Поисковая система семантического кода с MCP-сервером для Claude Code.

Гибридный поиск: вектор + FTS + график AST + риггеп-регекс — с RRF-фьюжном и реранжировкой.

中

Быстрый старт

Добавьте в свой проект .mcp.json:

Вот так. Клод Код автоматически откроет инструменты: index_project -> Search -> locate.

Чтобы включить расширенный поиск LLM ([T4]), добавьте ключи API LLM:

##Установка

Выберите установку, которая соответствует вашей платформе:

###Платформные рекомендации

Обсуждение Platform |Recommended | Command

| Windows + любой GPU | [directml] | pip install codexlens-search[directml] Windows CPU only | base |pip install codexlens-search | Linux + NVIDIA GPU | [cuda] | pip install codexlens-search[cuda] |Linux CPU / AMD GPU | base |pip install codexlens-search |macOS (Apple Silicon) | base |pip install codexlens-search ** Не знаю / CI** | [all] | pip install codexlens-search[all]

В Windows, если вы установите базовый пакет без [directml], сервер MCP автоматически обнаружит недостающее время выполнения GPU и установит onnxruntime-directml при первом запуске. GPU вступает в силу со второго старта.

codexlens-search

Semantic code search engine with MCP server for Claude Code.

Hybrid search: vector + FTS + AST graph + ripgrep regex — with RRF fusion and reranking.

中文文档

Quick Start

pip install codexlens-search[all]

Add to your project .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "codexlens": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "codexlens-search[all]", "codexlens-mcp"],
      "env": {
        "CODEXLENS_EMBED_API_URL": "https://api.openai.com/v1",
        "CODEXLENS_EMBED_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}",
        "CODEXLENS_EMBED_API_MODEL": "text-embedding-3-small",
        "CODEXLENS_EMBED_DIM": "1536"
      }
    }
  }
}

That’s it. Claude Code will auto-discover the tools: index_project -> Search -> locate.

To enable LLM-enhanced search (locate), add LLM API keys:

{
  "mcpServers": {
    "codexlens": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "codexlens-search[all]", "codexlens-mcp"],
      "env": {
        "CODEXLENS_EMBED_API_URL": "https://api.openai.com/v1",
        "CODEXLENS_EMBED_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}",
        "CODEXLENS_EMBED_API_MODEL": "text-embedding-3-small",
        "CODEXLENS_EMBED_DIM": "1536",
        "CODEXLENS_LLM_EXPAND_API_KEY": "${GLM_API_KEY}",
        "CODEXLENS_LLM_EXPAND_MODEL": "glm-5-turbo",
        "CODEXLENS_LLM_EXPAND_API_BASE": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"
      }
    }
  }
}

Install

Choose the install that matches your platform:

# Minimal — CPU inference (fastembed bundles onnxruntime CPU)
pip install codexlens-search

# Windows GPU — DirectML, any DirectX 12 GPU (NVIDIA/AMD/Intel)
pip install codexlens-search[directml]

# Linux/Windows NVIDIA GPU — CUDA (requires CUDA + cuDNN)
pip install codexlens-search[cuda]

# Auto-select — DirectML on Windows, CPU elsewhere
pip install codexlens-search[all]

Platform Recommendations

Note: On Windows, if you install the base package without [directml], the MCP server will auto-detect the missing GPU runtime and install onnxruntime-directml on first launch. GPU takes effect from the second start.

What’s Included

All install variants include:

• MCP server — codexlens-mcp command
• AST parsing — tree-sitter symbol extraction + graph search
• USearch — high-performance HNSW ANN backend (default)
• FAISS — ANN + binary index backend (Hamming coarse search)
• File watcher — watchdog auto-indexing