AI 어시스턴트를 위한 지능형 의미 코드 검색을 제공하는 확장 가능한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 유연한 임베딩 차원(64-768d)을 위해 마트료시카 표현 학습(MRL)을 사용한 로컬 AI 모델로 구축되었습니다.

이것이 하는 일은

AI 코딩 보조는 관련 코드를 빠르게 찾을 때 더 잘 작동합니다. 전통적인 키워드 검색은 부족합니다 - "인증은 어디서 처리하나요?"라고 묻는데 코드가 "login"과 "session"을 사용하면, 키워드 검색은 그 부분을 놓칩니다.

이 MCP 서버는 AI 임베딩으로 코드베이스를 색인화하여 이를 해결합니다. AI 어시스턴트는 정확한 키워드가 아닌 의미로 검색할 수 있으며, 용어가 달라도 관련 코드를 찾아냅니다.

사용 가능한 도구

🔍 a_semantic_search - 의미로 코드를 찾기

코드베이스 탐색을 위한 주요 도구입니다. AI 임베딩을 사용해 단순히 키워드를 맞추는 것이 아니라 원하는 것을 이해합니다.

작동 원리: 자연어 쿼리를 벡터로 변환한 후, 코사인 유사성 + 정확한 일치 부스트링을 사용해 의미가 비슷한 코드 청크를 찾습니다.

최적 대상:

• 낯선 코드베이스 탐색: "How does authentication work?"
• 관련 코드 찾기: "Where do we validate user input?"

Smart Coding MCP

An extensible Model Context Protocol (MCP) server that provides intelligent semantic code search for AI assistants. Built with local AI models using Matryoshka Representation Learning (MRL) for flexible embedding dimensions (64-768d).

What This Does

AI coding assistants work better when they can find relevant code quickly. Traditional keyword search falls short - if you ask “where do we handle authentication?” but your code uses “login” and “session”, keyword search misses it.

This MCP server solves that by indexing your codebase with AI embeddings. Your AI assistant can search by meaning instead of exact keywords, finding relevant code even when the terminology differs.

Available Tools

🔍 a_semantic_search - Find Code by Meaning

The primary tool for codebase exploration. Uses AI embeddings to understand what you’re looking for, not just match keywords.

How it works: Converts your natural language query into a vector, then finds code chunks with similar meaning using cosine similarity + exact match boosting.

Best for:

• Exploring unfamiliar codebases: "How does authentication work?"
• Finding related code: "Where do we validate user input?"
• Conceptual searches: "error handling patterns"
• Works even with typos: "embeding modle initializashun" still finds embedding code

Example queries:

"Where do we handle cache persistence?"
"How is the database connection managed?"
"Find all API endpoint definitions"

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📦 d_check_last_version - Package Version Lookup

Fetches the latest version of any package from its official registry. Supports 20+ ecosystems.

How it works: Queries official package registries (npm, PyPI, Crates.io, etc.) in real-time. No guessing, no stale training data.

Supported ecosystems: npm, PyPI, Crates.io, Maven, Go, RubyGems, NuGet, Packagist, Hex, pub.dev, Homebrew, Conda, and more.

Best for:

• Before adding dependencies: "express" → 4.18.2
• Checking for updates: "pip:requests" → 2.31.0
• Multi-ecosystem projects: "npm:react", "go:github.com/gin-gonic/gin"

Example usage:

"What's the latest version of lodash?"
"Check if there's a newer version of axios"

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🔄 b_index_codebase - Manual Reindexing

Triggers a full reindex of your codebase. Normally not needed since indexing is automatic and incremental.

How it works: Scans all files, generates new embeddings, and updates the SQLite cache. Uses progressive indexing so you can search while it runs.