Narsil MCP

🚀 narsil-mcp

高速でプライバシーを重視した、深いコードインテリジェンスのためのMCPサーバー

Rustで構築されたMCP（Model Context Protocol）サーバーで、76種類の特殊ツールを通じてAIアシスタントに深いコード理解能力を提供します。

🚀 クイックスタート

narsil-mcpは、高速でプライバシーを重視したMCPサーバーです。以下の手順で簡単にセットアップできます。

✨ 主な機能

なぜnarsil-mcpを選ぶべきか？

機能	narsil-mcp	XRAY	Serena	GitHub MCP
対応言語	16	4	30+ (LSP)	N/A
ニューラルサーチ	あり	なし	なし	なし
汚染解析	あり	なし	なし	なし
SBOM/ライセンス	あり	なし	なし	一部
オフライン/ローカル	あり	あり	あり	なし
WASM/ブラウザ	あり	なし	なし	なし
呼び出しグラフ	あり	一部	なし	なし
型推論	あり	なし	なし	なし

主要な機能

• コードインテリジェンス - シンボル抽出、意味検索、呼び出しグラフ解析
• ニューラル意味検索 - 埋め込みを使用して類似コードを検索（Voyage AI、OpenAI）
• セキュリティ解析 - 汚染解析、脆弱性スキャン、OWASP/CWE対応
• サプライチェーンセキュリティ - SBOM生成、依存関係監査、ライセンス遵守
• 高度な解析 - 制御フローグラフ、データフロー解析、未使用コード検出

なぜnarsil-mcpを選ぶべきか？

• Rustで記述 - 超高速でメモリ安全、単一バイナリ（約30MB）
• Tree-sitter搭載 - 16言語の正確でインクリメンタルな構文解析
• ゼロコンフィグ - リポジトリを指定するだけですぐに使用可能
• MCP準拠 - Claude、Cursor、VS Code Copilot、Zed、およびすべてのMCPクライアントと互換性があります
• プライバシー重視 - 完全にローカルで動作し、データはマシンを離れません
• 並列インデックス作成 - Rayonを使用してすべてのコアを活用
• スマート抜粋 - 完全な構文スコープまで拡張
• セキュリティ重視 - 組み込みの脆弱性検出と汚染解析
• ニューラル埋め込み - Voyage AIまたはOpenAIを使用したオプションの意味検索
• WASMサポート - WebAssemblyビルドでブラウザで実行可能
• リアルタイムストリーミング - 大規模なリポジトリのインデックス作成中に結果をストリーミング

📦 インストール

パッケージマネージャを使用する（推奨）

macOS / Linux (Homebrew):

brew tap postrv/narsil
brew install narsil-mcp

Windows (Scoop):

scoop bucket add narsil https://github.com/postrv/scoop-narsil
scoop install narsil-mcp

Arch Linux (AUR):

yay -S narsil-mcp-bin  # バイナリリリース（高速）
# または
yay -S narsil-mcp      # ソースからビルド

Rust/Cargo (すべてのプラットフォーム):

cargo install narsil-mcp

Node.js/npm (すべてのプラットフォーム):

npm install -g narsil-mcp
# または
yarn global add narsil-mcp
# または
pnpm add -g narsil-mcp

ワンクリックインストールスクリプト

macOS / Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/postrv/narsil-mcp/main/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/postrv/narsil-mcp/main/install.ps1 | iex

Windows (Git Bash / MSYS2):

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/postrv/narsil-mcp/main/install.sh | bash

⚠️ 重要提示

Windowsユーザーへの注意: PowerShellインストーラは、より良いエラーメッセージとWindowsネイティブの統合を提供します。ソースからビルドする場合、自動的にPATHを設定し、必要なビルドツールをチェックします。

ソースからのインストール

前提条件:

• Rust 1.70以上
• Windowsの場合: Visual Studio Build Tools の "Desktop development with C++"

# クローンしてビルド
git clone git@github.com:postrv/narsil-mcp.git
cd narsil-mcp
cargo build --release

# バイナリの場所:
# - macOS/Linux: target/release/narsil-mcp
# - Windows: target/release/narsil-mcp.exe

機能別ビルド

narsil-mcpは、さまざまなユースケースに対応するための機能セットをサポートしています。

# デフォルトビルド - ネイティブMCPサーバー（約30MB）
cargo build --release

# ニューラルベクトル検索付き（約18MB） - TF-IDF類似性を追加
cargo build --release --features neural

# ONNXモデルサポート付き（約50MB） - ローカルニューラル埋め込みを追加
cargo build --release --features neural-onnx

# 埋め込みビジュアライゼーションフロントエンド付き（約31MB）
cargo build --release --features frontend

# ブラウザ/WASMでの使用
cargo build --release --target wasm32-unknown-unknown --features wasm

機能	説明	サイズ
native (デフォルト)	すべてのツールを備えた完全なMCPサーバー	~30MB
frontend	+ 埋め込みビジュアライゼーションWeb UI	~31MB
neural	+ TF-IDFベクトル検索、API埋め込み	~32MB
neural-onnx	+ ローカルONNXモデル推論	~50MB
wasm	ブラウザビルド（ファイルシステム、gitなし）	~3MB

詳細なインストール手順、トラブルシューティング、およびプラットフォーム固有のガイドについては、docs/INSTALL.md を参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

macOS / Linux:

# 単一のリポジトリをインデックス化
narsil-mcp --repos /path/to/your/project

# 複数のリポジトリをインデックス化
narsil-mcp --repos ~/projects/project1 --repos ~/projects/project2

# 詳細ログを有効にする
narsil-mcp --repos /path/to/project --verbose

# 起動時に強制的に再インデックス化
narsil-mcp --repos /path/to/project --reindex

Windows (PowerShell / CMD):

# 単一のリポジトリをインデックス化
narsil-mcp --repos C:\Users\YourName\Projects\my-project

# 複数のリポジトリをインデックス化
narsil-mcp --repos C:\Projects\project1 --repos C:\Projects\project2

# 詳細ログを有効にする
narsil-mcp --repos C:\Projects\my-project --verbose

# 起動時に強制的に再インデックス化
narsil-mcp --repos C:\Projects\my-project --reindex

全機能セット

narsil-mcp \
  --repos ~/projects/my-app \
  --git \           # git blame、履歴、貢献者を有効にする
  --call-graph \    # 関数呼び出し解析を有効にする
  --persist \       # インデックスをディスクに保存して高速起動を可能にする
  --watch \         # ファイル変更時に自動的に再インデックス化
  --lsp \           # ホバー情報、定義へのジャンプのためのLSPを有効にする
  --streaming \     # 大規模な結果セットをストリーミング
  --remote \        # GitHubリモートリポジトリサポートを有効にする
  --neural \        # ニューラル意味埋め込みを有効にする
  --neural-backend api \  # バックエンド: "api" (Voyage/OpenAI) または "onnx"
  --neural-model voyage-code-2  # 使用するモデル

⚠️ 重要提示

ニューラル埋め込みにはAPIキー（またはカスタムエンドポイント）が必要です。これを設定する最も簡単な方法は、対話型ウィザードを使用することです。

# ニューラルAPIキー設定ウィザードを実行
narsil-mcp config init --neural

ウィザードは以下のことを行います:

• エディタ（Claude Desktop、Claude Code、Zed、VS Code、JetBrains）を検出します
• APIプロバイダ（Voyage AI、OpenAI、またはカスタム）を入力するように促します
• APIキーを検証します
• エディタのMCP設定に自動的に追加します

あるいは、以下の環境変数のいずれかを手動で設定することもできます:

• EMBEDDING_API_KEY - 任意のプロバイダの汎用APIキー
• VOYAGE_API_KEY - Voyage AI専用のAPIキー
• OPENAI_API_KEY - OpenAI専用のAPIキー
• EMBEDDING_SERVER_ENDPOINT - カスタム埋め込みAPIエンドポイントURL（オプション、セルフホストモデルの使用を可能にします）

設定

v1.1.0以降では、ツールとパフォーマンスを細かく制御するためのオプション設定が導入されました。すべての既存の使用法は引き続き機能します - 設定は完全にオプションです！

クイックスタート

# 対話的にデフォルト設定を生成
narsil-mcp config init

# 使用可能なツールをリスト表示
narsil-mcp tools list

# CLIを介してプリセットを適用
narsil-mcp --repos ~/project --preset minimal

自動エディタ検出

narsil-mcpはエディタを検出し、自動的に最適なプリセットを適用します:

エディタ	プリセット	ツール	コンテキストトークン	理由
Zed	最小限	26	~4,686	高速起動、最小限のコンテキスト
VS Code	バランス	51	~8,948	良好な機能バランス
Claude Desktop	フル	75+	~12,001	最大限の機能

トークン節約:

• 最小限のプリセット: フルプリセットと比べて61%少ないトークン
• バランスの良いプリセット: フルプリセットと比べて25%少ないトークン

プリセット

ユースケースに基づいてプリセットを選択します:

# 最小限 - 高速で軽量（Zed、Cursor）
narsil-mcp --repos ~/project --preset minimal

# バランス - 良好なデフォルト設定（VS Code、IntelliJ）
narsil-mcp --repos ~/project --preset balanced --git --call-graph

# フル - すべての機能（Claude Desktop、包括的な解析）
narsil-mcp --repos ~/project --preset full --git --call-graph

# セキュリティ重視 - セキュリティとサプライチェーンツール
narsil-mcp --repos ~/project --preset security-focused

設定ファイル

ユーザー設定 (~/.config/narsil-mcp/config.yaml):

version: "1.0"
preset: "balanced"

tools:
  # 低速なツールを無効にする
  overrides:
    neural_search:
      enabled: false
      reason: "対話的な使用には遅すぎます"

performance:
  max_tool_count: 50  # ツールの総数を制限

プロジェクト設定 (.narsil.yaml in repo root):

version: "1.0"
preset: "security-focused"  # ユーザープリセットを上書き

tools:
  categories:
    Security:
      enabled: true
    SupplyChain:
      enabled: true

優先順位: CLIフラグ > 環境変数 > プロジェクト設定 > ユーザー設定 > デフォルト

環境変数

# プリセットを適用
export NARSIL_PRESET=minimal

# 特定のカテゴリを有効にする
export NARSIL_ENABLED_CATEGORIES=Repository,Symbols,Search

# 特定のツールを無効にする
export NARSIL_DISABLED_TOOLS=neural_search,generate_sbom

CLIコマンド

# 有効な設定を表示
narsil-mcp config show

# 設定ファイルを検証
narsil-mcp config validate ~/.config/narsil-mcp/config.yaml

# カテゴリ別にツールをリスト表示
narsil-mcp tools list --category Search

# ツールを検索
narsil-mcp tools search "git"

# 設定をエクスポート
narsil-mcp config export > my-config.yaml

詳細については、以下を参照してください:

• 設定ガイド - 完全な設定リファレンス
• インストールガイド - プラットフォーム固有のインストール

ビジュアライゼーションフロントエンド

ブラウザで対話的に呼び出しグラフ、インポート、およびコード構造を探索できます。

# 埋め込みフロントエンド付きでビルド
cargo build --release --features frontend

# HTTPサーバーで実行
narsil-mcp --repos ~/project --http --call-graph
# http://localhost:3000 を開く

機能: 対話型グラフ、複雑度オーバーレイ、セキュリティハイライト、複数のレイアウト

セットアップ、APIエンドポイント、および開発モードについては、docs/frontend.md を参照してください。

ニューラル意味検索

ニューラル埋め込みを使用して、変数名や構造が異なる場合でも類似コードを検索できます。

# ウィザードで簡単に設定
narsil-mcp config init --neural

# またはVoyage AIを手動で設定
export VOYAGE_API_KEY="your-key"
narsil-mcp --repos ~/project --neural --neural-model voyage-code-2

Voyage AI、OpenAI、カスタムエンドポイント、およびローカルONNXモデルをサポートしています。

セットアップ、バックエンド、およびユースケースについては、docs/neural-search.md を参照してください。

型推論

Python、JavaScript、およびTypeScriptに組み込みの型推論があり、mypyやtscは必要ありません。

ツール	説明
infer_types	関数内のすべての変数の推論された型を取得
check_type_errors	潜在的な型の不一致を検索
get_typed_taint_flow	型情報を用いた強化されたセキュリティ解析

def process(data):
    result = data.split(",")  # result: list[str]
    count = len(result)       # count: int
    return count * 2          # returns: int

MCP設定

構成ファイルを作成することで、narsil-mcpをAIアシスタントに追加できます。以下は推奨される設定です:

---

Claude Code (.mcp.json in project root - 推奨):

プロジェクトディレクトリに .mcp.json を作成して、プロジェクトごとの設定を行います:

{
  "mcpServers": {
    "narsil-mcp": {
      "command": "narsil-mcp",
      "args": ["--repos", ".", "--git", "--call-graph"]
    }
  }
}

次に、プロジェクト内でClaude Codeを起動します:

cd /path/to/project
claude

--repos に . を指定すると、現在のディレクトリが自動的にインデックス化されます。Claudeは現在、76のコードインテリジェンスツールにアクセスできるようになります。

💡 使用建议

後続の実行での起動を高速化するには、--persist --index-path .claude/cache を追加してください。

グローバル設定の場合は、代わりに ~/.claude/settings.json を編集します。詳細な設定については、Claude Code Integration を参照してください。

---

Cursor (.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "narsil-mcp": {
      "command": "narsil-mcp",
      "args": ["--repos", ".", "--git", "--call-graph"]
    }
  }
}

---

VS Code + GitHub Copilot (.vscode/mcp.json):

{
  "servers": {
    "narsil-mcp": {
      "command": "narsil-mcp",
      "args": ["--repos", ".", "--git", "--call-graph"]
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

Copilot Enterpriseの場合、MCPサポートにはVS Code 1.102以上が必要で、組織の管理者によって有効にする必要があります。

---

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "narsil-mcp": {
      "command": "narsil-mcp",
      "args": ["--repos", "/path/to/your/projects", "--git"]
    }
  }
}

---

Zed (settings.json → Context Servers):

{
  "context_servers": {
    "narsil-mcp": {
      "command": "narsil-mcp",
      "args": ["--repos", ".", "--git"]
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

Zedの場合、narsil-mcpはすぐに起動し、バックグラウンドでインデックス化を行い、初期化タイムアウトを防ぎます。

---

Claude Codeプラグイン

Claude Code ユーザー向けに、スラッシュコマンドとスキルを備えたプラグインを提供しています。

マーケットプレイスからインストールする（推奨）:

# narsil-mcpマーケットプレイスを追加
/plugin marketplace add postrv/narsil-mcp

# プラグインをインストール
/plugin install narsil@narsil-mcp

またはGitHubから直接インストールする:

/plugin install github:postrv/narsil-mcp/narsil-plugin

含まれる機能:

コンポーネント	説明
/narsil:security-scan	包括的なセキュリティ監査を実行
/narsil:explore	不慣れなコードベースを探索
/narsil:analyze-function	特定の関数を詳細に分析
/narsil:find-feature	機能が実装されている場所を検索
/narsil:supply-chain	サプライチェーンセキュリティを分析
スキル	76のツールを効果的に使用するためのClaudeのガイド
MCP設定	適切なデフォルト設定でnarsil-mcpを自動起動

詳細なドキュメントについては、narsil-plugin/README.md を参照してください。

実践ガイドとチュートリアル

実践的な使用ガイドについては、docs/playbooks を参照してください:

ガイド	説明
Getting Started	クイックセットアップと最初のツール呼び出し
Understand a Codebase	不慣れなプロジェクトを探索
Fix a Bug	呼び出しグラフと汚染解析を使用してバグをデバッグ
Security Audit	OWASP/CWEスキャンを使用して脆弱性を検索
Code Review	変更を効果的にレビュー

各ガイドでは、Claudeが質問に答えるために使用する正確なツールチェーンが示されています。

WebAssembly (ブラウザ) での使用

narsil-mcpはWebAssemblyを介してブラウザで完全に実行できます - ブラウザベースのIDE、コードレビューツール、または教育プラットフォームに最適です。

npm install @narsil-mcp/wasm

import { CodeIntelClient } from '@narsil-mcp/wasm';

const client = new CodeIntelClient();
await client.init();
client.indexFile('src/main.rs', rustSourceCode);
const symbols = client.findSymbols('Handler');

ビルド手順、Reactの例、およびAPIリファレンスについては、docs/wasm.md を参照してください。

利用可能なツール (76)

リポジトリとファイル管理

ツール	説明
list_repos	メタデータ付きですべてのインデックス化されたリポジトリをリスト表示
get_project_structure	ファイルアイコンとサイズ付きのディレクトリツリーを取得
get_file	オプションの行範囲付きでファイル内容を取得
get_excerpt	特定の行周辺のコードをコンテキスト付きで抽出
reindex	リポジトリの再インデックス化をトリガー
discover_repos	ディレクトリ内のリポジトリを自動検出
validate_repo	パスが有効なリポジトリであるかチェック
get_index_status	インデックス統計と有効な機能を表示

シンボル検索とナビゲーション

ツール	説明
find_symbols	型/パターンによる構造体、クラス、関数の検索
get_symbol_definition	周辺のコンテキスト付きでシンボルのソースを取得
find_references	シンボルのすべての参照を検索
get_dependencies	インポートと依存関係を分析
workspace_symbol_search	ワークスペース全体でのシンボルのファジー検索
find_symbol_usages	インポートを含むファイル間のシンボルの使用状況
get_export_map	ファイル/モジュールからエクスポートされたシンボルを取得

コード検索

ツール	説明
search_code	関連性ランキング付きのキーワード検索
semantic_search	BM25ランキングの意味検索
hybrid_search	BM25 + TF-IDFを組み合わせたランクフュージョン
search_chunks	AST認識コードチャンクを検索
find_similar_code	スニペットに類似したコードを検索（TF-IDF）
find_similar_to_symbol	シンボルに類似したコードを検索

AST認識チャンク化

ツール	説明
get_chunks	ファイルのAST認識チャンクを取得
get_chunk_stats	コードチャンクに関する統計情報
get_embedding_stats	埋め込みインデックスの統計情報

ニューラル意味検索 ( --neural が必要)

ツール	説明
neural_search	ニューラル埋め込みを使用した意味検索（名前が異なる場合でも類似コードを検索）
find_semantic_clones	関数のType-3/4意味クローンを検索
get_neural_stats	ニューラル埋め込みインデックスの統計情報

呼び出しグラフ解析 ( --call-graph が必要)

ツール	説明
get_call_graph	リポジトリ/関数の呼び出しグラフを取得
get_callers	関数を呼び出す関数を検索
get_callees	関数が呼び出す関数を検索
find_call_path	2つの関数間のパスを検索
get_complexity	循環的/認知的複雑度を取得
get_function_hotspots	高い接続性を持つ関数を検索

制御フロー解析

ツール	説明
get_control_flow	基本ブロックとブランチを示すCFGを取得
find_dead_code	到達不能なコードブロックを検索

データフロー解析

ツール	説明
get_data_flow	変数の定義と使用
get_reaching_definitions	各ポイントに到達する代入を取得
find_uninitialized	初期化前に使用される変数を検索
find_dead_stores	読み取られない代入を検索

型推論 (Python/JavaScript/TypeScript)

ツール	説明
infer_types	外部の型チェッカーなしで関数内の変数の型を推論
check_type_errors	mypy/tscを実行せずに潜在的な型エラーを検索
get_typed_taint_flow	データフローと型推論を組み合わせた強化された汚染解析

インポート/依存関係グラフ

ツール	説明
get_import_graph	インポートグラフを構築して分析
find_circular_imports	循環依存関係を検出
get_incremental_status	Merkleツリーと変更統計

セキュリティ解析 - 汚染追跡

ツール	説明
find_injection_vulnerabilities	SQLインジェクション、XSS、コマンドインジェクション、パストラバーサルを検索
trace_taint	ソースからの汚染データフローを追跡
get_taint_sources	汚染ソース（ユーザー入力、ファイル、ネットワーク）をリスト表示
get_security_summary	包括的なセキュリティリスク評価

セキュリティ解析 - ルールエンジン

ツール	説明
scan_security	セキュリティルール（OWASP、CWE、暗号化、シークレット）でスキャン
check_owasp_top10	OWASP Top 10 2021の脆弱性をスキャン
check_cwe_top25	CWE Top 25の弱点をスキャン
explain_vulnerability	詳細な脆弱性の説明を取得
suggest_fix	検出された問題の修復提案を取得

サプライチェーンセキュリティ

ツール	説明
generate_sbom	SBOM（CycloneDX/SPDX/JSON）を生成
check_dependencies	既知の脆弱性（OSVデータベース）をチェック
check_licenses	ライセンスの遵守問題を分析
find_upgrade_path	脆弱な依存関係の安全なアップグレードパスを検索

Git統合 ( --git が必要)

ツール	説明
get_blame	ファイルのGit blameを取得
get_file_history	ファイルのコミット履歴を取得
get_recent_changes	リポジトリ内の最近のコミットを取得
get_hotspots	高い変更頻度と複雑度を持つファイルを取得
get_contributors	リポジトリ/ファイルの貢献者を取得
get_commit_diff	特定のコミットの差分を取得
get_symbol_history	シンボルを変更したコミットを取得
get_branch_info	現在のブランチとステータスを取得
get_modified_files	ワーキングツリーの変更を取得

LSP統合 ( --lsp が必要)

ツール	説明
get_hover_info	型情報とドキュメント
get_type_info	正確な型情報
go_to_definition	定義の場所を検索

リモートリポジトリサポート ( --remote が必要)

ツール	説明
add_remote_repo	GitHubリポジトリをクローンしてインデックス化
list_remote_files	GitHub APIを介してファイルをリスト表示
get_remote_file	GitHub APIを介してファイルを取得

メトリクス

ツール	説明
get_metrics	パフォーマンス統計とタイミング

セキュリティルール

narsil-mcpには rules/ に組み込みのセキュリティルールが含まれています:

• owasp-top10.yaml - OWASP Top 10 2021の脆弱性パターン
• cwe-top25.yaml - CWE Top 25の最も危険な弱点
• crypto.yaml - 暗号化の問題（弱いアルゴリズム、ハードコードされたキー）
• secrets.yaml - シークレット検出（APIキー、パスワード、トークン）

カスタムルールは scan_security --ruleset /path/to/rules.yaml で読み込むことができます。

アーキテクチャ

+-----------------------------------------------------------------+
|                         MCP Server                               |
|  +-----------------------------------------------------------+  |
|  |                   JSON-RPC over stdio                      |  |
|  +-----------------------------------------------------------+  |
|                              |                                   |
|  +---------------------------v-------------------------------+  |
|  |                   Code Intel Engine                        |  |
|  |  +------------+ +------------+ +------------------------+  |  |
|  |  |  Symbol    | |   File     | |    Search Engine       |  |  |
|  |  |  Index     | |   Cache    | |  (Tantivy + TF-IDF)    |  |  |
|  |  | (DashMap)  | | (DashMap)  | +------------------------+  |  |
|  |  +------------+ +------------+                              |  |
|  |  +------------+ +------------+ +------------------------+  |  |
|  |  | Call Graph | |  Taint     | |   Security Rules       |  |  |
|  |  |  Analysis  | |  Tracker   | |   Engine               |  |  |
|  |  +------------+ +------------+ +------------------------+  |  |
|  +-----------------------------------------------------------+  |
|                              |                                   |
|  +---------------------------v-------------------------------+  |
|  |                Tree-sitter Parser                          |  |
|  |  +------+ +------+ +------+ +------+ +------+             |  |
|  |  | Rust | |Python| |  JS  | |  TS  | | Go   | ...         |  |
|  |  +------+ +------+ +------+ +------+ +------+             |  |
|  +-----------------------------------------------------------+  |
|                              |                                   |
|  +---------------------------v-------------------------------+  |
|  |                Repository Walker                           |  |
|  |           (ignore crate - respects .gitignore)             |  |
|  +-----------------------------------------------------------+  |
+-----------------------------------------------------------------+

パフォーマンス

Apple M1でベンチマークを実行しました（criterion.rs）:

構文解析スループット

言語	入力サイズ	時間	スループット
Rust (大ファイル)	278 KB	131 µs	1.98 GiB/s
Rust (中ファイル)	27 KB	13.5 µs	1.89 GiB/s
Python	~4 KB	16.7 µs	-
TypeScript	~5 KB	13.9 µs	-
混合 (5ファイル)	~15 KB	57 µs	-

検索レイテンシー

操作	コーパスサイズ	時間
シンボル完全一致	1,000シンボル	483 ns
シンボル接頭辞一致	1,000シンボル	2.7 µs
シンボルファジー一致	1,000シンボル	16.5 µs
BM25全文検索	1,000ドキュメント	80 µs
TF-IDF類似性検索	1,000ドキュメント	130 µs
ハイブリッド（BM25+TF-IDF）	1,000ドキュメント	151 µs

エンドツーエンドのインデックス作成

リポジトリ	ファイル数	シンボル数	時間	メモリ
narsil-mcp (このリポジトリ)	53	1,733	220 ms	~50 MB
rust-analyzer	2,847	~50K	2.1s	89 MB
linux kernel	78,000+	~500K	45s	2.1 GB

主要なメトリクス:

• Tree-sitter構文解析: ~2 GiB/s の持続的なスループット
• シンボルルックアップ: 完全一致で <1µs
• 全文検索: ほとんどのクエリで <1ms
• ハイブリッド検索はrayonを介してBM25 + TF-IDFを並列実行

開発

# テストを実行（359テスト）
cargo test

# ベンチマークを実行（criterion.rs）
cargo bench

# デバッグログを有効にして実行
RUST_LOG=debug cargo run -- --repos ./test-fixtures

# コードをフォーマット
cargo fmt

# リントを実行
cargo clippy

# MCPインスペクターでテスト
npx @modelcontextprotocol/inspector ./target/release/narsil-mcp --repos ./path/to/repo

トラブルシューティング

Tree-sitterビルドエラー

ビルド中にCコンパイラまたはtree-sitterに関するエラーが表示された場合:

# macOS
xcode-select --install

# Ubuntu/Debian
sudo apt install build-essential

# WASMビルドの場合
brew install emscripten  # macOS

ニューラル検索APIエラー

# APIキーが設定されていることを確認
echo $VOYAGE_API_KEY  # または $OPENAI_API_KEY

# 一般的な問題: キーの形式が間違っている
export VOYAGE_API_KEY="pa-..."  # Voyageのキーは "pa-" で始まります
export OPENAI_API_KEY="sk-..."  # OpenAIのキーは "sk-" で始まります

インデックスがファイルを見つけられない

# .gitignoreがファイルを除外していないことを確認
narsil-mcp --repos /path --verbose  # スキップされたファイルを表示

# 強制的に再インデックス化
narsil-mcp --repos /path --reindex

大規模なリポジトリでのメモリ問題

# 非常に大きなリポジトリ（>50Kファイル）の場合、スタックサイズを増やす
RUST_MIN_STACK=8388608 narsil-mcp --repos /path/to/huge-repo

# または特定のサブディレクトリをインデックス化
narsil-mcp --repos /path/to/repo/src --repos /path/to/repo/lib

ロードマップ

完了済み

• [x] 多言語シンボル抽出（16言語）
• [x] Tantivyを使用した全文検索（BM25ランキング）
• [x] ハイブリッド検索（BM25 + TF-IDFとRRF）
• [x] AST認識コードチャンク化
• [x] Git blame/履歴統合
• [x] 複雑度メトリクス付きの呼び出しグラフ解析
• [x] 制御フローグラフ（CFG）解析
• [x] 到達定義付きのデータフロー解析（DFG）
• [x] 未使用コードと未使用代入の検出
• [x] インジェクション脆弱性のための汚染解析
• [x] セキュリティルールエンジン（OWASP、CWE、暗号化、シークレット）
• [x] SBOM生成（CycloneDX、SPDX）
• [x] 依存関係の脆弱性チェック（OSV）
• [x] ライセンス遵守解析
• [x] 循環依存関係検出付きのインポートグラフ
• [x] クロス言語シンボル解決
• [x] Merkleツリーを使用したインクリメンタルインデックス作成
• [x] インデックスの永続化
• [x] ファイル変更のウォッチモード
• [x] LSP統合
• [x] リモートリポジトリサポート
• [x] ストリーミングレスポンス

新機能

v1.1.x (現在)

• マルチプラットフォーム配布 - Homebrew、Scoop、npm、Cargo、または直接ダウンロードでインストール可能
• 設定可能なツールプリセット - 最小限、バランス、フル、およびセキュリティ重視のプリセット
• 自動エディタ検出 - Zed、VS Code、Claude Desktopに最適なデフォルト設定
• 対話型セットアップウィザード - narsil-mcp config init で簡単に設定可能
• SwiftとVerilogのサポート - 現在16言語をサポート
• パフォーマンスの改善 - バックグラウンドインデックス化による高速起動

v1.0.x

• ニューラル意味検索 - Voyage AIまたはOpenAIの埋め込みを使用して類似コードを検索
• 型推論 - 外部ツールなしでPython/JavaScript/TypeScriptの型を推論
• 多言語汚染解析 - PHP、Java、C#、Ruby、Kotlinのセキュリティスキャン
• WASMビルド - コードプレイグラウンドや教育ツールのためにブラウザで実行可能
• 111のバンドルされたセキュリティルール - OWASP、CWE、暗号化、シークレット検出
• IDE設定が含まれています - Claude Desktop、Cursor、VS Code、Zedのテンプレート

📄 ライセンス

次のいずれかのライセンスの下でライセンスされています:

• Apache License, Version 2.0 (LICENSE-APACHE または http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
• MIT license (LICENSE-MIT または http://opensource.org/licenses/MIT)

あなたの選択です。

クレジット

以下のツールを使用して構築されています:

• tree-sitter - インクリメンタル構文解析
• tantivy - 全文検索
• tokio - 非同期ランタイム
• rayon - データ並列処理
• serde - シリアライゼーション