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MCP Server · 搜索检索

cog MCP

Cog是一款基于Nomic嵌入技术的语义代码搜索工具,能够在Apple Silicon设备上通过理解代码含义进行搜索、分析代码结构并生成嵌入向量。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
搜索代码分析Python

快速开始

作者 / 组织
vitorcalvi
提供方
vitorcalvi
运行时
Python

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

11

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

cog MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run cog-index ./your/project

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

齿轮

AI助手的语义代码搜索。由苹果硅上的Nomic嵌入技术提供支持。

它做什么

  • 按含义搜索代码 -查找“处理身份验证”的函数,而不仅仅是关键字匹配
  • 分析结构 -从任何文件中提取函数、类和依赖项
  • 生成嵌入 -金属GPU(M1/M2/M3)上的768个暗矢量

需求

  • macOS与苹果硅
  • Python 3.12+
  • Node.js 18+
  • 紫外线

安装

git clone https://github.com/vitorcalvi/cog.git
cd cog

# Python engine
cd packages/core && uv sync

# MCP server
cd ../mcp && npm install && npm run build

为代码编制索引

cd packages/core
uv run cog-index ./your/project

连接到OpenCode

编辑 ~/.config/opencode/opencode.json:

{
  "mcp": {
    "cog": {
      "type": "local",
      "command": ["node", "/ABSOLUTE/PATH/TO/cog/packages/mcp/dist/index.js"],
      "environment": {
        "COG_CORE_DIR": "/ABSOLUTE/PATH/TO/cog/packages/core",
        "COG_DB_PATH": "/ABSOLUTE/PATH/TO/cog/packages/core/cog_memory"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

替换 /ABSOLUTE/PATH/TO 你的实际路径。

在OpenCode中使用

> Search my codebase for user authentication
> Analyze the structure of src/api.py
> Find database connection functions

工具

工具说明
search_code语义搜索-按含义查找代码
analyze_structure从文件中提取函数和类
generate_embedding获取任意文本的768个昏暗矢量

测试它是否有效

包装测试覆盖范围
Python核心60100%
TypeScript MCP3598.7%

运行测试:

cd packages/core
uv run pytest
cd packages/mcp
npm test

许可证

MIT© 维托·卡尔维

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

语义搜索Python本地部署代码分析AI辅助AppleSilicon嵌入向量

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

cog MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run cog-index ./your/project,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

cog MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

cog MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

cog MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

cog MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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