johnhuang316/code-index-mcp

해결하는 문제

Code Index MCP는 AI 어시스턴트가 복잡하고 다중 언어로 구성된 코드베이스를 이해하고 탐색하는 데 어려움을 해결합니다. LLM이 모든 파일을 수동으로 읽을 필요 없이 코드 심볼과 파일 구조를 인덱싱, 검색, 분석할 수 있는 구조화된 방법을 제공합니다.

작동 방식

Model Context Protocol (MCP) 서버로서 로컬 파일 시스템과 AI 모델을 연결합니다. 인덱싱에는 이중 전략을 사용합니다:

• Tree-sitter AST 파싱: Python, TS, Rust, Go 등을 포함한 10개의 핵심 언어에 대해 깊이 있는 네이티브 구문 분석을 제공하여 클래스, 메서드, 호출 관계를 추출합니다.
• 백업 전략: 50개 이상의 다른 파일 유형에 대해 기본적인 인덱싱을 제공합니다.

서버는 실시간 인덱스 업데이트를 위한 파일 감시기(워처)를 포함하며, ripgrep 또는 ugrep과 같은 네이티브 검색 도구와 통합되어 고급 정규표현식 및 퍼지 검색을 지원합니다.

대상 사용자

Claude Desktop과 같은 MCP 호환 AI 어시스턴트를 사용하는 개발자 중, 대규모 프로젝트의 코드 리뷰, 리팩터링, 디버깅, 아키텍처 분석에 도움이 필요한 분들에게 적합합니다.

주요 기능

• 다중 언어 지원: 10개 언어에 특화된 AST 파싱과 50개 이상의 파일 유형에 대한 기본 지원.
• 실시간 모니터링: 네이티브 OS 파일 워처를 통해 자동 인덱스 업데이트.
• 심층 분석: 깊은 인덱스를 통해 심볼 수준의 메타데이터 및 복잡도 메트릭 생성 가능.
• 유연한 검색: 리터럴, 정규표현식, 퍼지 매칭을 지원하며, 페이지네이션된 결과 제공.
• 지속적 캐싱: 인덱스를 로컬에 저장하여 이후 접근 시 빠른 로딩 보장.