로컬 임베딩 기반 코드 검색 MCP 플러그인입니다. 프로젝트를 한 번 인덱싱해두면 Claude Code에서 자연어로 코드베이스를 검색할 수 있고, 슬랙에서 봇을 멘션해 코드 질문을 던질 수도 있습니다.
외부 API 없이 로컬에서 Jina Code Embeddings 1.5B 모델을 돌려 임베딩을 만들고 ChromaDB에 저장합니다. 질문 유형(자연어/코드/에러)을 자동으로 감지해 검색 전략을 바꾸므로, "로그인 로직 어떻게 돼?" 같은 자연어 질문부터 스택트레이스 기반 질문까지 같은 인터페이스로 처리합니다.
- 자연어 코드 검색: "로그인 로직이 어떻게 돼?" 같은 질문으로 관련 코드를 찾습니다
- AST 기반 코드 청킹: tree-sitter로 함수/클래스 단위로 의미 있게 분할합니다
- 로컬 임베딩: 외부 API 없이 로컬에서 임베딩을 생성합니다 (Jina Code Embeddings 1.5B)
- 질문 유형 자동 감지: 자연어(nl2code) / 코드(code2code) / 에러 질문(techqa)에 따라 검색 전략을 선택합니다
- Claude Code 연동: MCP 서버로 Claude Code에서 바로 검색할 수 있습니다
- Slack 봇: 슬랙에서 멘션으로 코드 질문을 할 수 있습니다
- 멀티 프로젝트: 여러 프로젝트를 인덱싱하고 프로젝트별 또는 전체 검색이 가능합니다
1. 인덱싱 (사전 준비, 1회성)
프로젝트 소스코드
→ chunker (AST 파싱으로 함수/클래스 단위 분할)
→ indexer (Jina Code Embeddings로 벡터 생성)
→ ChromaDB (벡터 저장)
2. 검색
자연어 질문
→ 질문 유형 감지 (nl2code / code2code / techqa)
→ 질문을 벡터로 변환
→ ChromaDB에서 cosine 유사도 검색
→ 관련 코드 + 확신도 반환
Claude Code에서 마켓플레이스를 추가합니다:
/plugin marketplace add DongLab-DevTools/code-rag-mcp
/plugin install code-rag-mcp
Python/패키지 설치 및 임베딩 모델(~3GB) 다운로드가 최초 1회 진행됩니다.
/init
/project-add
프로젝트 이름과 경로를 입력하면 자동으로 인덱싱되고, /search-{이름} 슬래시 커맨드가 생성됩니다.
git clone https://github.com/DongLab-DevTools/code-rag-mcp.git
cd code-rag-mcp
./init.sh # Python/venv/패키지/모델까지 자동 셋업- Python 3.10 이상 (없으면
init.sh가 Homebrew로 자동 설치) - macOS + Homebrew (Linux/Windows는 수동 Python 설치 필요)
- 디스크 여유 공간 4GB+ (Jina 모델 가중치 ~3GB + venv)
- Claude Code CLI (슬랙 봇의 답변 생성에 사용, 선택)
인덱싱 후 생성된 슬래시 커맨드로 검색합니다:
/search-myapp 로그인 로직이 어떻게 돼?
/search-myapp 결제 흐름
/search-myapp Retrofit 인터셉터에서 토큰 갱신
커맨드 없이 자연어로 질문해도 됩니다:
myapp에서 유저 프로필 수정하는 API 찾아줘
전체 프로젝트에서 Repository 패턴 구현 찾아줘
.env 파일을 프로젝트 루트에 만듭니다:
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
SLACK_APP_TOKEN=xapp-...
서버 실행:
./start.sh # 백그라운드 실행
./start.sh --log # 포그라운드 (로그 실시간 출력)
./stop.sh # 종료슬랙에서 멘션:
@code-rag-mcp 로그인 로직이 어떻게 돼?
@code-rag-mcp myapp 유저 정보 조회하는 코드
자세한 Slack 앱 설정은 SETUP.md를 참고하세요.
source venv/bin/activate
# 인덱싱
python analysis/indexer.py --name myapp /path/to/project
# 인덱싱된 프로젝트 목록
python analysis/indexer.py --list
# 대화형 검색
python analysis/search.py| 타입 | 언어 | 파서 | 청킹 기준 |
|---|---|---|---|
| Android | Kotlin, Java | tree-sitter-kotlin, tree-sitter-java | CHUNKING.md |
| iOS | Swift | tree-sitter-swift | CHUNKING.md |
| 공통 | 설정, 문서, XML 등 | — | CHUNKING.md |
모든 프로젝트 타입에서 바이너리를 제외한 나머지 파일도 텍스트로 읽어서 인덱싱합니다.
예시: TypeScript 지원 추가
1. chunker 파일 생성 — analysis/chunkers/web/typescript.py
importtree_sitter_typescriptasts_typescriptfromtree_sitterimportLanguage, Parserfromanalysis.chunkers.baseimportCodeChunk, extract_chunks_from_treeTYPESCRIPT_LANGUAGE=Language(ts_typescript.language())
typescript_parser=Parser(TYPESCRIPT_LANGUAGE)
CLASS_NODE_TYPES= {"class_declaration", "interface_declaration", ...}
MEMBER_TYPES= {"method_definition", "public_field_definition", ...}
TOP_LEVEL_TYPES= {"function_declaration", "lexical_declaration"} |CLASS_NODE_TYPESBODY_TYPES= {"class_body", "interface_body"}
defchunk_typescript(file_path: str) ->list[CodeChunk]:
withopen(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="replace") asf:
source_bytes=f.read().encode("utf-8")
tree=typescript_parser.parse(source_bytes)
returnextract_chunks_from_tree(
tree, source_bytes, file_path,
CLASS_NODE_TYPES, TOP_LEVEL_TYPES, MEMBER_TYPES, BODY_TYPES,
)2. __init__.py에 export 추가 — analysis/chunkers/web/__init__.py
fromanalysis.chunkers.web.typescriptimportchunk_typescript3. chunker.py에 확장자 분기 추가
elifextin (".ts", ".tsx"):
chunks=chunk_typescript(full_path)4. 패키지 설치
pip install tree-sitter-typescript5. CHUNKING.md 작성 — analysis/chunkers/web/CHUNKING.md
| 구성 | 사용 |
|---|---|
| 임베딩 | Jina Code Embeddings 1.5B (로컬) |
| 벡터DB | ChromaDB |
| 코드 파싱 | tree-sitter |
| MCP 서버 | FastMCP |
| API 서버 | FastAPI |
| Slack 봇 | slack-bolt (Socket Mode) |
| 답변 생성 | Claude CLI |
code-rag-mcp/
├── analysis/ # 코드 분석 엔진
│ ├── chunker.py # 진입점 (chunk_project)
│ ├── chunkers/ # 프로젝트 타입별 청킹
│ │ ├── android/ # Kotlin, Java
│ │ ├── ios/ # Swift
│ │ └── common/ # 설정, 문서, 리소스
│ ├── indexer.py # 임베딩 생성 + 벡터DB 저장
│ └── search.py # 벡터DB 검색
├── server/ # 서버
│ ├── mcp_server.py # MCP 서버 (Claude Code 연동)
│ ├── api_server.py # REST API
│ └── slack_bot.py # Slack 봇
├── skills/ # Claude Code 슬래시 커맨드 (/init, /project-add ...)
├── .claude-plugin/ # Claude Code 플러그인 매니페스트 + 마켓플레이스 정의
├── init.sh # 초기 셋업 (Python/venv/패키지/모델)
├── start.sh / stop.sh # 서버 실행/종료
└── SETUP.md # 상세 셋업 가이드
Donghyeon Kim |