SammySnake-d/fast-context-mcp

해결하는 문제

AI 클라이언트(Claude Code, Cursor 또는 Claude Desktop 등)가 자연어 쿼리를 사용하여 로컬 코드베이스 전체에서 의미론적 코드 검색을 수행할 수 있도록 합니다. 사용자의 고수준 질문과 관련 로직이 위치한 특정 파일 및 라인 범위 사이의 간극을 메워주며, 사용자가 수동으로 grep을 하거나 디렉토리를 탐색할 필요를 없애줍니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Windsurf의 Devstral API를 활용하는 Model Context Protocol (MCP) 서버로 작동합니다. 쿼리가 수신되면 서버는 로컬 프로젝트 디렉토리를 매핑하고 디렉토리 트리를 생성합니다. 이 컨텍스트와 쿼리가 Devstral 모델로 전송되면, 모델은 일련의 로컬 명령(ripgrep, 파일 읽기, glob 검색 등)을 생성합니다. 이러한 명령은 사용자의 머신에서 로컬로 실행되며, 가장 관련성 높은 파일 경로와 라인 범위가 식별될 때까지 여러 차례의 정제 과정을 거쳐 결과가 AI에게 다시 전달됩니다.

대상 사용자

MCP 호환 AI 코딩 어시스턴트를 사용하며, 기본적인 키워드 매칭에 의 의존하지 않고 로컬 소스 코드를 탐색하고 검색하는 더 강력하고 AI 기반의 방식을 원하는 개발자.

주요 특징

• Zero System Dependencies: ripgrep과 tree를 npm을 통해 번들링하여 macOS, Windows, Linux에서 수동 설치 없이 작동하도록 보장합니다.
• Semantic Search: 단순한 문자열 매칭 대신 AI 모델을 사용하여 반복적으로 검색하고 결과를 정제합니다.
• Automatic Context Management: 페이로드 크기 제한을 초과하지 않도록 디렉토리 트리 깊이를 자동으로 조정합니다.
• Auto-Discovery of Credentials: 로컬 Windsurf 또는 Devin 설치 환경에서 API 키를 자동으로 추출할 수 있습니다.