SammySnake-d/fast-context-mcp

何を解決するか

AIクライアント（Claude Code、Cursor、またはClaude Desktopなど）が、自然言語クエリを使用してローカルのコードベース全体に対してセマンティックなコード検索を実行できるようにします。ユーザーの高レベルな質問と、関連するロジックが存在する特定のファイルや行の範囲との間のギャップを埋め、ユーザーが手動でgrepしたりディレクトリを閲覧したりする必要をなくします。

仕組み

このプロジェクトは、WindsurfのDevstral APIを活用するModel Context Protocol (MCP) サーバーとして機能します。クエリを受信すると、サーバーはローカルのプロジェクトディレクトリをマッピングし、ディレクトリツリーを生成します。このコンテキストとクエリはDevstralモデルに送信され、モデルは一連のローカルコマンド（ripgrep、ファイルの読み取り、glob検索など）を生成します。これらのコマンドはユーザーのローカルマシン上で実行され、最も関連性の高いファイルパスと行の範囲が特定されるまで、複数回の洗練プロセスを経てAIに結果がフィードバックされます。

対象者

MCP互換のAIコーディングアシスタントを使用しており、基本的なキーワードマッチングに頼らず、より強力でAI駆動型の方法でローカルのソースコードをナビゲートおよび検索したい開発者。

ハイライト

• ゼロ・システム依存関係: ripgrepとtreeをnpm経由でバンドルしているため、macOS、Windows、およびLinuxで手動インストールなしに動作することを保証します。
• セマンティック検索: 単純な文字列マッチングではなく、AIモデルを使用して反復的に検索と結果の洗練を行います。
• 自動コンテキスト管理: ペイロードサイズの制限を超えないように、ディレクトリツリーの深さを自動的に調整します。
• 認証情報の自動検出: ローカルのWindsurfまたはDevinのインストールからAPIキーを自動的に抽出できます。