JC

jghiringhelli/codeseeker

Developer tools

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

21 stars 3 forks Качество 87 Тренд 24Apache-2.0

MCP-сервер с семантическим поиском + граф знаний для Claude Code, Cursor и Copilot

Обзор

BM25 + векторные встраивания + резюме каталогов RAPTOR + расширение графа — сливается в единый инструмент MCP, который дает Клоду, Копилоту и Курсору реальное понимание вашей кодовой базы. Работает с , (код VS 1.99+), , , и . Одна команда для индексации; плагин Claude Code сохраняет его синхронизированным. Построена PragmaWorks как часть дисциплины для создания программного обеспечения с ИИ, которое не дрейфует. Два MCP-сервера, каждый из которых решает одну и ту же проблему: Они независимы: установить один, или все три. CodeSeeker решает проблему поиска, и эта проблема сокращается. Если вы запускаете петлю, управляемую спецификациями, с реальной упряжкой — спецификацией, достаточно точной, чтобы из нее исходила модель без состояния, и качественными воротами, которые проверяют результат против живой системы — или целенаправленной, вашему помощнику передается структура, которую он в противном случае должен был бы найти.

Обзор (машинный перевод)

** Четырехслойный гибридный поиск и график знаний для помощников по кодированию ИИ.** BM25 + векторные встраивания + резюме каталогов RAPTOR + расширение графа — сливается в единый инструмент MCP, который дает Клоду, Копилоту и Курсору реальное понимание вашей кодовой базы.

Работает с Claude Code, GitHub Copilot (VS Code 1.99+), Cursor, Windsurf и Claude Desktop. Одна команда для индексации; плагин Claude Code сохраняет его синхронизированным.

Построено PragmaWorks как часть ** Генеративной спецификации ** — дисциплина для создания программного обеспечения с ИИ, которое не дрейфует. Два MCP-сервера составляют Каждый из них решает одну и ту же проблему:

Что дает ваш помощник [скрыто] [скрыто] | CodeSeeker (это) | где вещи — семантический поиск и граф знаний по вашему коду | | Chronicle  npm i -g chronicle-mcp | то, что произошло до — многоуровневая память, переживающая сброс контекста | | Forgecraft  npm i -g forgecraft-mcp | как это должно быть построено — SOLID, тестирование, архитектура и стандарты CI/CD |

Они независимы: установить один, или все три.

Когда перестаешь в этом нуждаться

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

CodeSeeker

Four-layer hybrid search and knowledge graph for AI coding assistants.
BM25 + vector embeddings + RAPTOR directory summaries + graph expansion — fused into a single MCP tool that gives Claude, Copilot, and Cursor a real understanding of your codebase.

Works with Claude Code, GitHub Copilot (VS Code 1.99+), Cursor, Windsurf, and Claude Desktop.
One command to index; the Claude Code plugin keeps it in sync from there.

Built by PragmaWorks as part of Generative Specification — the discipline for building software with AI that doesn’t drift. Two sibling MCP servers compose with this one, each solving a different half of the same problem:

what it gives your assistant
CodeSeeker (this) where things are — semantic search and a knowledge graph over your code
Chronicle  npm i -g chronicle-mcp what happened before — tiered memory that survives context resets
Forgecraft  npm i -g forgecraft-mcp how it should be built — SOLID, testing, architecture and CI/CD standards

They are independent: install one, or all three.

When you stop needing this

CodeSeeker solves a retrieval problem, and that problem is shrinking.

If you run a spec-driven loop with a real harness — a specification precise enough that a stateless model derives from it, and quality gates that verify the result against a live system — or an intent-driven one, your assistant is being handed the structure it would otherwise have to go find. A sentinel tool that routes actions instead of sprawling across a dozen endpoints removes another slice of the searching. Frontier models with better navigation and larger effective context remove more. Past a certain point, semantic search over your own code stops being the bottleneck, and this server becomes something you could uninstall without noticing.

That is the intended outcome, not a defect: a method that works should make its own scaffolding unnecessary. Most teams do not start there, though, and until the process is in place CodeSeeker is the cheaper substitute — one command instead of a discipline.

If you would rather have the process than the substitute, start with the field guide: Generative Specification — Field Guide (PDF).

The Problem

AI assistants are powerful editors, but they navigate code like a tourist:

Открыть полный README на GitHub

Установка

npx -y codeseeker serve --mcp
Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →

Конфигурация

{ "mcpServers": { "codeseeker": { "command": "npx", "args": ["-y", "codeseeker", "serve", "--mcp"], "env": { "CODESEEKER_STORAGE_MODE": "embedded" } } } }