プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

ripsem

作者:Sadykhzadehバージョン 0.2.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Sadykhzadeh/ripsem

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Offline code search for agents: find code by identifier, error message or plain description

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "ripsem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ripsem",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add ripsem -- npx -y ripsem mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "ripsem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ripsem",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "ripsem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "ripsem",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Sadykhzadeh で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7251件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7251件のうち86%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7251件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

ripsemは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.0)がレジストリに届いたのは5 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

ripsem

Where is the code that does this?

Get started · Usage · Coding agents · How it works · Troubleshooting

ripsem is local, offline code search for people and for coding agents. Ask with an identifier, an error message or a plain description of the behaviour, and get back the functions and types that answer it, ranked, with their names and line ranges.

  • Every shape of question in one query. BM25 over code-aware tokens and vector similarity from a local embedding model, merged into one ranking. A chunk holding every term of an identifier or an error message comes first.
  • Answers are declarations. A hit is a whole function or type, named after it, in 17 languages, so a definition reads apart from a call site. A search for a name lands on its declaration, with its own lines and label.
  • Made for coding agents. ripsem install claude-code or ripsem install cursor adds an MCP server that keeps its index current while the agent edits, and tells the agent when to use it.
  • Offline. No account, no API key, no service. The model downloads once and runs on your CPU, and the index is one file inside your repository.

Get started

  1. Install ripsem:

npm (any platform): bash npm install -g ripsem

Cargo: bash cargo install --locked ripsem

macOS and Linux, without npm or Rust: bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Sadykhzadeh/ripsem/master/install.sh | sh

Windows, without npm or Rust: powershell irm https://raw.githubusercontent.com/Sadykhzadeh/ripsem/master/install.ps1 | iex

  1. In your repository, ask it something:

bash ripsem search "strip the auth header when redirecting to another host"

  1. Hand the same search to your coding agent with ripsem install claude-code or ripsem install cursor (see below).

The first search in a git repository, or in a directory where ripsem init has run, builds the index: it downloads the model (~133 MB) once and embeds the repository. Every search after that first embeds whatever changed since, so results never point at code that has moved. On Windows the first index runs on the GPU through DirectML when there is one.

Why not grep?

grep answers "where does this string occur". That is the right question when you know the string. ripsem is for when you know what the code does but not what it is called: a description finds the function, and an identifier or an error message still finds its exact match, because the lexical arm sees it literally. Each hit is a whole function or type with its name, not a matching line, so a reader or an agent can tell a definition from a call site without opening the file.

Install

npm and the install scripts put the prebuilt binary from the latest release on your PATH, after checking it against the release's SHA256SUMS. The scripts install to ~/.local/bin and %LOCALAPPDATA%\Programs\ripsem; RIPSEM_INSTALL_DIR overrides that. The release archives can also be unpacked by hand; on Windows, keep DirectML.dll next to ripsem.exe.

platformruns on
x86_64-unknown-linux-gnuglibc 2.35, libstdc++ 12 and OpenSSL 3 or newer: Ubuntu 22.04, Debian 12 and later
aarch64-unknown-linux-gnuglibc 2.39, libstdc++ 14 and OpenSSL 3 or newer on 64-bit Arm: Ubuntu 24.04, Debian 13 and later, such as on AWS Graviton; from the install script or the archive, not npm yet
aarch64-apple-darwinmacOS 13.4 or newer on Apple silicon
x86_64-pc-windows-msvcWindows 10 or newer with the Microsoft Visual C++ Redistributable

The embedding runtime in the x86-64 builds needs a CPU with AVX2 (Intel Haswell, AMD Excavator or newer). The binaries are built with the embedding runtime and tree-sitter; the model itself downloads on first use.

cargo install builds from source, with Rust 1.92 or newer. The build downloads a prebuilt ONNX Runtime, and needs a C and C++ compiler, plus pkg-config and the OpenSSL headers on Linux (build-essential pkg-config libssl-dev on Debian and Ubuntu).

Tagged releases are the stable versions, and npm, Cargo and the install scripts all install the latest one. master carries the changes for the next release, listed under Unreleased in CHANGELOG.md.

To build the latest release from a checkout:

git clone https://github.com/Sadykhzadeh/ripsem

cd ripsem git checkout "$(git describe --tags --abbrev=0)" cargo install --locked --path .

Leaving out the git checkout builds master.

The fastembed feature, on by default, pulls in the local embedding runtime. Built with --no-default-features, ripsem runs on a lightweight hashing backend that matches words instead of meaning, which is what the test suite uses.

The treesitter feature, also on by default, chunks code on function and type boundaries instead of fixed line windows, and names each chunk after the declaration it belongs to. Results look like src/auth/session.rs:40-72 fn Session::refresh, so a caller can tell a definition from a call site without opening the file. A function too large for one chunk passes its name to every piece. It covers Rust, Python, JavaScript, TypeScript, Go, Java, C, C++, C#, Ruby, PHP, Scala, Kotlin, Bash, HTML, CSS and JSON; other files are cut into line windows.

The hnsw feature adds an approximate-nearest-neighbour graph for indexes above 500 000 chunks. It changes only how the vector arm gathers candidates; the lexical arm and the merge work the same at any size.

Shell completions
ripsem completions bash > ~/.local/share/bash-completion/completions/ripsem

ripsem completions zsh > ~/.zfunc/_ripsem ripsem completions fish > ~/.config/fish/completions/ripsem.fish ripsem completions powershell >> $PROFILE

Usage

ripsem init                       # write .ripsem/config.toml

ripsem index # build the index (incremental on re-runs) ripsem search "where is auth set up?" # updates the index first ripsem status # index size, counts, model, drift from the tree ripsem status --json # the same as JSON (schema ripsem/status/v1) ripsem watch # keep the index in sync as files change

Like git, every command except init works from any subdirectory: it uses the nearest parent that holds a .ripsem directory. --path overrides that.

The index stays out of git: .ripsem/.gitignore lists it, so git status shows only config.toml (which can be committed) and that .gitignore. ripsem writes the file when it is missing and never changes an existing one.

status also reports how far the index has drifted from the files. Hits carry the line range their file had when it was indexed, so tree: out of date: 3 changed, 1 new tells you when a result may no longer point at the right lines. Drift is measured with the same content hash the incremental index uses, so it counts exactly what a rebuild would touch. The JSON carries it as index.drift (added/modified/removed).

Results print as path:start-end with the declaration's name and a snippet, in merged-ranking order. The first three hits carry their code, up to 40 lines, so the answer can be read without opening the file. Records that cover the same lines (a declaration and the documentation above it, or adjacent windows) are returned once, so -k 5 means five distinct places. The number shown runs from 0 to 1: how far the hit's meaning rises above unrelated text in this repository, or the share of the query's terms found literally, whichever is higher. It never rises down the list, so a threshold keeps the top of the ranking. Each index measures its own noise floor by matching queries about anything but code against it, so the scale follows the repository and the model.

The words of a query need no quotes: ripsem search where is auth set up asks the same as ripsem search "where is auth set up".

  • -k sets the number of results (default 10).
  • --json prints the hits as a JSON array. Each has path, start_line, end_line, score, kind and symbol (such as fn and Session::refresh, both null for a hit outside any declaration) and snippet. With --count-by-file each entry is a path and its count.
  • --in limits results to a subdirectory. A relative path starts from the current directory, as in the shell: in src, --in auth means src/auth and --in . means src. An absolute path into the repository works too.
  • --context sets how many snippet lines print per hit (3 in a terminal, the whole snippet when the output goes to another program; 0 prints just the locations).
  • --min-score keeps only strong matches, in both human and JSON output.
  • --count-by-file prints hit counts per file instead of the hits.

Models

ripsem model list                 # show available models

ripsem model set bge-base-en-v1.5 ripsem index # rebuilds the index for the new model

ModelDimsDiskNotes
bge-small-en-v1.5384~133 MBdefault
all-MiniLM-L6-v2384~90 MBsmallest and fastest to embed
bge-base-en-v1.5768~436 MBlarger English model
multilingual-e5-small384~470 MBqueries and comments in other languages
nomic-embed-text-v1.5768~550 MBlarger English model, the most memory to index

The model downloads once on first use, then everything is offline.

Use with coding agents

ripsem install claude-code        # .mcp.json and a note in CLAUDE.md

ripsem install cursor # .cursor/mcp.json and a rule in .cursor/rules

install registers the server, writes .ripsem/config.toml, and adds a short note that tells the agent to reach for search before grepping. Restart the agent in the directory and it can call search directly.

The server sends the same note as its MCP instructions. Claude Code loads the descriptions of MCP tools only when the model looks a tool up, so the model learns that search exists, and when to use it, from the instructions and the note in CLAUDE.md.

ripsem mcp speaks MCP over stdio and exposes a single search tool: a query, and optionally a path to stay inside, a limit (default 5, at most

  1. and a min_score. An argument outside the schema comes back as a tool

error that names what is exp

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く