EA

ezzy1630/argyph

Developer tools

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

20 stars 3 forks Качество 73 Тренд 30Apache-2.0

Локально-первый MCP-сервер дает агентам кодирования ИИ быстрый, структурированный и семантический контекст по любой кодовой базе. Нулевая конфигурация, нулевое облако, полный контекст.

Обзор

Argyph - это один локальный двоичный код, который дает вашему агенту кодирования ИИ grep, граф символов и семантический поиск по любому репо - индексируется менее чем за секунду без ключа API. Если это выглядит полезным, звезда помогает другим найти его. Большинство разработчиков сшивают вместе полдюжины MCP-серверов, чтобы дать агенту ИИ контекст по кодовой базе — один для grep, один для встраивания, один для поиска символов, один для упаковки РЕПО. Каждый из них является отдельной установкой, отдельным процессом и (часто) отдельным облачным аккаунтом. Argyph заменяет все из них одним локальным двоичным кодом. Он индексируется постепенно и готов менее чем за секунду на ранее индексированных репозиториях — ни демона, ни учетной записи, ни ключа API. Имя является портманто (стоглазый наблюдатель греческого мифа) и (вырезанный символ со связанным значением) — сервер, который следит за кодовой базой и дает агенту свои символы. Argyph раскрывает три столпа контекста за одной конечной точкой MCP: Всё есть. Argyph никогда не редактирует, не совершает и не выполняет код.

Обзор (машинный перевод)

Перестаньте подключать шесть MCP-серверов. Argyph - это один локальный двоичный код, который дает вашему агенту кодирования ИИ grep, граф символов и семантический поиск по любому репо - индексируется менее чем за секунду без ключа API.

Установка · Быстрый запуск · Как это работает · Инструменты · Архитектура · Дорожная карта

Если это выглядит полезным, звезда помогает другим найти его.

Большинство разработчиков сшивают вместе полдюжины MCP-серверов, чтобы дать агенту ИИ контекст по кодовой базе — один для grep, один для встраивания, один для поиска символов, один для упаковки РЕПО. Каждый из них является отдельной установкой, отдельным процессом и (часто) отдельным облачным аккаунтом. Argyph заменяет все из них одним локальным двоичным кодом. Он индексируется постепенно и готов менее чем за секунду на ранее индексированных репозиториях — ни демона, ни учетной записи, ни ключа API.

Название является портманто Argus (стоглазый наблюдатель греческого мифа) и Glyph (вырезанный символ со связанным значением) — сервер, который смотрит кодовую базу и дает агенту свои символы.

###Что это такое

Argyph раскрывает три столпа контекста за одной конечной точкой MCP:

Столбец. Что вы получаете

| .Ask-first retrieval | ask — основной инструмент поиска, ориентированный на агента.

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.


Most developers stitch together a half-dozen MCP servers to give an AI agent context over a codebase — one for grep, one for embeddings, one for symbol search, one for repo packing. Each is a separate install, a separate process, and (often) a separate cloud account. Argyph replaces all of them with a single local binary. It indexes incrementally and is ready in under a second on previously-indexed repos — no daemon, no account, no API key.

The name is a portmanteau of Argus (the hundred-eyed watcher of Greek myth) and Glyph (a carved symbol with bound meaning) — a server that watches a codebase and gives the agent its symbols.

✨ What it does

Argyph exposes three pillars of context behind one MCP endpoint:

Pillar What you get
🧭 Ask-first retrieval ask is the primary agent-facing lookup tool. It routes bare identifiers to symbol search, structured locators to locate, and natural-language questions to hybrid search — returning bounded Span results instead of whole files.
🔗 File & symbol intelligence A tree-sitter-driven symbol graph with find_definition, find_references, callers, callees, imports, and outline tools. Structural queries return in milliseconds.
🧠 Semantic search Hybrid (BM25 + vector) search over AST-aware chunks, backed by an embedded LanceDB store. A bundled local embedding model means no API key is required for full functionality.
📦 Repo packing Token-budgeted, repomix-style flattening of a repo or subset for agents that need to absorb a codebase quickly.

[!NOTE]

Открыть полный README на GitHub

Установка

npx argyph
Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →