CodeAlive

CodeAlive MCP：プロジェクト向けの最も深いコンテキストエンジン（特に大規模なコードベース向け）

AI アシスタントを CodeAlive の強力なコード理解プラットフォームに、わずか数秒で接続できます！

この MCP（Model Context Protocol）サーバーを使うと、Claude Code、Cursor、Claude Desktop、Continue、VS Code（GitHub Copilot）、Cline、Codex、OpenCode、SourceCraft Code Assistant、SourceCraft CLI、Zed、KodaCode、GigaCode、Qwen Code、Gemini CLI、Roo Code、Goose、Kilo Code、Windsurf、Kiro、Qoder、n8n、Amazon Q Developer などの AI クライアントから、CodeAlive の高度なセマンティックコード検索機能やコードベースとの対話機能を利用できます。

CodeAlive とは？

CodeAlive は、グラフベースの検索機能を備え、MCP を通じて公開されている、大規模なコードベース向けのコンテキストエンジンです。Cursor、Claude Code、Codex など、MCP 互換のツールを使う AI エージェントに、ファイルを手当たり次第に読み込ませる代わりに、正確なリポジトリのコンテキストを提供します。RepoQA ベンチマークでは、CodeAlive と Qwen3.6 deep の組み合わせが、モデルコストを約 25 分の 1 に抑えながら最先端のエージェントと同等の品質を達成し、セマンティック検索によって取得トークン数を 45% 削減しました。

大規模なコードベース向けの Context7 のようなものです。

AI コーディングエージェントに、次のことを可能にします。

• セマンティック検索で関連コードをより早く見つける
• 個別のファイルを超えて全体像を理解する
• プロジェクト全体のコンテキストを使ってより良い回答を提供する
• 推測をなくし、コストと時間を削減する

🛠 利用可能なツール

接続すると、次の強力なツールを利用できます。

1. get_data_sources - インデックス化されたリポジトリとワークスペースを一覧表示します
2. semantic_search - インデックス化されたアーティファクトを対象に、標準的なセマンティック検索を行います
3. grep_search - ファイル内容を対象に、完全一致または正規表現によるテキスト検索を行います。また、ファイル名やパスも文字列で検索できます（内容に名前が一度も出てこない場合でも、Form.xml のようなファイルを返します）。内容が一致した場合は、行単位のプレビューも表示します
4. get_repository_ontology - 選択したリポジトリの概要を取得します
5. get_file_tree - 1 つのリポジトリのファイルツリーを指定範囲で確認します
6. read_file - リポジトリ内の相対ファイルパスを読み込みます。行範囲も指定できます
7. fetch_artifacts - 検索結果のうち関連するもののソース全体を読み込みます（存在しない、またはアクセスできない識別子も、黙って無視せず報告します）
8. get_artifact_relationships - 1 つのアーティファクトについて、呼び出しグラフ、継承関係、参照関係を展開します
9. get_artifact_query_schema - サポートされている ArtifactQuery のエンティティ、フィールド、使用例を確認します
10. query_artifact_metadata - 選択したリポジトリ全体を対象に、読み取り専用のメタデータ分析を実行します
11. chat - ステートレスで処理に時間がかかる、コードベースに関する回答を生成します。明示的に要求された場合にのみ呼び出してください

🎯 使用例

セットアップ後、AI アシスタントで次のコマンドを試してみてください。

• 「利用可能なリポジトリをすべて表示して」 → get_data_sources を使用
• 「ユーザーサービス内の認証コードを探して」 → semantic_search を使用
• 「JWT トークンに一致する正確な正規表現を探して」 → grep_search を使用
• 「このコードベースで決済フローがどのように動くか説明して」 → 通常は semantic_search／grep_search から始め、必要に応じて chat を使用

ほとんどのエージェントでは、semantic_search と grep_search を標準のツールとして使うことをおすすめします。chat は応答の遅いステートレスな統合の代替手段で、検索よりも大幅に時間がかかることがあります。オントロジー、検索、取得／読み込み、関連情報、ArtifactQuery、ローカルファイルの読み込みを組み合わせた複数ステップのワークフローを実行できるエージェントには、通常必要ありません。エージェントがサブエージェントに対応している場合、信頼性を最も高める方法は、対象を絞ったサブエージェントに、まず semantic_search と grep_search を実行するワークフローを任せることです。

📚 エージェントスキル

さらに快適にご利用いただくには、MCP サーバーとあわせてCodeAlive エージェントスキルをインストールしてください。MCP サーバーを使うとエージェントから CodeAlive のツールにアクセスでき、スキルを使うと、それらを効果的に利用するための最適なワークフローとクエリパターンをエージェントに教えられます。

ほとんどのエージェント（Cursor、Copilot、Gemini CLI、Codex、その他30 以上）の場合 — スキルをインストールします。

npx skills add CodeAlive-AI/codealive-skills@codealive-context-engine

Claude Codeの場合 — スキルと Claude 専用の拡張機能が含まれるプラグインのインストールをおすすめします。

/plugin marketplace add CodeAlive-AI/codealive-skills
/plugin install codealive@codealive-marketplace

目次

• エージェントスキル
• クイックスタート（リモート）
• AI クライアントとの統合
• 高度な設定：ローカル開発
• コミュニティプラグイン
• HTTP デプロイ（セルフホストおよびクラウド）
• Windows および WSL
• 利用可能なツール
• 使用例
• トラブルシューティング
• MCP レジストリへの公開
• ライセンス

🚀 クイックスタート（リモート）

最も手早く始める方法 — インストールは不要です！https://mcp.codealive.ai/api にあるリモート MCP サーバーを使うと、CodeAlive の機能にすぐにアクセスできます。

ステップ 1：API キーを取得する

1. https://app.codealive.ai/ でサインアップします。
2. MCP & API に移動します。
3. **「+ Create API Key」**をクリックします。
4. API キーをすぐにコピーしてください。再表示することはできません。

ステップ 2：クライアントガイドを開く

MCP 統合ガイドでお使いのクライアントを選択し、最新のセットアップ手順に従ってください。

🚀 クイックスタート（エージェントによるインストール）

AI エージェントに CodeAlive MCP サーバーをインストールしてもらうことができます。

1. 以下のプロンプトをコピーして AI エージェントに貼り付けます。API キーはプロンプトに含めないでください。

Add the CodeAlive MCP server by following the guide for my client at https://docs.codealive.ai/integrations/mcp

Prefer the Remote HTTP option when available. Do not ask me to paste an API key into chat. When the key is needed, ask me to create a CodeAlive API key and copy it to my clipboard. After I confirm, insert it directly from the clipboard into the required secure configuration without displaying, echoing, logging, or exposing it in command arguments, command output, or model context. If you cannot safely use the clipboard without exposing the value, tell me exactly where to paste it myself.

その後、実行を許可します。

2. AI エージェントを再起動します。

🤖 AI クライアントとの統合

クライアント固有の設定は CodeAlive のドキュメントで管理しているため、ファイルパス、トランスポート、認証に関するガイダンスを最新の状態に保てます。

まずはこちらをご覧ください： MCP 統合ガイド

クライアント	セットアップガイド
Claude Code	Claude Code
Claude Desktop	Claude Desktop
Cursor	Cursor
Visual Studio Code	VS Code
Windsurf	Windsurf
Cline	Cline
Continue	Continue
Codex	Codex
Gemini CLI	Gemini CLI
Amazon Q Developer	Amazon Q
OpenCode	OpenCode
SourceCraft Code Assistant と SourceCraft CLI	SourceCraft
Zed	Zed
ChatGPT	ChatGPT
OpenClaw	OpenClaw
KodaCode、GigaCode、Roo Code、Goose、Kilo Code、Qwen Code、Kiro、Qoder、JetBrains AI Assistant、n8n など	その他のエージェント

一覧にないクライアントの場合は、以下の汎用接続情報を使用し、クライアントの MCP 設定形式に合わせて調整してください。

• エンドポイント： https://mcp.codealive.ai/api
• トランスポート： Streamable HTTP
• 認証ヘッダー： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE

プライベートデプロイの場合は、エンドポイントをサーバーの /api URL に置き換えてください。デプロイ方法については、セルフホスティングをご覧ください。

サーバーへの接続はセットアップの半分にすぎません。 プロジェクトの指示で CodeAlive を優先するよう指定しない限り、コーディングエージェントは組み込みの検索を引き続き使用する場合があります。AGENTS.md、CLAUDE.md、およびクライアント固有の指示ファイル向けのすぐに使えるルールは、コーディングエージェントへの指示にあります。

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🔧 高度な設定：ローカル開発

MCP サーバーをカスタマイズまたは開発に貢献したい開発者向けです。

前提条件

• Python 3.11+
• uv（推奨）または pip

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git
cd codealive-mcp

# Setup with uv (recommended)
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

# Or setup with pip
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate  
pip install -e .

ローカルサーバーの設定

サーバーをローカルにインストールした後、MCP クライアントが .venv/bin/python を使用するように設定し、最初の引数として src/codealive_mcp_server.py を指定して、プロセス環境に CODEALIVE_API_KEY を設定してください。クライアント固有の設定は、MCP 統合ガイドにあります。

HTTP サーバーをローカルで実行する

# Start local HTTP server
export CODEALIVE_API_KEY="your_api_key_here"
python src/codealive_mcp_server.py --transport http --host localhost --port 8000

# Test health endpoint
curl http://localhost:8000/health

HTTP トランスポートは Host ヘッダーとブラウザーの Origin ヘッダーを検証します。ループバックホスト （localhost、127.0.0.1、::1）は追加設定なしで使用できます。共有ホスト名を 使用する場合は、厳密な許可リストを設定してください：

export CODEALIVE_MCP_ALLOWED_HOSTS="mcp.codealive.yourcompany.com"
# Only for browser callers; ordinary MCP clients do not send Origin.
export CODEALIVE_MCP_ALLOWED_ORIGINS="https://mcp.codealive.yourcompany.com"
python src/codealive_mcp_server.py --transport http --host 0.0.0.0 --port 8000

同等の繰り返し指定可能な CLI オプションは --allowed-host と --allowed-origin です。インターネットに公開するサーバーでは * を使用しないでください。

ローカルインストールのテスト

変更を加えた後、次の手順ですべてが正しく動作することをすばやく確認できます：

# Match pyproject.toml exactly; older uv versions reject the locked setup.
uv --version  # expected: uv 0.11.28
uv sync --locked --extra test

# Install the repository pre-push dependency audit once per clone
./scripts/setup-hooks.sh

# Quick smoke test (recommended)
make smoke-test

# Or run directly
python smoke_test.py

# With your API key for full testing
CODEALIVE_API_KEY=your_key python smoke_test.py

# Run unit tests
make unit-test

# Run all tests
make test

# Equivalent direct locked test run
uv run pytest src/tests/ -q

スモークテストでは、以下を確認します：

• サーバーが正しく起動して接続する
• すべてのツールが登録されている
• 各ツールが適切に応答する
• パラメーターの検証が機能する
• 約 5 秒で実行される

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🌐 コミュニティプラグイン

• Gemini CLI — CodeAlive 拡張機能
• Gemini CLI セットアップガイド

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🚢 HTTP デプロイ（セルフホストおよびクラウド）

チーム全体でのアクセスや、セルフホスト型 CodeAlive インスタンスとの連携のために、MCP サーバーを HTTP サービスとしてデプロイします。

デプロイ方法

CodeAlive MCP サーバーは Docker を使用して HTTP サービスとしてデプロイできます。これにより、複数の AI クライアントが単一の共有インスタンスに接続でき、セルフホスト型 CodeAlive デプロイメントとの連携も可能になります。

Docker Compose（推奨）

サンプルを基に docker-compose.yml ファイルを作成します。

# Download the example
curl -O https://raw.githubusercontent.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp/main/docker-compose.example.yml
mv docker-compose.example.yml docker-compose.yml

# Edit configuration (see below)
nano docker-compose.yml

# Start the service
docker compose up -d

# Check health
curl http://localhost:8000/health

設定オプション：

1. CodeAlive Cloud の場合（デフォルト）：

   • CODEALIVE_BASE_URL 環境変数を削除します（デフォルトの https://app.codealive.ai が使用されます）。
   • OAuth に対応したリモートクライアントでは、https://mcp.codealive.ai/api のみを設定し、 プロンプトが表示されたらブラウザーでサインインを完了します。
   • 既存の API キーを使用するクライアントも、Authorization: Bearer YOUR_KEY で引き続き利用できます。

2. セルフホスト型 CodeAlive の場合：

   • CODEALIVE_BASE_URL に CodeAlive インスタンスの URL（例：https://codealive.yourcompany.com）を設定します。
   • CODEALIVE_MCP_ALLOWED_HOSTS に、この MCP サーバーへの接続にクライアントが使用する正確なホスト名を設定します。
   • クライアントは、Authorization: Bearer YOUR_KEY ヘッダーを使用して API キーを渡す必要があります。

設定テンプレートの全体は docker-compose.example.yml を参照してください。

たとえば、現在の Codex および Claude Code クライアントでは、CodeAlive API キーを保存せずにブラウザー OAuth を利用できます。

codex mcp add codealive --url https://mcp.codealive.ai/api
codex mcp login codealive

claude mcp add --transport http codealive https://mcp.codealive.ai/api
# Start Claude Code and run /mcp to authenticate.

Cursor と OpenCode も、同じ URL から OAuth を自動的に検出します。UI に自動でプロンプトが表示されない場合は、cursor-agent mcp login codealive または opencode mcp auth codealive を使用してください。互換性のため、API キーによる設定も引き続き利用できます。

OAuth 2.1 デプロイメントプロファイル

リモート HTTP デプロイメントでは、移行中も従来の API キーを使用するクライアントを引き続き利用できるようにしながら、ブラウザー認証を有効にできます。OAuth モードでは、MCP 保護リソースメタデータを公開し、発行者とリソースが正確に一致する JWT を検証したうえで、別個の短期間有効な Tool API トークンと交換します。受信した MCP ベアラートークンが下流に転送されることはありません。

環境変数	用途
CODEALIVE_MCP_OAUTH_ENABLED=true	HTTP トランスポートの OAuth 検証と MCP 認可検出を有効にします
CODEALIVE_OAUTH_ISSUER	末尾にスラッシュを付けた、正確な OpenIddict 発行者
CODEALIVE_MCP_RESOURCE	正確な公開 MCP リソース URL。このパスが HTTP MCP パスにもなります
CODEALIVE_TOOL_API_RESOURCE	下流のオーディエンス。デフォルトは urn:codealive:tool-api です
CODEALIVE_OAUTH_INTERNAL_CLIENT_ID	トークン交換のみに使用する、機密リソースサーバークライアント
CODEALIVE_OAUTH_INTERNAL_CLIENT_SECRET	この内部クライアントに必要なシークレットです。設定されていない場合、起動は fail closed となります

認可サーバーと MCP サービスの設定値は正確に一致している必要があります。CodeAlive Web.Server では、対応する設定は McpOAuth（Enabled、Issuer、Resource、ToolApiResource、InternalClientId、InternalClientSecret）の下にあります。レプリカ間および再起動後も、Web.Server の Data Protection キーリングと OpenIddict の署名・暗号化証明書を保持してください。内部認証情報をゼロダウンタイムでローテーションするには、新しい認証情報に新しいクライアント ID を割り当て、Web.Server を現在の値と PreviousInternalClientId／PreviousInternalClientSecret の両方でデプロイし、MCP レプリカを順次新しい現在の値に切り替えてから、以前の値を削除します。既存のクライアント ID に紐づくシークレットをそのまま変更することは、Web.Server の起動時に意図的に失敗します。 Web.Server と MCP のフラグは同じデプロイで有効にしてください。片方だけを有効にした状態は、正常な定常状態ではありません。API キー認証情報は明示された従来の形式を維持し、OAuth 検証に失敗した場合のフォールバックとして使われることはありません。

MCP クライアントをデプロイ済みインスタンスに接続する

CodeAlive Cloud と同じ汎用接続情報を使用し、エンドポイントをデプロイ先の /api URL に置き換えてください。

• エンドポイント： https://your-server.example.com/api
• トランスポート： Streamable HTTP
• 認証ヘッダー： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE

正確な設定形式については、該当するクライアント統合ガイドを開いてください。

🪟 Windows と WSL

Windows と WSL のセットアップには、クライアント別のドキュメントを参照してください。

• Claude Code
• Claude Desktop
• すべての MCP 統合ガイド
• トラブルシューティング

WSL2 で動作するセルフホストサーバーの場合、Windows クライアントがサーバーの /api エンドポイントにアクセスできる必要があります。対応する Windows 11 バージョンではミラーネットワークを使用するか、WSL2 仮想マシンのアドレス経由で接続してください。

🐞 トラブルシューティング

簡易診断

1. ホストサービスをテストする：

   curl https://mcp.codealive.ai/health
   

2. API キーを確認する：

   curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" https://app.codealive.ai/api/v1/data_sources
   

3. デバッグログを有効にする： ローカルサーバーの引数に --debug を追加します

よくある問題

• 「Connection refused」 → インターネット接続を確認してください
• 「401 Unauthorized」 → API キーを確認してください
• 「No repositories found」 → CodeAlive ダッシュボードで API キーの権限を確認してください
• 「クライアント固有のログ」 → MCP ログについては、AI クライアントのドキュメントを参照してください

Windows / WSL の問題

• WSL で docker: command not found が表示される → 使用するディストリビューションで Docker Desktop の WSL 統合を有効にする（Settings → Resources → WSL integration）か、フルパス /usr/bin/docker を使用してください
• npx/python で ENOENT または spawn error が発生する → 非対話型の WSL シェルでは nvm/pyenv のパスが引き継がれません。MCP 設定では絶対パスを使用してください
• WSL2 内のセルフホストサーバーへの接続で「Connection refused」が発生する → WSL2 は NAT ネットワークを使用するため、localhost は Windows と WSL2 で異なります。.wslconfig でミラーネットワークを有効にするか、WSL2 仮想マシンの IP（hostname -I）を使用してください
• Claude Desktop が WSL MCP サーバーに接続できない → Claude Desktop は WSL のサブプロセス起動をサポートしていません。リモート HTTP（https://mcp.codealive.ai/api）、Docker Desktop、または wsl.exe プロキシパターンを使用してください（Windows と WSL のセクションを参照）

サポートを受ける

• 📧 メール：[email protected]
• 🐛 問題：GitHub Issues

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📦 MCP Registry への公開

メンテナー向け：MCP Registry に新しいバージョンを公開する手順については、DEPLOYMENT.mdを参照してください。

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プライバシーポリシー

CodeAlive は、セマンティック検索とコードベース分析を提供するため、この拡張機能を通じて送信されたリポジトリとクエリを処理します。プライバシーに関する詳細は、CodeAlive プライバシーポリシーを参照してください。

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📄 ライセンス

MIT ライセンスです。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

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