MCP RAG Server

SOTA ファミリーのロードマップ：docs/roadmap/sota-family-roadmap.md。

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🎉 CodeRAG が 10 倍優れている理由

このプロジェクトは一から全面的に書き直しました。次のようなメリットがあります。

⚡ 驚くほど高速

機能	旧版（rag-server-mcp）	新版（CodeRAG）
起動時間	10～30 秒（ChromaDB + Ollama）	1 秒未満（外部依存なし）
インデックス作成	数分（埋め込み API の呼び出し）	数秒（TF-IDF + オプションのベクトル）
検索	約 500ms（ベクトルのみ）	50ms 未満（ハイブリッド検索）
メモリ	500MB 以上（ChromaDB）	100MB 未満（SQLite）

🧠 よりスマートな検索

機能	旧版	新版
TF-IDF	❌	✅ StarCoder2 トークナイザー
ベクトル検索	✅ 基本機能	✅ ハイブリッド（TF-IDF + ベクトル）
コードの理解	❌ 汎用的	✅ コードに対応したトークン化
差分更新	❌ 全面再構築	✅ スマートな差分検出

🔧 依存関係ゼロ

# Old way (painful)
docker-compose up -d      # Start ChromaDB
ollama pull nomic-embed   # Download model
# Wait 30 seconds...

# New way (instant)
npx @sylphx/coderag-mcp
# Done. That's it. 🎉

🏆 実戦で検証された精度

• 平滑化 IDF — function のような一般的な語も含め、用語が無視されません
• 対数ブースト — スコアの爆発を抑え、安定したランキングを実現します
• StarCoder2 トークナイザー — コードで学習した 4.7MB のモデル
• 事前計算済みの大きさ — メモリ効率の高いコサイン類似度

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🚀 30 秒で移行

ステップ 1：旧版をアンインストール

// Remove from your MCP config
{
  "mcpServers": {
    "rag-server": { ... }  // DELETE THIS
  }
}

ステップ 2：新版をインストール

{
  "mcpServers": {
    "coderag": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@sylphx/coderag-mcp"]
    }
  }
}

ステップ 3：準備完了 🎉

Docker も Ollama も ChromaDB も不要です。そのまま動作します。

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📊 機能比較

機能	rag-server-mcp	CodeRAG
外部サービス	ChromaDB + Ollama	なし
Docker の必要性	必要	不要
起動時間	10～30 秒	1 秒未満
検索アルゴリズム	ベクトルのみ	ハイブリッド（TF-IDF + ベクトル）
コードのトークン化	汎用的	StarCoder2（コード対応）
差分インデックス	なし	あり
メモリ使用量	500MB 以上	100MB 未満
低メモリモード	なし	あり（SQL ベース）
オフライン対応	なし（Ollama が必要）	あり（TF-IDF）
ベクトル検索	必須	オプション
積極的なメンテナンス	❌ なし	✅ あり

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🔗 リンク

• 新しいリポジトリ：github.com/SylphxAI/coderag
• NPM パッケージ：@sylphx/coderag-mcp
• ドキュメント：CodeRAG README

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