bgauryy/octocode

Code research platform for AI agents: local + GitHub search, LSP semantics, AST patterns, and compact context. one toolset as MCP or CLI

What it solves

Octocode는 에이전시 연구 플랫폼으로, AI 에이전트와 개발자를 "추측 기반" 코딩에서 "연구 기반" 코딩으로 전환하도록 설계되었습니다. 로컬 워크스페이스와 외부 소스(GitHub, npm)에서 구체적인 증거를 수집하는 통합 툴셋을 제공하여, 에이전트가 가정이 아닌 실제 코드 구조와 히스토리를 기반으로 변경 및 설명을 할 수 있게 합니다.

How it works

Octocode는 고성능 Rust 엔진을 사용해 12개의 도구를 Command Line Interface(CLI) 또는 Model Context Protocol(MCP) 서버를 통해 제공합니다. 로컬 파일 시스템, GitHub API, Language Server Protocol(LSP) 서버와 통합되어 의미론적 네비게이션 및 구조 분석을 수행합니다. 토큰 사용량을 최적화하기 위해 70개 이상의 언어에 대해 코드를 실시간으로 압축하거나 스켈레톤화하여, 에이전트가 불필요한 보일러플레이트 없이 관련 구조만 받도록 합니다.

Who it’s for

대규모 코드베이스를 연구하고, 여러 저장소 간 패턴을 비교하며, 로컬 및 원격 코드에서 정의 해석 및 호출 계층과 같은 깊은 의미론적 네비게이션을 수행해야 하는 AI 에이전트와 개발자를 위해 만들어졌습니다.

Highlights

Unified Research Flow: 로컬 검색, GitHub 리포지토리/PR 연구, npm 패키지 조회를 하나의 툴셋으로 결합.
MCP & CLI Support: Cursor, VS Code, Windsurf와 같은 AI 어시스턴트에 직접 통합하거나 독립 터미널 도구로 사용할 수 있음.
Semantic Navigation: LSP를 활용한 타입 기반 네비게이션을 제공하며, 호출자, 피호출자, 타입 정의를 포함.
Structural Search: AST 형태의 검색을 지원하고, 패턴이나 YAML 규칙을 통해 주석이나 문자열에서 발생하는 오탐을 방지.
Token Efficiency: 코드를 압축·스켈레톤화하여 보일러플레이트에 소비되는 토큰 수를 감소.
Built-in Security: 콘텐츠가 LLM에 도달하기 전에 AWS, OpenAI 등 비밀 정보를 자동으로 스캔하고 마스킹.