Smart Coding MCP（スマートコーディング MCP）

AI/ML
Smart Coding MCP（スマートコーディング MCP）

Smart Coding MCP（スマートコーディング MCP）

Model Context Protocol（MCP）に準拠した拡張可能なサーバで、ローカルAIモデルを用いたセマンティックなコード検索を提供します。Cursorのセマンティックサーチ研究を発端に設計され、キーワード検索では拾いきれない意味的関連性を埋めることで、AIアシスタントや開発者が迅速に該当箇所を見つけられるようにします。プライバシー重視のローカル運用や、複数モデル／ストレージのアダプタ設計を想定した拡張性が特徴です。（約300字）

https://github.com/omar-haris/smart-coding-mcp

概要

Smart Coding MCPは、AIアシスタント向けに設計されたModel Context Protocol（MCP）準拠のサーバ実装で、ソースコードやリポジトリの「意味」に基づく検索を行います。従来のキーワード検索が単語の一致に依存して見落としがちな、異なる用語や抽象的な問いに対しても、埋め込み（embedding）やベクトル検索を使って関連箇所を引き当てます。ローカルで動作するAIモデルを利用してプライバシーを保ちながら、アシスタントが必要とするコンテキスト（関数定義、使用箇所、ドキュメントなど）を素早く取得し、生成タスクやコード理解の精度を高めます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 14
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 14
  • コミット数: 21
  • ファイル数: 13
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • セマンティックコード検索：キーワードに依存しない意味的な関連性でコードを検索。
  • ローカルAIモデル対応：データの持ち出し無しでオンプレ／ローカル環境で実行可能。
  • 拡張可能なアーキテクチャ：モデルやベクトルストア、インデクサーのプラグイン／アダプタ設計。
  • MCP互換インターフェース：AIアシスタントと標準化されたプロトコルで連携。

技術的なポイント

本プロジェクトは「検索の言語化」を意識した設計が中核です。主なワークフローは次の通りです：ソースコードをリポジトリ単位で走査（ファイル分割・チャンク化）、各チャンクから意味表現（埋め込み）を生成し、埋め込みをベクトルインデックスに格納する。ユーザーのクエリ（自然言語やコードスニペット）は同様に埋め込み化され、近傍探索によって関連チャンクを取得、必要に応じてメタデータ（ファイルパス、行番号、シンボル情報）で絞り込みやランキングを行います。

注目点として、ローカルモデルの利用により以下の利点があります。第一にプライバシー保護：ソースコードが外部APIへ送信されないため、企業コードや機密リポジトリでの利用に適します。第二に応答の低遅延化：ローカル実行やオンプレのベクトル索引により、インタラクティブなアシスタント体験が実現しやすくなります。一方でローカルモデルやストレージの選定・管理が必要であり、導入時のハードルは存在します。

設計面では拡張性が重視されています。具体的にはモデルレイヤ（埋め込み作成器）、ストレージレイヤ（ベクトルDB・永続化）、インデクサ（言語ごとのチャンクルール、ドキュメント解析）、プロトコル層（MCPエンドポイント）を分離し、アダプタを差し替えられるようにしている点が読み取れます。これにより、実験的な埋め込みモデルや商用ベクトルDB、ローカルファイルシステムやクラウドストレージを簡単に組み合わせられます。

また、Cursorのセマンティックサーチ研究に触発されているため、単なるベクトル類似度だけでなく、実務で役立つランキングやフィルタリング（例：シンボル種別、公開／非公開、変更履歴と重要度の重み付け等）を組み合わせることが想定されています。さらにMCP準拠により、AIアシスタントは検索結果で得たコンテキストを生成プロンプトに組み込み、より適切なコード補完や回答を生成できます。

運用上の考慮点としては、埋め込みの再作成・差分インデックス、チャンクサイズと意味消失のトレードオフ、メタデータ設計（クエリの再現性やトレーサビリティ確保）などが挙げられます。READMEやARCHITECTURE.mdを参照すれば、導入手順や設計方針、既存のプラグイン構造についてより詳しい情報が得られます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • ARCHITECTURE.md: file
  • CONTRIBUTING.md: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file

…他 8 ファイル

まとめ

ローカルAIで安全かつ意味的に強化されたコード検索を提供する拡張性の高いMCPサーバ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Smart Coding MCP

An extensible Model Context Protocol (MCP) server that provides intelligent semantic code search for AI assistants. Built with local AI models, inspired by Cursor’s semantic search research.

What This Does

AI coding assistants work better when they can find relevant code quickly. Traditional keyword search falls short - if you ask “where do we handle authentication?” but your code uses “login” and “session”, keyword search misses it.

This MCP server solves that by index…