Rag Code MCP

🚀 RagCode MCP - 让你的代码库支持AI

RagCode是一款模型上下文协议（MCP）服务器，能立即让你的项目支持AI。它通过语义向量搜索，使像 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf 和 Claude 这样的AI助手能够理解你的整个代码库，弥合了你的代码与大语言模型（LLMs）之间的差距。

借助官方 Model Context Protocol Go SDK 构建，RagCode提供了9种强大的工具来对代码进行索引、搜索和分析，是支持AI的软件开发的终极解决方案。

🚀 快速开始

⚡ 一键安装

无需Go环境，无需构建工具，无需配置。只需Docker。

就是这么简单！ 安装程序会自动完成以下操作：

• ✅ 下载并安装 rag-code-mcp 二进制文件
• ✅ 在Docker容器中设置Ollama和Qdrant
• ✅ 下载所需的AI模型（phi3:medium，nomic-embed-text）
• ✅ 配置你的IDE（VS Code、Cursor、Windsurf、Claude Desktop）
• ✅ 将二进制文件添加到你的PATH中

📖 完整安装指南 → | Windows WSL设置 →

🎯 零配置使用

安装完成后，你无需进行任何配置：

1. 在你的IDE（VS Code、Cursor、Windsurf）中打开你的项目。
2. 向你的AI助手询问关于你代码的问题。
3. 就这么简单！ RagCode会自动进行索引并给出答案。

💬 "身份验证系统是如何工作的？"
💬 "查找此代码库中的所有API端点"
💬 "展示用户模型及其关系"

第一次查询会触发后台索引。后续查询将即时响应。

✨ 主要特性

🔒 隐私至上：100%本地AI

你的代码永远不会离开你的机器。 RagCode完全在你的本地基础设施上运行：

• ✅ 本地AI模型 - 使用Ollama进行大语言模型和嵌入（在你的硬件上运行）
• ✅ 本地向量数据库 - Qdrant在你的机器上的Docker容器中运行
• ✅ 零云依赖 - 无外部API调用，无数据传输
• ✅ 无API成本 - 永久免费，无使用限制或订阅费用
• ✅ 支持离线使用 - （初始模型下载后）无需互联网即可工作

非常适合： 企业代码库、专有项目、注重安全的团队。

🚀 选择RagCode的原因：性能优势

5 - 10倍更快的代码理解速度

节省98%的令牌

• 无RagCode时：AI读取5 - 10个文件（约15,000个令牌）来查找一个函数。
• 有RagCode时：AI获取确切的函数 + 上下文（约200个令牌）。

RagCode与基于云的解决方案对比

RagCode与通用RAG对比

🌐 多语言代码智能

多工作区支持

RagCode会自动检测并管理多个工作区，并使用独立的索引。

📖 工作区检测 → - 自动检测、稳定的ID、缓存

💻 IDE集成

RagCode与所有主流的支持AI的IDE兼容：

📖 手动IDE设置 → | VS Code + Copilot指南 →

📦 安装指南

系统要求

最低要求

推荐配置（以获得更好的性能）

📖 完整要求 →

💻 使用示例

基础用法

你可以直接向AI助手提问，例如：

💬 "身份验证系统是如何工作的？"

RagCode会自动进行索引并给出答案。

高级用法

在进行更复杂的代码查询时，例如查找所有API端点：

💬 "查找此代码库中的所有API端点"

RagCode会利用其强大的语义搜索功能快速定位并返回结果。

📚 详细文档

入门指南

• 快速开始指南 - 5分钟内完成安装
• IDE设置 - 手动进行IDE配置

配置与操作

• 配置指南 - 模型、环境变量、高级设置
• 故障排除 - 常见问题及解决方案
• Docker设置 - Docker配置详情

语言分析器

• Go分析器 - 函数、类型、接口、GoDoc
• PHP分析器 - 类、特性、PHPDoc
• Laravel分析器 - Eloquent、路由、控制器
• Python分析器 - 类、装饰器、类型提示

技术参考

• 架构概述 - 技术深度剖析
• 工具架构参考 - 完整的API文档
• 增量索引 - 智能索引的工作原理
• 工作区检测 - 多工作区支持
• VS Code + Copilot - 详细的Copilot设置

外部资源

• Model Context Protocol - 官方MCP规范
• Ollama - 本地大语言模型和嵌入模型
• Qdrant - 向量数据库

🔧 技术细节

🛠️ 9种强大的MCP工具

📖 完整工具参考 →

📄 许可证

RagCode MCP是开源软件，采用**MIT许可证**。

🤝 贡献

我们欢迎贡献！你可以通过以下方式提供帮助：

• 🐛 报告漏洞
• 💡 请求新特性 - 分享关于新工具或语言的想法
• 🔧 提交拉取请求 - 改进代码、文档或添加新特性
• ⭐ 给项目加星 - 表示你的支持

开发设置

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