xerj-org/xerj

해결하는 문제

XERJ는 코드 에이전트가 파일 전체를 하나씩 읽으며 토큰을 낭비하는 것을 방지하기 위해 설계된 로컬 AI 검색 엔진입니다. 에이전트는 필요한 정확한 코드 조각이나 문서만 검색할 수 있어, 입력 및 출력 토큰 비용을 크게 줄이면서도 코드 작업의 해결률을 높일 수 있습니다.

작동 방식

XERJ는 수동 스키마 설정 없이 코드, 문서, 로그, PDF, 그리고 기타 구조화된 데이터(CSV, JSON, SQLite)를 포함한 폴더를 자동으로 인덱싱합니다. 소스 코드의 경우 tree-sitter를 사용하여 AST 인식 인덱싱을 수행하여 단순한 텍스트가 아니라 심볼과 함수를 인덱싱합니다. 시스템은 Elasticsearch API와 호환되는 REST API를 제공하여 기존 클라이언트 및 대시보드와 원활하게 통합할 수 있습니다. 또한 Model Context Protocol (MCP)을 지원하여 AI 어시스턴트에 도구로 직접 통합할 수 있습니다.

대상 사용자

개인 또는 특수한 코드베이스에서 토큰 사용량을 줄이고 에이전트의 정확도를 높이고자 하는 AI 코드 에이전트(Claude Code 또는 Cursor 등)를 사용하는 개발자에게 주로 적합합니다. 또한 보안 감사자, 로그 분석가, RAG 애플리케이션을 개발하는 개발자에게도 가볍고 단일 바이너리 기반의 검색 백엔드로 적합합니다.

주요 특징

• 참고 코드：유사한 오픈소스 프로젝트를 인덱싱하여 새 코드를 작성하기 전에 기존 해결책을 찾을 수 있도록 합니다.
• Elasticsearch 호환：기존 도구와의 원활한 통합을 위해 Elasticsearch REST API를 구현합니다.
• 제로 구성 자동 인덱싱：파일 유형을 자동 감지하고, 어떤 폴더든 인덱스를 생성합니다.
• MCP 네이티브：Model Context Protocol에 내장된 지원으로 에이전트 통합이 간편합니다.
• 코드 인식 검색：tree-sitter를 사용하여 심볼과 줄 번호를 인덱싱하여 정확한 코드 검색을 가능하게 합니다.
• 하이브리드 검색：한 번의 쿼리로 전체 텍스트 검색, 벡터(kNN), 하이브리드 검색을 모두 지원합니다.