形に再形成される。
クイックスタート
これは、フラグシップアプリケーション用の30秒のパスです。Goのコードベースでコードインテリジェンスです.
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Mache
Mache projects structured data into a navigable graph. Point a declarative schema at any structured source — JSON documents, SQLite databases, source code — and mache exposes the projection as MCP tools or a mounted filesystem, so an agent (or you) can explore the topology instead of grepping flat files.
One engine, many projections. The schemas in examples/ project CVE feeds (NVD, KEV), Notion exports, Trivy scan results, Terraform, Markdown, LLM conversation logs, and audit trails with the same machinery that projects Go or Rust source. Code intelligence is the flagship application of that engine — the most-developed projection, where the graph gains functions, types, cross-references, call chains, structural smell rules, and optional LSP-grade enrichment.
Mache (/mɑʃe/ mah-shay): from papier-mâché — raw material, crushed and remolded into shape.
Quick start
git clone https://github.com/agentic-research/mache.git
cd mache && task build && task install
mache init --global # installs the keepalive HTTP daemon (:7532) + registers detected editors
That’s the 30-second path for the flagship application — code intelligence on a Go codebase. mache init --global installs a per-user supervisor (launchd on macOS, systemd --user on Linux) that keeps the shared mache HTTP daemon alive on localhost:7532 and registers it with Claude Code and any detected editors — no terminal to babysit. Then mache init (no flag) inside a project records what that project serves.
Two things new users hit:
- HTTP is the canonical transport. One shared daemon serves every project, routing per session via the MCP roots protocol.
--stdioexists only as an escape hatch for CI / sandboxes / headless agents and is never registered for editor use (see ADR-0022). - ley-line-open is a hard requirement, not an add-on. Since v0.18.0 mache has no in-process parser:
leyline parseproduces the_astdatabase that every source projection reads.task installprovisions the pinned binary from a checkout;mache installdoes the same from a release asset or package-manager install, where there is no Taskfile. Point mache at a directory or a pre-built.db— both route through leyline; a pre-built.dbjust skips the parse step and can carry LSP/embedding enrichment.
To project non-code data instead, hand mache serve (or the root mount form, mache ) a schema with --schema and point it at your JSON or SQLite source — the example schemas cover NVD, KEV, Notion, Trivy, Terraform, and more.
インストール
docker run --rm -i mache:0.22.0 serve --stdio /path/to/source