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MCP Server · 开发工具

Ragebot MCP

RageBot MCP是一个智能命令行项目上下文引擎,支持代码库索引、自然语言查询、交互式聊天、文档和测试生成,并通过MCP协议暴露给任何AI客户端。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 10
代码分析PythonClaude文档生成Claude DesktopCursor

快速开始

作者 / 组织
atharvrahate296
提供方
atharvrahate296
运行时
Python

工具数量

10

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资源数量

0

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MCP World

选型结论

Ragebot MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 10 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

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 10 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

🤖 RageBot MCP

基于CLI的智能项目上下文引擎,完全支持MCP服务器。 索引你的代码库,用自然语言查询,交互式地与它聊天,生成文档和测试,并将所有这些作为MCP工具公开给任何AI客户端(Claude Desktop、Cursor、Zed、Continue.dev)。

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📁 项目结构

ragebot-mcp/
├── ragebot/                        # Main Python package
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py                      # Typer CLI — all `rage` commands
│   ├── core/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.py               # Config manager + secure keyring storage
│   │   ├── engine.py               # Core orchestrator (scan→parse→embed→retrieve→answer)
│   │   ├── scanner.py              # Directory scanner & file classifier
│   │   └── watcher.py              # watchdog file-system watcher
│   ├── llm/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py                 # Abstract BaseLLMProvider interface
│   │   ├── gemini.py               # Google Gemini provider
│   │   ├── grok.py                 # xAI Grok provider (OpenAI-compatible API)
│   │   ├── noop.py                 # No-op provider (no key configured)
│   │   └── factory.py              # Resolves active provider from config
│   ├── mcp/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── server.py               # Full MCP JSON-RPC 2.0 server (stdio + SSE)
│   ├── parsers/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── code_parser.py          # AST + regex parser (Python,JS,TS,Go,Rust,Java,C…)
│   │   └── doc_parser.py           # Document parser (PDF, DOCX, MD, TXT)
│   ├── search/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── embedder.py             # Sentence-transformer embeddings + disk cache
│   │   └── retriever.py            # FAISS / cosine-similarity semantic search
│   ├── storage/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── db.py                   # SQLite layer (files, chunks, embeddings, chat history)
│   │   └── snapshot.py             # Snapshot create / restore / delete
│   ├── agents/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── context_builder.py      # Context packs for debug/docs/refactor/review/test
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       ├── display.py              # Rich terminal output helpers
│       └── tokens.py               # tiktoken token counter + cost estimator
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_ragebot.py             # Full pytest test suite (50+ tests)
├── .env.example                    # Example environment variables
├── .gitignore
├── deploy.md                       # Deployment guide (Claude Desktop, Docker, cloud…)
├── pyproject.toml                  # Modern Python packaging (PEP 517)
├── requirements.txt                # Core dependencies
├── setup.py                        # Backward-compatible setup entry
└── README.md                       # This file

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✨ 功能概览

特性描述
🗂 目录扫描递归扫描,尊重 .gitignore
🔍 多语言解析Python AST+正则表达式,适用于JS、TS、Go、Rust、Java、C/C++
📄 文档处理PDF、DOCX、Markdown、TXT
🧠 语义搜索通过句子变换器+FAISS进行向量嵌入
💡 AI驱动的答案谷歌双子座或xAI Grok
💬 交互式聊天具有历史记录的多回合持续会话
📖 代码说明解释任何文件或函数/类
📝 文档生成自动生成Markdown文档
🧪 测试生成自动生成pytest测试套件
🔀 差异解释用简明英语解释git差异
📦 代理上下文包优化了调试/文档/重构/审查/测试代理的导出
📸 快照保存和恢复项目索引状态
👁️ 文件监视文件更改时自动重新索引
🔒 安全密钥存储操作系统密钥环中的API密钥-从不在配置文件中
🔌 真实MCP服务器基于stdio或HTTP/SSE的JSON-RPC 2.0
⚙️ 完整配置系统CLI配置+环境变量覆盖

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🚀 快速开始

1.安装

git clone https://github.com/atharvrahate296/Ragebot-MCP
cd Ragebot-MCP

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate        # Windows: .venv\Scripts\activate

pip install -e .

2.身份验证

# Gemini — get key at https://aistudio.google.com/apikey
rage auth login gemini
# Prompted: Enter Gemini API key: ••••••••   (stored in OS keyring, never in a file)

# Grok — get key at https://console.x.ai
rage auth login grok

# Check status
rage auth status

# Switch provider
rage auth switch gemini

3.为你的项目建立索引

cd /your/project
rage init
rage save

4.开始使用它

rage ask "Where is the login logic?"
rage chat
rage explain src/auth.py --symbol login
rage docs src/auth.py --output docs/auth.md
rage test src/auth.py --output tests/test_auth.py
rage diff --staged
rage status

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📋 完整的命令参考

核心命令

命令描述
rage init [path]在项目目录中初始化RageBot
rage save [path]索引项目,保存快照(--full 重新索引所有)
rage ask 一次性AI问题(`--mode minimal\smart\full`)
rage chat交互式多回合聊天(--session 继续)
rage search 文件搜索(`--type semantic\keyword\hybrid`)
rage explain 解释文件或符号(--symbol fn_name)
rage docs 生成Markdown文档(--output file.md)
rage test 生成pytest测试(--output test_file.py)
rage diff解释git diff(--staged, --head,或管道差异)
rage context显示项目信息(--tree, --summary, --file path)
rage export 导出上下文包: `debug\docs\refactor\review\test`
rage status指数统计+LLM健康状况
rage watch自动重新索引更改(--debounce N)
rage clean清理缓存(--all 删除所有内容)
rage version版本信息

身份验证子命令

命令描述
rage auth login 将API密钥存储在操作系统密钥环中
rage auth logout 从钥匙圈中拔出钥匙
rage auth status显示哪些提供程序经过身份验证
rage auth switch 切换活动提供程序

配置子命令

命令描述
rage config show显示所有设置
rage config set 设置一个值(仅限非机密)
rage config get 获取单个值
rage config reset重置为默认值

快照子命令

命令描述
rage snapshots list列出已保存的快照
rage snapshots restore 还原快照
rage snapshots delete 删除快照

历史记录子命令

命令描述
rage history list列出所有聊天会话
rage history show 在会话中显示消息
rage history delete 删除会话

MCP子命令

命令描述
rage mcp start启动MCP服务器(`--transport stdio\sse`)
rage mcp config配置MCP服务器默认值

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🤖 大语言模型提供商

谷歌双子座

# Get key: https://aistudio.google.com/apikey
rage auth login gemini

# Configure model
rage config set gemini_model gemini-1.5-pro    # default: gemini-1.5-flash

xAI Grok

# Get key: https://console.x.ai
rage auth login grok

# Configure model
rage config set grok_model grok-3              # default: grok-3-mini
注: Grok在 https://api.x.ai/v1 --除此之外不需要额外的SDK openai.

无LLM(仅用于上下文检索)

rage auth switch none
# rage ask still retrieves and shows context, but won't generate AI answers

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🔌 MCP服务器

RageBot是一个 真实MCP服务器 10个工具:

MCP工具它的作用
ragebot_askAI问题→ 用源引用回答
ragebot_search语义/关键字/混合文件搜索
ragebot_save对项目进行索引或重新索引
ragebot_explain解释文件或命名符号
ragebot_file_tree返回项目目录树
ragebot_status指数统计和LLM健康
ragebot_export导出代理上下文包
ragebot_generate_docs为文件生成Markdown文档
ragebot_generate_tests为文件生成pytest测试
ragebot_diff_explain解释git diff补丁

快速启动(stdio——适用于克劳德桌面/光标)

rage mcp start --transport stdio --project /path/to/project

远程服务器(SSE)

rage mcp start --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8765 --project /path/to/project

Claude桌面配置

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ragebot": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/python",
      "args": [
        "-m", "ragebot.mcp.server",
        "--project", "/path/to/your/project",
        "--transport", "stdio"
      ]
    }
  }
}
完整部署指南: 看见 deploy.md --涵盖了Claude Desktop、Cursor、Zed、Continue.dev、Docker、Railway、Fly.io、systemd和Nginx/TLS。

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⚙️ 配置参考

设置在 ~/.config/ragebot/config.json.API密钥为 从不 存储在那里。

密钥默认值描述
llm_providergemini活动LLM: geminigroknone
gemini_modelgemini-1.5-flashGemini型号名称
grok_modelgrok-3-miniGrok型号名称
embedding_modelall-MiniLM-L6-v2句子转换模型
default_top_k5每个查询的上下文块
chunk_size512每块代币
chunk_overlap64块之间的重叠
max_file_size_kb500跳过大于此值的文件
max_chunks_per_file20每个文件索引的大写块
index_depth10最大目录递归深度
ignore_patterns.git,node_modules,…要跳过的逗号分隔的球形图案
default_modesmart应答模式: minimalsmartfull
max_answer_tokens1000最大LLM响应令牌数
mcp_transportstdioMCP传输: stdiosse
mcp_host127.0.0.1SSE绑定主机
mcp_port8765SSE绑定端口

环境变量

变量配置键
GEMINI_API_KEYgemini_api_key (钥匙圈)
GROK_API_KEYgrok_api_key (钥匙圈)
RAGEBOT_LLM_PROVIDERllm_provider
RAGEBOT_EMBEDDING_MODELembedding_model
RAGEBOT_MCP_TRANSPORTmcp_transport
RAGEBOT_MCP_HOSTmcp_host
RAGEBOT_MCP_PORTmcp_port

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💬 聊天会话命令

一旦进入 rage chat,使用以下斜线命令:

命令操作
/exit 或 /quit结束会话
/history显示最后10条消息
/clear删除此会话的历史记录
/export [filename.json]将聊天导出为JSON

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🔒 安全

  • API密钥使用 OS钥匙圈 --macOS钥匙串、GNOME钥匙圈或Windows凭据管理器
  • 钥匙是 从不 写信给 config.json, .env 文件或日志
  • rage config show 显示隐藏的按键 ********abcd
  • rage config set 将拒绝设置密钥并将您重定向到 rage auth login
  • 如果密钥环不可用,则仅通过环境变量设置密钥(GEMINI_API_KEY)

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🛠️ 发展

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev,full]"

# Run tests
pytest tests/ -v

# With coverage report
pytest tests/ -v --cov=ragebot --cov-report=html

# Lint
ruff check ragebot/
black ragebot/

# Type check
mypy ragebot/

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🏗️ 架构概述

rage CLI
   └─► RageBotEngine
          ├── DirectoryScanner     recursive scan, .gitignore logic, file classifier
          ├── CodeParser           Python AST + regex → functions, classes, imports
          ├── DocumentParser       PDF/DOCX/MD/TXT → clean text chunks
          ├── Embedder             sentence-transformers → float vectors (disk cached)
          ├── ContextRetriever     FAISS / cosine similarity → top-k relevant chunks
          ├── Database (SQLite)    files · chunks · embeddings · chat history
          ├── SnapshotManager      versioned DB copies
          ├── LLM Provider         Gemini or Grok (resolved by factory)
          └── ContextBuilder       agent-specific context packs

ragebot.mcp.server
   ├── stdio transport   JSON-RPC 2.0 over stdin/stdout (for desktop clients)
   ├── SSE transport     FastAPI + uvicorn HTTP (for remote / cloud clients)
   └── 10 MCP tools      ask · search · save · explain · file_tree · status
                         export · generate_docs · generate_tests · diff_explain

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📄 许可证

麻省 理工© RageBot 团队

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🔗 链接

资源URL
部署指南deploy.md
MCP协议规范模型上下文协议.io
Gemini API密钥aistudio.google.com/apikey
Grok API密钥console.x.ai
句子变换器sbert.net

工具与能力

工具数量

10

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代码分析Python本地部署自然语言处理AI助手文档生成测试生成

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 10 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

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。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 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

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 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。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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Markitdown MCP 2c653a5f

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Context7 MCP C671e75a

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Context7 831acf40

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Ragebot MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,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。

Ragebot 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。

Ragebot 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。

Ragebot MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Ragebot MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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