codebaxing (Duysolo)

Codebaxing

](https://www.npmjs.com/package/codebaxing) 

英语 | 越南语

MCP服务器 语义代码搜索。对代码库进行一次索引，然后使用自然语言进行搜索。

运作原理

Your Code → Tree-sitter Parser → Symbols → Embedding Model → Vectors → ChromaDB
                                                                           ↓
"find auth logic" → Embedding → Query Vector → Similarity Search → Results

传统搜索会匹配精确的文本。Codebaxing理解其含义：

快速开始

1.启动ChromaDB

docker run -d -p 8000:8000 --name chromadb chromadb/chroma

2.索引您的代码库（CLI）

npx codebaxing@latest index /path/to/your/project

这创建了一个 .codebaxing/ 带有索引的文件夹。每个项目只需要做一次。

性能说明： 本地嵌入速度较慢（约4000个文件需要约4分钟）。为了更快地索引，请使用Gemini嵌入（免费）——请参阅 云嵌入 在......下面

3.为AI编辑器安装MCP服务器

npx codebaxing install              # Claude Desktop
npx codebaxing install --cursor     # Cursor
npx codebaxing install --windsurf   # Windsurf
npx codebaxing install --all        # All editors

重新启动编辑器。现在你可以问： *“查找身份验证逻辑”*

CLI命令

提示： 使用 @latest 为了 index 以确保您拥有最新版本。

搜索选项

npx codebaxing search "auth middleware" --path ./src --limit 10

• --path, -p -代码库路径（默认：当前目录）
• --limit, -n -结果数（默认值：5）

MCP工具（用于AI代理）

安装后，AI代理可以使用这些工具：

注： 这 index AI代理的工具已禁用。使用CLI： `npx codebaxing@latest index

`

配置

云嵌入（最快）

本地嵌入在CPU上运行，对于大型代码库可能很慢（对于约4000个文件，大约需要4分钟）。云嵌入是 速度提高约25倍 并推荐用于任何有1000+个文件的项目。

# Gemini (FREE - recommended, 1500 RPM free tier)
CODEBAXING_EMBEDDING_PROVIDER=gemini GEMINI_API_KEY=... npx codebaxing@latest index /path

# OpenAI (text-embedding-3-small, 384 dims)
CODEBAXING_EMBEDDING_PROVIDER=openai OPENAI_API_KEY=sk-... npx codebaxing@latest index /path

# Voyage (voyage-code-3, 1024 dims, code-optimized)
CODEBAXING_EMBEDDING_PROVIDER=voyage VOYAGE_API_KEY=va-... npx codebaxing@latest index /path

注： 在提供商之间切换需要完全重新索引(`npx codebaxing@latest index

`)由于尺寸差异。

环境变量

手动编辑器配置

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "codebaxing": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "codebaxing"],
      "env": { "CHROMADB_URL": "http://localhost:8000" }
    }
  }
}

Cursor

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "codebaxing": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "codebaxing"],
      "env": { "CHROMADB_URL": "http://localhost:8000" }
    }
  }
}

Other Editors

风浪： ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json Zed： ~/.config/zed/settings.json （使用 context_servers 按键） VS代码+继续： ~/.continue/config.json

支持的语言

Python、JavaScript、TypeScript、Go、Rust、Java、C/C++、C#、Ruby、PHP、Kotlin、Swift、Scala、Lua、Dart、Elixir、Haskell、OCaml、Zig、Perl、Bash、HTML、CSS、Vue、JSON、YAML、TOML、Makefile

需求

• Node.js>=20.0.0
• Docker（用于ChromaDB）
• ~500MB磁盘空间（嵌入式型号）

技术细节

本地模式：嵌入模型在第一次运行时从HuggingFace下载并缓存在 ~/.cache/codebaxing/models/.使用q8量化（比fp32快约3倍）。首次下载后无法访问网络。

云模式：将代码块发送到OpenAI/Vyage API进行嵌入。比本地CPU快约25倍。需要API密钥。

许可证

麻省理工学院