프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Code Index

제작자: achreftlili버전 1.0.6i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.achreftlili/code-index

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: CODE_INDEX_EMBEDDER, CODE_INDEX_EMBED_MODEL, CODE_INDEX_EMBED_DIM, CODE_INDEX_DB, CODE_INDEX_EMBED_BATCH, CODE_INDEX_EMBED_DEVICE

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • 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.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 achreftlili 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 12%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Code Index, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.6)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기