CodeNib MCP
CodeNib индексирует репозиторий и отдает Claude Code и Codex ранжированный контекст с файлами и строками плюс граф вызовов
- 91 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Индексирует весь репозиторий и подключает свои MCP-инструменты к установленным агентам
- Необязательный маршрут grep и Jev отправляет выбранный код на удаленные модели через OpenRouter
Установка
- Работает в
Ручная установка
python -m pip install "codenib[graph,mcp]"Нужны Python 3.10 или новее, Git и Claude Code или Codex.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Индексирует весь репозиторий и подключает свои MCP-инструменты к установленным агентам
- Необязательный маршрут grep и Jev отправляет выбранный код на удаленные модели через OpenRouter
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
CodeNib строит для репозитория локальный поиск и типизированный граф символов, а затем подключает их к установленным агентам как MCP-инструменты. Инструмент explore_context по запросу на обычном языке возвращает ранжированные фрагменты кода со ссылками на файлы и строки. Инструмент dependency_subgraph одним вызовом собирает цепочку вызывающих функций глубиной до восьми шагов. Граф ссылок разрешают индексаторы SCIP и LSP, то есть связи определяет компилятор. Графовые бэкенды есть для Python, Go, Rust, C и C++, C#, Java, Ruby, PHP, Kotlin, Scala, JavaScript и TypeScript, а Swift и Lua поддерживают только разбиение на фрагменты и поиск. Для самого CodeNib не нужны ни модель, ни ключ API, ни GPU: рассуждает модель вашего агента. Отдельно проект умеет выгружать вики по коду с цитатами в GitHub Pages и содержит необязательный маршрут с планированием grep через OpenRouter, но основной путь работает целиком локально.
Для кого. Командам с большими кодовыми базами на нескольких языках, где Claude Code или Codex тратят много шагов на поиск нужного места и цепочки вызовов.
Подходит, если
- Нужно понять, где в проекте реализованы повторные попытки запроса, и получить ответ с файлами и строками
- Перед правкой публичной функции хочется увидеть цепочку из четырех вызовов, которая к ней ведет
- Репозиторий написан на Go, Rust и TypeScript, и поиск по тексту дает слишком много лишнего
- Новому участнику команды надо показать вики по коду с цитатами на собственных GitHub Pages
- Интересно сравнить, как агент ищет контекст через grep и через граф символов
Не подходит, если
- Ищется известная строка или файл: родной поиск агента справится быстрее, а индексация съест время
- Репозиторий с незакоммиченными изменениями: инструкция требует чистое состояние
- Проект на языке без графового бэкенда, а связи вызовов нужны из графа
- Не установлен Python 3.10 или новее, а ставить его нельзя
Пример запроса к агенту
Используй explore_context из CodeNib и найди, где реализованы повторные попытки запроса, укажи файлы и строкиMCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Ограничения
- Проект в бете, публичные интерфейсы могут измениться до стабильного релиза.
- Для начала нужны Python 3.10 или новее, Git, чистый репозиторий и Claude Code или Codex; наборы инструментов по языкам различаются.
- Динамические и внешние связи в графе могут отсутствовать, а какие ссылки вызывают функцию, определяет чтение исходника.
- В версии 0.2.4 необязательный маршрут grep и Jev использует OpenRouter, и выбранный код уходит к удаленным моделям.
Как отключить. Отключите MCP-сервер codenib в настройках агента и удалите пакет командой pip uninstall codenib. Локальные индексы лежат в проекте, их можно стереть вместе с папкой индекса.
Частые вопросы
Как поставить CodeNib для Claude Code?
Выполните python -m pip install "codenib[graph,mcp]", затем codenib codegraph init с путем к чистому репозиторию. Команда строит локальный поиск и граф и подключает установленные агенты. После этого попросите агента использовать explore_context.
Нужен ли CodeNib ключ API или своя модель?
Нет. Основному пути с CodeGraph не нужны ни модель, ни ключ, ни GPU: рассуждает модель вашего агента. Исключение — необязательный маршрут grep и Jev в версии 0.2.4, он работает через OpenRouter.
Какие языки поддерживает граф?
Графовые бэкенды есть у Python, Go, Rust, C и C++, C#, Java, Ruby, PHP, Kotlin, Scala, JavaScript и TypeScript. Swift и Lua получают разбиение на фрагменты и поиск. Матрица возможностей по языкам лежит в документации.
Чем CodeNib отличается от Serena?
Serena ищет по имени символа или регулярному выражению и дает один уровень ссылок за вызов. CodeNib отвечает на вопрос обычным языком и за один вызов строит цепочку вызовов глубиной до восьми шагов. Такое сравнение приведено в README.
Что делает инструмент dependency_subgraph?
Он строит подграф зависимостей от выбранной функции: входящие и исходящие статические ссылки на глубину до восьми шагов. Результат стоит проверить чтением исходника, потому что динамические связи могут отсутствовать.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыИндексирует кодовую базу в граф знаний и отдает агенту через MCP связи вызовов, радиус влияния правок и поиск по коду
Локальный граф кода для агентов: MCP-сервер отдает точки входа, связи символов и радиус влияния изменений за один вызов
Локальный семантический индекс кода: агент ищет по смыслу, затем идет к определениям, вызовам и путям зависимостей
Поиск по исходникам ранжирует совпадения с учетом структуры кода и дает агенту нужные фрагменты без отдельного индекса.
Локальный индекс кодовой базы для агентов: гибридный поиск, графы зависимостей и анализ последствий изменений
MCP-сервер, который строит граф кода: функции, классы, вызовы и маршруты, и отвечает на структурные запросы агента локально
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| CodeNib (эта карточка) | да | не нужна | 91 | |
| Serena | нет | не нужна | 31 116 | ищет по имени символа и дает один уровень ссылок за вызов через живой языковой сервер |
| CodeGraph | нет | не нужна | 76 797 | граф кода на разборе синтаксических деревьев, CodeNib опирается на индексаторы SCIP и LSP |
Коротко о README
README начинается с результата эксперимента с реранжированием и быстрого старта из двух команд. Дальше идут доводы в пользу проекта, таблица сравнения с grep, Serena, CodeGraph Колби Макчесни и публичным MCP DeepWiki, список языков и таблица ссылок на бенчмарки и воспроизведения. В конце указаны статус беты, цитирование и лицензия Apache 2.0.