RagCode MCP-让您的代码库AI就绪
隐私优先的MCP服务器，通过语义搜索和RAG将任何存储库转换为AI就绪的代码库。
RagCode是一个 模型上下文协议（MCP）服务器 这会立即使你的项目 AI就绪它使AI助手能够 GitHub Copilot, 光标, 帆板运动，以及 克劳德 通过以下方式了解您的整个代码库 语义向量搜索，弥合代码和大型语言模型（LLM）之间的差距。
与官方合作建造 模型上下文协议Go SDK，RagCode提供 9个强大的工具 索引、搜索和分析代码，使其成为 AI就绪软件开发.
⚡ 一个命令安装
无需Go，无需构建工具，无需配置。只是Docker。
Linux（amd64）
curl -fsSL https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp/releases/latest/download/rag-code-mcp_linux_amd64.tar.gz | tar xz && ./ragcode-installer -ollama=docker -qdrant=dockermacOS（苹果硅/英特尔）
# Apple Silicon (M1/M2/M3)
curl -fsSL https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp/releases/latest/download/rag-code-mcp_darwin_arm64.tar.gz | tar xz && ./ragcode-installer -ollama=docker -qdrant=docker
# Intel Macs
curl -fsSL https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp/releases/latest/download/rag-code-mcp_darwin_amd64.tar.gz | tar xz && ./ragcode-installer -ollama=docker -qdrant=dockerWindows（PowerShell）
Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp/releases/latest/download/rag-code-mcp_windows_amd64.zip" -OutFile "ragcode.zip"; Expand-Archive ragcode.zip -DestinationPath . -Force; .\ragcode-installer.exe -ollama=docker -qdrant=docker就是这样！ 安装程序会自动执行以下操作：
- ✅ 下载并安装
rag-code-mcp二进制 - ✅ 在Docker容器中设置Ollama和Qdrant
- ✅ 下载所需的AI模型(
phi3:medium,mxbai-embed-large) - ✅ 配置您的IDE（VS代码、游标、Windsurf、Claude桌面）
- ✅ 将二进制文件添加到PATH
🔄 保持更新
自动更新功能从以下开始可用 v1.1.18.
如何升级：
- 如果您使用的是旧版本（\<v1.1.18）：
您的版本 不知道 更新命令。 你必须 重新运行安装命令 （上面的curl命令）最后一次。 *（别担心，您的索引和配置将被保留）。*
- 如果您使用的是v1.1.18或更高版本：
只需运行：
rag-code-mcp --update对于新安装： 更新系统是内置的。使用安装程序一次，然后简单地运行 rag-code-mcp --update 随时获取最新功能。
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🎯 零配置使用率
一旦安装， 你不需要配置任何东西:
- 打开您的项目 在IDE中（VS代码、游标、Windsurf）
- 问你的AI助手 关于你的代码的问题
- 就是这样！ RagCode自动索引和答案
💬 "How does the authentication system work?"
💬 "Find all API endpoints in this codebase"
💬 "Show me the User model and its relationships"第一个查询触发后台索引。后续查询是即时的。
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📋 目录
| 第节 | 说明 |
|---|---|
| 🔒 隐私和安全 | 100%本地，零云依赖 |
| 🚀 为什么是RagCode？ | 性能优势、比较 |
| 🛠️ MCP工具 | 解释了所有9个工具 |
| 🌐 支持的语言 | Go、PHP、Python支持 |
| 💻 IDE集成 | 风浪，光标，VS代码，克劳德 |
| ⚙️ 配置 | 高级设置、模型、环境变量 |
| 🐛 故障排除 | 常见问题和解决方案 |
| 📚 文档 | 所有指南和参考 |
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🔒 隐私第一：100%本地AI
你的代码永远不会离开你的机器。 RagCode完全在您的本地基础设施上运行：
- ✅ 本地AI模型 -使用Olama进行LLM和嵌入（在您的硬件上运行）
- ✅ 本地矢量数据库 -Qdrant在您的机器上运行Docker
- ✅ 零云依赖 -没有外部API调用，没有数据传输
- ✅ 无API成本 -永久免费，无使用限制或订阅
- ✅ 离线功能 -在没有互联网的情况下工作（在初始模型下载后）
非常适合： 企业代码库、专有项目、具有安全意识的团队。
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🚀 为什么是RagCode？性能优势
5-10倍的代码理解速度
| 任务 | 无RagCode | 有RagCode | 加速 |
|---|---|---|---|
| 查找身份验证逻辑 | 30-60s（读取10+个文件） | 2-3s（语义搜索） | 10-20倍 |
| 理解函数签名 | 15-30s（grep+read） | 1-2s（直接查找） | 15倍 |
| 查找所有API端点 | 60-120s（手动搜索） | 3-5s（混合搜索） | 20-40x |
98%的代币节省
- 没有RagCode： AI读取5-10个文件（约15000个令牌）以查找函数
- 使用RagCode： AI获得精确的函数+上下文（约200个令牌）
RagCode与基于云的解决方案
| 功能 | RagCode（本地） | 云AI搜索 |
|---|---|---|
| 隐私 | ✅ 100%本地 | ❌ 代码已发送到云端 |
| 成本 | ✅ $0永远 | ❌ $20-100+/月 |
| 离线 | ✅ 脱机工作 | ❌ 需要互联网 |
| 数据控制 | ✅ 你拥有一切❌ 供应商控制数据 |
RagCode与通用RAG
| 特性 | 通用RAG | RagCode |
|---|---|---|
| 分块 | 任意文本拆分 | 语义单位（函数、类） |
| 元数据 | 仅限文件名 | 名称、类型、参数、依赖关系、行 |
| 结果 | 可能返回部分代码 | 始终完整、可运行的代码 |
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🛠️ 9个强大的MCP工具
| 工具 | 说明 | 使用时间 |
|---|---|---|
search_code | 按意义进行语义搜索 | 首选 用于勘探 |
hybrid_search | 关键字+语义用于精确匹配 | 需要精确的标识符 |
get_function_details | 完整的函数源代码 | 知道确切的函数名 |
find_type_definition | 带字段和方法的类型/类 | 了解数据模型 |
find_implementations | 所有用法和调用者 | 重构之前 |
list_package_exports | 所有导出的符号 | 探索不熟悉的包 |
search_docs | 搜索Markdown文档 | 设置、架构信息 |
get_code_context | 带上下文的代码段 | 有文件：行引用 |
index_workspace | 重新索引代码库 | 重大更改后 |
📖 完整工具参考→
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🌐 多语言代码智能
| 语言 | 支持级别 | 功能 | 文档 |
|---|---|---|---|
| 去 | ✅ 完整 | 功能、类型、接口、方法、AST分析 | 📖 Go分析器 |
| PHP | ✅ 完整 | 类、方法、接口、特征、PHPDoc | 📖 PHP分析器 |
| PHP+低级 | ✅ 完整 | Eloquent模型、路由、控制器、中间件 | 📖 Laravel分析器 |
| python | ✅ 完整 | 类、函数、装饰器、类型提示、混入 | 📖 Python分析器 |
| JavaScript/TypeScript | 🔜 计划中 | 即将推出（以树保姆为基础） | - |
多工作区支持
RagCode自动检测和管理具有隔离索引的多个工作区。
📖 工作空间检测→ -自动检测、稳定的ID、缓存
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💻 IDE集成
RagCode适用于所有主要的AI驱动IDE：
| IDE | 状态 | 设置 |
|---|---|---|
| 帆板运动 | ✅ 自动配置 | 只需安装 |
| 光标 | ✅ 自动配置 | 只需安装 |
| VS代码+副本 | ✅ 自动配置 | 需要VS代码1.95+ |
| 克劳德桌面版 | ✅ 自动配置 | 只需安装 |
| 反重力 | ✅ 自动配置 | 只需安装 |
📖 手动IDE设置→ | VS代码+副本指南→
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📦 系统要求
最低要求
| 组件 | 要求 | 注释 |
|---|---|---|
| 中央处理器 | 4芯 | 用于运行Olama型号 |
| 随机存取存储器 | 16 GB | 8 GB phi3:medium，4 GB mxbai-embed-large，4 GB系统 |
| 磁盘 | 10 GB免费 | 型号约8 GB+数据2 GB |
| 操作系统 | Linux、macOS、Windows | Qdrant需要Docker |
推荐（为了获得更好的性能）
| 组件 | 要求 | 注释 |
|---|---|---|
| 中央处理器 | 8+核 | 更好的并发操作 |
| 随机存取存储器 | 32 GB | 舒适的多工作空间索引 |
| 图形处理器 | NVIDIA 8GB+VRAM | 大幅加速Olama（可选） |
| 磁盘 | 20 GB SSD | 更快的索引和搜索 |
📖 完整要求→
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📚 文档
入门指南
配置和操作
语言分析器
- Go分析器 -功能、类型、接口、GoDoc
- PHP分析器 -类别、特征、PHPDoc
- Laravel分析器 -口才、路线、管制员
- Python分析器 -类、装饰器、类型提示
技术参考
外部资源
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🤝 贡献
我们欢迎捐款！以下是您可以提供帮助的方式：
开发设置
git clone https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp.git
cd rag-code-mcp
go mod download
go run ./cmd/rag-code-mcp______________________________________________________________________
📄 许可证
RagCode MCP是根据 MIT许可证.
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🏷️ 关键词和主题
semantic-code-search rag retrieval-augmented-generation mcp-server model-context-protocol ai-code-assistant vector-search code-navigation ollama qdrant github-copilot cursor-ai windsurf go php laravel python django flask fastapi code-intelligence ast-analysis embeddings llm-tools local-ai privacy-first offline-ai self-hosted on-premise zero-cost no-cloud private-code-search enterprise-ai secure-coding-assistant
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