AI导哈

语义代码搜索服务器

Second Brain MCP是一个本地服务器，用于索引代码和文本文件，支持通过自然语言进行语义搜索，适用于开发者快速查找和理解代码。

  • by RyanMaxiemus
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 RyanMaxiemus/second-brain-mcp

使用说明

🧠 第二脑MCP

你的代码，但像记忆一样可搜索。停止唠叨，开始记忆。语义搜索MCP服务器为您的代码库——问自然的问题，得到聪明的答案。

太长，读不下去了

第二脑MCP 是一个本地服务器，它为您的代码和其他基于文本的文件建立索引，允许您使用自然语言执行语义搜索。它作为模型上下文协议（MCP）服务器运行，因此您可以从任何兼容MCP的客户端与它进行交互。它使用OpenAI的嵌入模型来理解代码的含义，而不仅仅是关键字。

🛠️ 技术栈

这个项目是一个基于TypeScript的Node.js应用程序。

组件 技术 关键库/框架
应用程序运行时 Node.js TypeScript， @modelcontextprotocol/sdk
数据库 SQLite better-sqlite3
嵌入 OpenAI openai
发展 包管理器 npm

🚀 快速开始

以下说明针对Linux环境（Ubuntu/Debian）进行了优化。

先决条件

你必须有 Node.js（v20+） 和 npm 安装。

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/RyanMaxiemus/second-brain-mcp.git
cd second-brain-mcp

  2. 配置环境变量

    您将需要一个OpenAI API密钥。您可以将其设置为环境变量：

    export OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY"

  3. 安装依赖项

    安装所有必需的Node.js依赖项。

    npm install

  4. 构建应用程序

    将TypeScript代码编译为JavaScript。

    npm run build

  5. 运行应用程序

    启动MCP服务器。

    npm start

    服务器将运行并准备接受来自MCP客户端的连接。

🤝 贡献

发现bug了吗？有新功能的想法吗？我们欢迎所有的贡献！

  1. 打开问题： 在提交Pull Request之前，请打开一个问题来讨论您正在处理的错误或功能。这有助于防止重复工作，并确保与项目目标保持一致。
  2. 叉和分支： 分叉存储库并为您的贡献创建一个新分支。
  3. 代码和提交： 编写干净、文档齐全的代码。提交消息应该是描述性的，并遵循传统格式（例如。， feat: add support for local embeddings).
  4. 提交PR： 提交针对以下对象的拉取请求 main 支。我们会尽快进行审查。

让我们一起让Second Brain成为最直观的代码搜索工具。

相关 MCP