Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Code Index

von achreftliliVersion 1.0.6i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.achreftlili/code-index

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

SQLite-backed hybrid (vector + FTS) code search index for Claude Code over MCP.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: CODE_INDEX_EMBEDDER, CODE_INDEX_EMBED_MODEL, CODE_INDEX_EMBED_DIM, CODE_INDEX_DB, CODE_INDEX_EMBED_BATCH, CODE_INDEX_EMBED_DEVICE

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "code-index": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-code-index"
      ],
      "env": {
        "CODE_INDEX_EMBEDDER": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_MODEL": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DIM": "your-value",
        "CODE_INDEX_DB": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add code-index --env CODE_INDEX_EMBEDDER=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_MODEL=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_DIM=your-value --env CODE_INDEX_DB=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_BATCH=your-value --env CODE_INDEX_EMBED_DEVICE=your-value -- uvx mcp-code-index

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "code-index": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-code-index"
      ],
      "env": {
        "CODE_INDEX_EMBEDDER": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_MODEL": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DIM": "your-value",
        "CODE_INDEX_DB": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "code-index": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-code-index"
      ],
      "env": {
        "CODE_INDEX_EMBEDDER": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_MODEL": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DIM": "your-value",
        "CODE_INDEX_DB": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "your-value",
        "CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • CODE_INDEX_EMBEDDER env
    Embedder backend. Only 'jina' (local jina-embeddings-v2-base-code via sentence-transformers) is supported; the variable exists for future expansion.
  • CODE_INDEX_EMBED_MODEL env
    HuggingFace model id. Defaults to 'jinaai/jina-embeddings-v2-base-code'. Override only if you know the model is dim-compatible.
  • CODE_INDEX_EMBED_DIM env
    Embedding dimension. Defaults to 768 (matches jina-embeddings-v2-base-code). Must match the model's output dim.
  • CODE_INDEX_DB env
    Path to the SQLite index database. Defaults to .claude/index.db relative to the working directory.
  • CODE_INDEX_EMBED_BATCH env
    Encode batch size (default 32). Lower (e.g. 8 or 4) to reduce peak memory if the GPU OOMs on large files.
  • CODE_INDEX_EMBED_DEVICE env
    Torch device override: 'cpu', 'mps', or 'cuda'. Unset = auto-detect. Set 'cpu' to avoid Apple-Silicon MPS out-of-memory errors.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto achreftlili bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7233 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 12 % der anderen 7233 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7233 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Code Index sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.6) kam vor 6 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

code-index

A local, SQLite-backed code index for Claude Code, exposed over MCP. It replaces blind Read / Grep / Glob exploration with targeted retrieval — "where is parseAuthToken defined", "what calls Indexer.reindex_all", "find the rate-limiting code" — answered in milliseconds against an offline index.

No API keys. No external services. The embedder runs locally on your machine.

How it works (30-second tour)

  1. Parse your repo with tree-sitter (Python, TypeScript/JavaScript, Go, Rust).
  2. Chunk code per symbol and expand identifiers (getUserAuthToken → get user auth token) so search matches both styles.
  3. Embed each chunk locally with jina-embeddings-v2-base-code (768-dim) via sentence-transformers.
  4. Store symbols, chunks, vectors, and call/import edges in .claude/index.db (SQLite + sqlite-vec + FTS5).
  5. Serve 14 retrieval tools + 1 admin tool over MCP (see Tools).
  6. Stay fresh via an optional PostToolUse hook that incrementally re-indexes touched files.

Tools

Retrieval
ToolPurpose
code_searchHybrid (vector + FTS) search for conceptual queries (e.g., "auth flow", "where do we parse JSON").
symbol_lookupExact-name lookup of functions / classes / methods / types. Prefer over code_search for identifiers.
file_outlineSymbols (with signatures) in a file, in source order. Use instead of Read when you only need shape.
module_outlineSymbols across a directory subtree in one call. Use instead of looping file_outline.
where_am_iGiven path + line, returns the innermost symbol and the full enclosing chain.
get_symbol_bodyFull chunk for a symbol_id from symbol_lookup / code_search / file_outline.
get_symbol_bodiesBatch version of get_symbol_body (up to 20 ids per call).
callersSymbols that CALL the given symbol. depth (1-5) expands transitively.
calleesSymbols that the given symbol CALLS. depth (1-5) expands transitively.
referencesNon-call uses (subclasses, free identifier references). Companion to callers / callees.
traceBuild a call-graph tree from an entry symbol; flat=true returns nodes/edges for cheap LLM scans.
file_importsFiles this file imports (direction=imports) or that import it (direction=imported_by).
recent_changesFiles touched in the last N git commits.
propose_renamev1: same-file rename. Returns an edit list the agent applies via its own Edit tool; refuses on clash.
Admin
Tool / opPurpose
admin op=initBuild or refresh the index. Incremental by default; force=true rebuilds from scratch.
admin op=setup_checkDiagnose hook wiring + embedder + host. Round-trip-tests the hook end-to-end.
admin op=install_hookWire the auto-reindex PostToolUse hook into .claude/settings.json. Idempotent.
admin op=statsRead-only: file counts by language, symbol totals, embed model fingerprint, last-index time.
admin op=verifyIntegrity sweep: orphan rows, parse-failure files, dangling edges.

embed_query_debug is a dev-only ranking diagnostic, hidden from list_tools unless CODE_INDEX_DEBUG=1 is set.

All tools return bounded JSON; large bodies use get_symbol_body rather than inlining whole files.

Requirements

  • Python 3.10+ with loadable SQLite extension support (required by sqlite-vec).
  • Python 3.13 has this enabled by default.
  • On 3.10–3.12, install via the python.org installer or via pyenv with PYTHON_CONFIGURE_OPTS=--enable-loadable-sqlite-extensions pyenv install 3.12.x.
  • Homebrew Python often ships without the extension hook — use one of the two methods above instead.
  • `uv` / `uvx` (install) — recommended runner. Or pip if you prefer a permanent install.
  • ~600 MB free disk for the embedding model on first init.

Quick start (Claude Code)

One command, no API keys:

claude mcp add-json -s user code-index "$(cat <<'JSON'

{ "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--refresh", "--from", "mcp-code-index", "code-index-mcp"] } JSON )"

Then open Claude Code in any repo and ask:

_"Build the code index for this repo."_

Claude calls the init MCP tool, which writes .claude/index.db. From then on, ask things like _"where is parseAuthToken defined?"_ or _"what calls Indexer.reindex_all?"_ — Claude routes them through symbol_lookup / callers / code_search instead of grepping.

What `--refresh` does — fetches the latest PyPI release on every Claude

Code launch. Convenient during preview; drop it once you want to pin a

version (saves ~1s of startup).

Project-only install — drop -s user to register the server in the

current project's .claude/settings.json instead of the global ~/.claude.json.

First-run model download — the first init pulls

jina-embeddings-v2-base-code (~600 MB) into ~/.cache/huggingface and

caches it forever. Subsequent runs are fully offline. If your network

blocks Hugging Face, pre-warm the cache from a machine that has access.

Already installed without `--refresh`? Run claude mcp remove code-index

first, then re-run the command above.

Alternative: permanent install (no uvx)
pip install mcp-code-index

claude mcp add -s user code-index -- code-index-mcp

Optional: keep the index live as you edit

Without a hook, the index drifts when files change outside the agent (mv, git checkout, IDE saves) until you call init again. With one, every Edit / Write / MultiEdit Claude performs triggers an incremental reindex of the touched file.

Easiest path: ask Claude. On first use in a new project, ask _"set up the code-index"_ — Claude calls setup_check → install_hook → init. The hook command is derived from how the MCP server was launched (uvx-aware), so it uses the same Python toolchain. Hook output goes to .claude/code-index-hook.log so failures are debuggable.

Manual install — add this block to the project's .claude/settings.json under hooks.PostToolUse (the version you want depends on how you launch the server — install_hook derives the right one for you):

{

"matcher": "Edit|Write|MultiEdit", "hooks": [ { "type": "command", "command": "uvx --with 'sentence-transformers<5' --with 'numpy<2' --from mcp-code-index code-index-hook" } ] }

In other MCP-compatible agents

The server speaks standard MCP over stdio, so any client that supports MCP servers works (Cursor, Continue, Cody, Zed, etc.). Configure the client to launch uvx --refresh --from mcp-code-index code-index-mcp (or code-index-mcp after pip install mcp-code-index). Once connected, call the init tool from inside the client to bootstrap the index. Drop --refresh when you want to pin to a stable version instead of always pulling latest.

From source (development)
git clone https://github.com/achreftlili/code-index

cd code-index pip install -e . code-index init # CLI alternative to the init MCP tool code-index-mcp # starts the MCP server on stdio (for manual wiring)

Configuration

All settings are optional — the defaults work out of the box. Override them via environment variables. Inside Claude Code, set them in the env block of your code-index server entry in ~/.claude.json (then reconnect the MCP server).

Common knobs (most users only ever touch these):

VarDefaultWhen to set it
CODE_INDEX_EMBED_DEVICE_auto_Force the torch device: cpu, mps, or cuda. Set cpu on Apple Silicon if init fails with MPS out-of-memory.
CODE_INDEX_EMBED_BATCH32Encode batch size. Lower (e.g. 8 or 4) to cut peak GPU memory while staying on mps/cuda.
CODE_INDEX_DB.claude/index.dbOverride the SQLite index path (e.g. to share an index across sibling worktrees).

Advanced (rarely needed):

VarDefaultNotes
CODE_INDEX_EMBEDDERjinaOnly jina (local sentence-transformers) is supported today; the variable exists for future expansion.
CODE_INDEX_EMBED_MODELjinaai/jina-embeddings-v2-base-codeHuggingFace model id. Only override if you know the model is dim-compatible (768d).
CODE_INDEX_EMBED_DIM768Must match the embedding model's output dimension.

Troubleshooting

`init` fails with `MPS backend out of memory` on Apple Silicon. A large file produced a chunk batch bigger than your GPU's free VRAM. Quickest fix — re-run on CPU (slower but bulletproof):

"env": {

"CODE_INDEX_EMBED_DEVICE": "cpu" }

To stay on the GPU, shrink the batch instead: "CODE_INDEX_EMBED_BATCH": "8". Reconnect the MCP server (/mcp → reconnect, or restart Claude Code) so the new env takes effect. init is incremental — already-embedded files are skipped on the retry.

`init` fails with a Hugging Face network error on first run. Your network is blocking model downloads. Pre-warm the cache on a machine that has access:

huggingface-cli download jinaai/jina-embeddings-v2-base-code

then copy ~/.cache/huggingface/ to the offline machine

`sqlite3.OperationalError: not authorized` or `sqlite-vec` fails to load. Your Python build doesn't have loadable SQLite extensions. See Requirements — install via python.org or a pyenv build with PYTHON_CONFIGURE_OPTS=--enable-loadable-sqlite-extensions.

`code_search` / `symbol_lookup` returns stale paths after a refactor or branch checkout. The auto-reindex hook only fires on Claude's Edit / Write / MultiEdit. After bulk file moves outside the agent (mv, git checkout, IDE rename), re-run init (it's incremental). Or wire up the hook so the index keeps up with agent edits automatically.

Layout

src/code_index/

db.py SQLite schema, connection, sqlite-vec loading parser.py Tree-sitter wrapper, symbol + edge extraction imports.py Per-language import target → file path resolution chunker.py Per-symbol chunks, identifier expansion embedder.py Local Jina (sentence-transformers) backend indexer.py Pipeline: walk → parse → chunk → embed → write reindexer.py Per-root engine cache; one entry point for "reindex one file" retriever.py Hybrid search (vector + FTS5) with RRF watcher.py File watcher (watchdog) admin.py setup_check / install_hook / init logic (pure, no MCP state) mcp_server.py MCP wiring, shared helpers, schema fragments tool_registry.py Shared @_tool decorator + _TOOLS registry tools/ Per-domain MCP handlers (graph, paths, refactor, …) hook.py code-index-hook console script — the PostToolUse entry point cli.py init / r

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