Sourcerer Mcp

Sourcerer MCP 🧙

AI エージェントが高価なトークンを消費せずに効率よく作業できるよう支援する、セマンティックコード検索・ナビゲーション用の MCP サーバーです。 ファイル全体を読む代わりに、エージェントは概念的に検索し、必要な特定の関数、クラス、コードチャンクに直接移動できます。

デモ

要件

• OpenAI API Key：埋め込みの生成に必要です（ローカルでの埋め込み生成は今後対応予定です）
• Git：Git リポジトリである必要があります（.gitignore ファイルを尊重します）
• .sourcerer/ を .gitignore に追加：このディレクトリには埋め込みベクトルデータベースが保存されます

インストール

Go

go install github.com/st3v3nmw/sourcerer-mcp/cmd/sourcerer@latest

Homebrew

brew tap st3v3nmw/tap
brew install st3v3nmw/tap/sourcerer

設定

Claude Code

claude mcp add sourcerer -e OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key -e SOURCERER_WORKSPACE_ROOT=$(pwd) -- sourcerer

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "sourcerer": {
      "command": "sourcerer",
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "SOURCERER_WORKSPACE_ROOT": "/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

仕組み

Sourcerer 🧙 は、コードベースのセマンティック検索インデックスを構築します。

1. コードの解析とチャンク分割

• Tree-sitter を使用して、ソースファイルを AST に解析します
• 意味のあるチャンク（関数、クラス、メソッド、型）を安定した ID で抽出します
• 各チャンクには、ソースコード、位置情報、コンテキストを示す要約が含まれます
• チャンク ID は file.ext::Type::method の形式です

2. ファイルシステムとの統合

• fsnotify を使用してファイルの変更を監視します
• git check-ignore を介して .gitignore ファイルを尊重します
• 変更されたファイルを自動的に再インデックスします
• 変更時刻を追跡するためのメタデータを保存します

3. ベクトルデータベース

• .sourcerer/db/ に永続的なベクトルストレージを構築するため、chromem-go を使用します
• OpenAI の API を介して埋め込みを生成し、セマンティックな類似性を実現します
• 単なるテキスト一致ではなく、概念に基づく検索を可能にします
• チャンク、埋め込み、メタデータを保持します

4. MCP ツール

• semantic_search：セマンティック検索で関連するコードを見つけます
• get_chunk_code：ID を指定して特定のチャンクを取得します
• find_similar_chunks：類似したチャンクを見つけます
• index_workspace：再インデックスを手動で開始します
• get_index_status：インデックス作成の進捗を確認します

この方法により、AI エージェントはファイル全体を読まずに関連するコードを見つけられるため、 トークンの使用量と認知負荷を大幅に削減できます。

対応言語

各言語の関数、クラス、インターフェース、その他のコード構造を識別するには、Tree-sitter クエリを記述する必要があります。

対応済み： Go、JavaScript、Markdown、Python、TypeScript

対応予定： C、C++、Java、Ruby、Rust など

コントリビューション

すべてのコントリビューションを歓迎します！CONTRIBUTING.md をご覧ください。

$ ls @stephenmwangi.com
- gh:st3v3nmw/obsidian-spaced-repetition
- gh:st3v3nmw/lsfr