FSKB MCP
MCP-сервер FSKB из LLM Tornado индексирует каталоги кода и дает агенту семантический поиск с локальными или внешними эмбеддингами.
- 653 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Индексатор читает исходники и сохраняет векторы; внешний провайдер эмбеддингов получает выбранный код.
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install -r requirements.txt
pip install -e .Ставит зависимости и FSKB из каталога `src/LlmTornado.FsKb/LlmTornado.FsKb`. Это первый блок установки README подпроекта после перехода в его папку, мы его не запускали.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Индексатор читает исходники и сохраняет векторы; внешний провайдер эмбеддингов получает выбранный код.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
FSKB индексирует файлы репозитория и дает агенту поиск по смыслу через stdio MCP. Например, агент может найти обработку ошибки, не зная имени функции. При обходе индексатор учитывает исключения Git и пропускает тяжелые служебные каталоги. Индекс хранится локально в ChromaDB. Программа следит за файлами и обновляет его после правок. Кроме MCP, доступны командная строка и графический интерфейс. FSKB находится в отдельной папке репозитория LLM Tornado и устанавливается как Python-компонент.
Для кого. Для разработчиков, которые хотят поручить агенту поиск кода по назначению в своем репозитории.
Подходит, если
- Нужно найти реализацию по назначению без точного имени функции.
- Несколько каталогов должны участвовать в одной поисковой базе.
- После правок требуется поддерживать индекс актуальным.
- Нужно выбрать локальную модель эмбеддингов для закрытого кода.
Не подходит, если
- Нужен анализ графа вызовов с доказанным полным охватом зависимостей.
- Код нельзя передавать выбранному API эмбеддингов.
- Ожидается готовый сервер без подготовки модели и каталогов.
Пример запроса к агенту
Проиндексируй тестовый каталог FSKB и найди обработку выбранной операции, показав исходные фрагменты без правок кода.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Ограничения
Нужен Python 3.10 или новее с зависимостями подпроекта FSKB, которые ставятся отдельно от основной библиотеки LLM Tornado. Для локального поиска надо загрузить веса модели; при выборе внешнего API код отправляется провайдеру с вашим ключом. Расширения и предел размера файла в настройках определяют охват: исключенные файлы не попадут в ответы поиска. Индекс и журналы остаются в отдельном каталоге после остановки сервера; их хранение и удаление нужно настроить отдельно от исходников.
Как отключить. Остановите `fskb --mcp` и удалите подключение клиента. Индекс и журналы остаются в настроенном каталоге данных.
Частые вопросы
Какой транспорт MCP используется?
stdio. Клиент запускает установленный `fskb` с аргументом `--mcp`.
Как добавить каталог?
Командой `fskb --add-root /path/to/repository` с путем нужного репозитория.
Обязателен ли графический интерфейс?
Нет. `fskb --no-gui` запускает компонент без GUI, а MCP имеет отдельный режим.
Где лежат данные по умолчанию?
В `~/.fskb/data`. Каталог меняется в настройках хранилища.
Можно ли менять поставщика эмбеддингов?
Да. Поддержаны локальные модели и внешние API через LiteLLM; конфигурацию выбирают в разделе эмбеддингов.
Насколько зрелый компонент FSKB?
Манифест версии 0.1.0 помечает его как альфа-версию. Перед подключением рабочего репозитория проверьте индексацию на тестовом каталоге.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер индексирует локальный репозиторий через tree-sitter и дает агенту поиск по коду, список файлов и сводку по структуре файла
Локальный индекс кодовой базы для агентов: гибридный поиск, графы зависимостей и анализ последствий изменений
MCP-сервер, который индексирует код через tree-sitter и отдает агенту отдельные функции и классы вместо целых файлов
MCP-сервер на Python для BAF (украинский аналог 1С:УНФ): метаданные конфигурации, запросы, полнотекстовый поиск по BSL-коду и справка по функциям платформы
MCP-сервер, который превращает большую кодовую базу в семантический граф функций для точной навигации и поиска по смыслу
KotaDB индексирует репозиторий локально и отвечает Claude Code, что сломается при правке файла: зависимости и поиск по смыслу.
Коротко о README
Пример конфигурации разделяет хранилище, провайдер модели и ограничения индексации. Возможность GPU зависит от отдельно установленного PyTorch с подходящей CUDA.