プライバシー重視のローカルAIコードアシスタント、多言語対応の非クラウド依存MCPツール

Rag Code MCP

RagCode MCPはプライバシーを重視したローカルAIコードアシスタントで、セマンティックベクトル検索とRAG技術を通じてAIアシスタントがコードベース全体を理解できるようにします。Go、PHP、Pythonなどの複数の言語をサポートし、クラウド依存が不要です。

開発者ツール人工知能チャットボット #セマンティックコード検索 #ローカルAIアシスタント #コードスマートナビゲーション #プライバシー重視 .Go

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 4.4K

更新時間 : 2025-12-03

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RagCode MCPとは？

RagCode MCPはローカルで動作するAIコードアシスタントサーバーで、セマンティックベクトル検索技術を通じてAIツール（GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Claudeなど）があなたのコードベース全体を理解できるようにします。自動的にコード構造を分析し、セマンティックインデックスを作成し、AIが関連するコード断片を迅速に見つけ、コードに関する質問に答えることができます。

RagCode MCPの使い方は？

インストール後、サポートされているIDEでプロジェクトを開き、AIアシスタントにコードに関する質問をします。RagCodeは自動的にバックグラウンドでコードをインデックス化し、最初のクエリ時にスマートな回答を提供します。追加の設定は必要なく、すぐに使えます。

適用シーン

大規模なコードベースを迅速に理解する必要がある開発者、チーム協力時に他人のコードを理解する場合、コードをリファクタリングする前に依存関係を分析する場合、新しいプロジェクトのアーキテクチャを学習する場合、およびコードのプライバシーを保護する必要がある企業環境に適しています。

主要機能

セマンティックコード検索

AIを通じてコードの意味を理解して検索し、単なるキーワードマッチングではなく、名前が異なっていても機能が似ているコードを見つけることができます。

多言語対応

Go、PHP（Laravelを含む）、Pythonなどの複数のプログラミング言語をサポートし、自動的に関数、クラス、インターフェースなどのコード構造を分析します。

9つのスマートツール

セマンティック検索、混合検索、関数詳細、型定義、実装検索などの9つの専用ツールを提供し、さまざまなコードクエリのニーズをカバーします。

100%ローカルで動作

すべての処理はローカルで完了し、コードはあなたのマシンを離れません。完全なプライバシーとセキュリティを保証します。

ゼロ設定で使用可能

インストール後すぐに使用でき、自動的にワークスペースを検出します。複雑な設定は必要なく、すぐに始めることができます。

多IDE統合

Windsurf、Cursor、VS Code+Copilot、Claude Desktopなどの主流のAI開発ツールをサポートします。

利点

🔒 完全なプライバシー保護 - コードは100%ローカルで処理され、クラウドに送信されません

💰 ゼロコスト - API料金は不要で、永久無料で使用できます

⚡ 5 - 10倍の速度向上 - 手動でコードを探すよりもはるかに速いです

📊 98%のトークン節約 - AIは関連するコードのみを読み取り、コンテキストの長さを短縮します

🌐 オフラインでも使用可能 - インストール後はネットワーク接続が不要です

🔧 スマートなコード理解 - キーワードではなくセマンティックに基づく検索

制限

💾 ローカルリソースが必要 - 16GB以上のRAMと十分なディスクスペースが必要です

⏱️ 初回のインデックス作成に時間がかかる - 大規模なプロジェクトの初回分析には数分かかる場合があります

🔌 Dockerに依存 - Qdrantベクトルデータベースを実行するにはDockerが必要です

🤖 モデルサイズの制限 - ローカルAIモデルの能力はクラウドの大規模モデルに比べて限られています

🌍 言語サポートが限られている - 現在は主にGo、PHP、Pythonをサポートしています

使い方

ワンクリックインストール

あなたのオペレーティングシステムに応じて対応するインストールコマンドを実行します。インストーラーが必要なコンポーネントを自動的にダウンロードします。

プロジェクトを開く

MCPをサポートするIDEでコードプロジェクトを開きます。例えば、Windsurf、CursorまたはVS Codeです。

質問を始める

AIアシスタントにコードに関する質問をします。RagCodeが自動的に処理して回答を返します。

使用例

認証システムを理解する

プロジェクトのユーザー認証と承認メカニズムを迅速に理解する必要がある場合

APIエンドポイントを見つける

プロジェクト内のすべてのAPIインターフェースを迅速に理解する必要がある場合

データモデルを分析する

データベーステーブル構造とモデル関係を理解する場合

よくある質問

RagCodeはネットワーク接続が必要ですか？

どのプログラミング言語をサポートしていますか？

どれくらいのシステムリソースが必要ですか？

コードはクラウドに送信されますか？

RagCodeをどのように更新しますか？

🚀 RagCode MCP - あなたのコードベースをAI対応に

RagCodeは、プライバシーを重視したModel Context Protocol (MCP)サーバーです。これにより、あなたのプロジェクトを即座にAI対応にすることができます。GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、ClaudeなどのAIアシスタントが、意味ベクトル検索を通じてあなたのコードベース全体を理解できるようになり、コードと大規模言語モデル(LLM)の間のギャップを埋めます。

公式のModel Context Protocol Go SDKを使用して構築されたRagCodeは、コードのインデックス作成、検索、分析を行うための9つの強力なツールを提供し、AI対応のソフトウェア開発に最適なソリューションとなっています。

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](./LICENSE) [![Go Version](https://img.shields.io/badge/Go-1.25%2B-blue)](https://go.dev/) [![Go Report Card](https://goreportcard.com/badge/github.com/doITmagic/rag-code-mcp)](https://goreportcard.com/report/github.com/doITmagic/rag-code-mcp) [![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-Compatible-green)](https://modelcontextprotocol.io) ![AI Ready](https://img.shields.io/badge/Codebase-AI%20Ready-blueviolet) ![Privacy](https://img.shields.io/badge/Privacy-100%25%20Local-brightgreen) ![No Cloud](https://img.shields.io/badge/Cloud-Not%20Required-orange) ![Zero Cost](https://img.shields.io/badge/API%20Costs-$0-success) [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/doITmagic/rag-code-mcp?style=social)](https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp)

🚀 クイックスタート

⚡ 一行コマンドでのインストール

Goやビルドツール、設定は必要ありません。Dockerだけです。

環境	コマンド
Linux (amd64)	`curl -fsSL https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp/releases/latest/download/rag-code-mcp_linux_amd64.tar.gz
macOS (Apple Silicon)	`curl -fsSL https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp/releases/latest/download/rag-code-mcp_darwin_arm64.tar.gz
macOS (Intel)	`curl -fsSL https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp/releases/latest/download/rag-code-mcp_darwin_amd64.tar.gz
Windows (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`

インストーラーは自動的に以下を行います。

✅ rag-code-mcpバイナリをダウンロードしてインストール
✅ Dockerコンテナ内にOllamaとQdrantをセットアップ
✅ 必要なAIモデル(phi3:medium, nomic-embed-text)をダウンロード
✅ あなたのIDE(VS Code、Cursor、Windsurf、Claude Desktop)を設定
✅ バイナリをPATHに追加

📖 完全なインストールガイド → | Windows WSLセットアップ →

🎯 ゼロ設定での使用

インストールが完了したら、何も設定する必要はありません。

あなたのIDE(VS Code、Cursor、Windsurf)でプロジェクトを開きます。
AIアシスタントにコードに関する質問をします。
完了です！RagCodeが自動的にインデックスを作成して回答します。

💬 "認証システムはどのように動作しますか？"
💬 "このコードベース内のすべてのAPIエンドポイントを見つけてください"
💬 "ユーザーモデルとその関係を表示してください"

最初のクエリでバックグラウンドでのインデックス作成がトリガーされます。それ以降のクエリは即座に実行されます。

✨ 主な機能

🔒 プライバシーファースト：100%ローカルAI

あなたのコードは決してあなたのマシンを離れません。RagCodeはすべてあなたのローカルインフラストラクチャ上で実行されます。

✅ ローカルAIモデル - Ollamaを使用してLLMと埋め込みを実行(あなたのハードウェア上で動作)
✅ ローカルベクトルデータベース - Qdrantがあなたのマシン上のDocker内で実行される
✅ ゼロクラウド依存 - 外部API呼び出しがなく、データ送信がない
✅ APIコストがゼロ - 無料で永続的に使用可能で、使用制限やサブスクリプションがない
✅ オフライン対応 - 最初のモデルダウンロード後はインターネットなしで動作

この特性は、エンタープライズコードベース、独自のプロジェクト、セキュリティを重視するチームに最適です。

🚀 なぜRagCodeなのか？パフォーマンスの利点

5 - 10倍速いコード理解

タスク	RagCodeなし	RagCodeあり	高速化率
認証ロジックを見つける	30 - 60秒(10以上のファイルを読む)	2 - 3秒(意味検索)	10 - 20倍
関数シグネチャを理解する	15 - 30秒(grep + 読み取り)	1 - 2秒(直接検索)	15倍
すべてのAPIエンドポイントを見つける	60 - 120秒(手動検索)	3 - 5秒(ハイブリッド検索)	20 - 40倍

98%のトークン節約

RagCodeなし：AIは関数を見つけるために5 - 10個のファイル(~15,000トークン)を読む必要があります。
RagCodeあり：AIは正確な関数とコンテキスト(~200トークン)を取得します。

RagCode vs クラウドベースのソリューション

機能	RagCode (ローカル)	クラウドAI検索
プライバシー	✅ 100%ローカル	❌ コードがクラウドに送信される
コスト	✅ 永久に$0	❌ 月額$20 - 100以上
オフライン動作	✅ オフラインで動作	❌ インターネットが必要
データ管理	✅ すべてをあなたが所有	❌ ベンダーがデータを管理

RagCode vs 一般的なRAG

側面	一般的なRAG	RagCode
チャンキング	任意のテキスト分割	意味単位(関数、クラス)
メタデータ	ファイル名のみ	名前、タイプ、パラメータ、依存関係、行
結果	部分的なコードが返される可能性がある	常に完全で実行可能なコード

🌐 多言語対応のコードインテリジェンス

言語	サポートレベル	機能	ドキュメント
Go	✅ 完全対応	関数、型、インターフェース、メソッド、AST分析	📖 Goアナライザー
PHP	✅ 完全対応	クラス、メソッド、インターフェース、トレイト、PHPDoc	📖 PHPアナライザー
PHP + Laravel	✅ 完全対応	Eloquentモデル、ルート、コントローラー、ミドルウェア	📖 Laravelアナライザー
Python	✅ 完全対応	クラス、関数、デコレータ、型ヒント、ミックスイン	📖 Pythonアナライザー
JavaScript/TypeScript	🔜 予定	近日公開(tree-sitterベース)	-

マルチワークスペースサポート

RagCodeは、複数のワークスペースを自動的に検出し、独立したインデックスで管理します。

📖 ワークスペース検出 → - 自動検出、安定したID、キャッシュ

💻 IDE統合

RagCodeは、すべての主要なAI対応IDEと連携します。

IDE	状態	セットアップ
Windsurf	✅ 自動設定	インストールするだけ
Cursor	✅ 自動設定	インストールするだけ
VS Code + Copilot	✅ 自動設定	VS Code 1.95以上が必要
Claude Desktop	✅ 自動設定	インストールするだけ
Antigravity	✅ 自動設定	インストールするだけ

📖 手動IDEセットアップ → | VS Code + Copilotガイド →

📦 インストール

システム要件

最小要件

コンポーネント	要件	注意事項
CPU	4コア	Ollamaモデルを実行するため
RAM	16 GB	`phi3:medium`に8 GB、`nomic-embed-text`に4 GB、システムに4 GB
ディスク	10 GB空き	モデルに約8 GB + データに2 GB
OS	Linux、macOS、Windows	QdrantにDockerが必要

推奨要件(より良いパフォーマンスのため)

コンポーネント	要件	注意事項
CPU	8コア以上	より良い並列操作
RAM	32 GB	快適なマルチワークスペースインデックス作成
GPU	NVIDIA 8GB以上のVRAM	Ollamaを大幅に高速化する(オプション)
ディスク	20 GB SSD	より高速なインデックス作成と検索

📖 完全な要件 →

📚 ドキュメント

はじめに

クイックスタートガイド - 5分でインストール
IDEセットアップ - 手動IDE設定

設定と操作

設定ガイド - モデル、環境変数、高度な設定
トラブルシューティング - 一般的な問題と解決策
Dockerセットアップ - Docker設定の詳細

言語アナライザー

Goアナライザー - 関数、型、インターフェース、GoDoc
PHPアナライザー - クラス、トレイト、PHPDoc
Laravelアナライザー - Eloquent、ルート、コントローラー
Pythonアナライザー - クラス、デコレータ、型ヒント

技術リファレンス

アーキテクチャ概要 - 技術的な詳細
ツールスキーマリファレンス - 完全なAPIドキュメント
インクリメンタルインデックス作成 - スマートなインデックス作成の仕組み
ワークスペース検出 - マルチワークスペースサポート
VS Code + Copilot - 詳細なCopilot設定

外部リソース

Model Context Protocol - 公式MCP仕様
Ollama - ローカルLLMと埋め込みモデル
Qdrant - ベクトルデータベース

🛠️ 9つの強力なMCPツール

ツール	説明	使用シーン
`search_code`	意味による意味検索	探索の最初の選択肢
`hybrid_search`	キーワード + 意味検索による正確な一致	正確な識別子が必要な場合
`get_function_details`	完全な関数ソースコード	正確な関数名がわかっている場合
`find_type_definition`	フィールドとメソッドを持つ型/クラス	データモデルを理解する場合
`find_implementations`	すべての使用法と呼び出し元	リファクタリングの前
`list_package_exports`	すべてのエクスポートされたシンボル	不慣れなパッケージを探索する場合
`search_docs`	Markdownドキュメントを検索	セットアップ、アーキテクチャ情報
`get_code_context`	コンテキスト付きのコードスニペット	ファイル:行の参照がある場合
`index_workspace`	コードベースを再インデックス化	大規模な変更後

📖 完全なツールリファレンス →

🤝 コントリビューション

私たちはコントリビューションを歓迎します！以下のようにしてお手伝いいただけます。

🐛 バグ報告
💡 機能リクエスト - 新しいツールや言語のアイデアを共有
🔧 PRの送信 - コード、ドキュメントの改善や機能の追加
⭐ プロジェクトをスター - サポートを表明

開発環境のセットアップ

git clone https://github.com/doITmagic/rag-code-mcp.git
cd rag-code-mcp
go mod download
go run ./cmd/rag-code-mcp

📄 ライセンス

RagCode MCPは、**MITライセンス**の下で公開されているオープンソースソフトウェアです。

🏷️ キーワードとトピック

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