Semble: Búsqueda de código para agentes de IA usando un 98% menos de tokens que grep+read

Semble es una biblioteca de búsqueda de código rápida y eficiente en tokens, diseñada específicamente para agentes de IA de codificación como Claude Code, Cursor, Codex y OpenCode. Devuelve fragmentos de código relevantes a partir de consultas en lenguaje natural o código, usando ~98% menos tokens que el enfoque típico de grep+read.
Cómo funciona
Semble combina embeddings estáticos Model2Vec (usando su propio modelo potion-code-16M) con BM25, fusionados mediante RRF y reordenados con señales conscientes del código. Todo el cálculo se ejecuta en CPU — sin GPU, sin claves API, sin servicios externos. Indexar un repositorio promedio toma ~250 ms, y las consultas se completan en ~1.5 ms en CPU.
Características principales
- Eficiente en tokens: 98% menos tokens que grep+read — devuelve solo los fragmentos relevantes.
- Rápido: ~250 ms para indexar un repositorio típico, ~1.5 ms por consulta (repositorios muy grandes pueden tardar más).
- Preciso: 0.854 NDCG@10 en su benchmark de ~1250 pares consulta/documento en 63 repositorios y 19 lenguajes — 99% de la mejor configuración de transformer (137M parámetros) con indexación ~200x más rápida y consultas ~10x más rápidas.
- Sin configuración: No requiere claves API, GPU ni servicios externos.
- Servidor MCP: Plug-and-play para Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode y cualquier agente compatible con MCP.
- Local y remoto: Pasa una ruta local o una URL de git. Los índices se almacenan en caché por sesión y se actualizan automáticamente con los cambios de archivos.
Instalación y configuración
Servidor MCP (recomendado para agentes)
Requiere tener instalado uv. Para Claude Code:
claude mcp add semble -s user -- uvx --from "semble[mcp]" semble
Para Codex, añadir a ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.semble] command = "uvx" args = ["--from", "semble[mcp]", "semble"]
Para OpenCode, añadir a ~/.opencode/config.json:
{
"mcp": {
"semble": {
"type": "local",
"command": ["uvx", "--from", "semble[mcp]", "semble"]
}
}
}Para Cursor, añadir a ~/.cursor/mcp.json o .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"semble": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "semble[mcp]", "semble"]
}
}
}Integración con Bash (alternativa)
Instalar con pip o uv, luego agregar el fragmento de búsqueda de código a AGENTS.md o CLAUDE.md:
pip install semble uv tool install semble
Luego en AGENTS.md:
## Code Search Use `semble search` to find code by describing what it does or naming a symbol/identifier, instead of grep: ```bash semble search "authentication flow" ./my-project ```
Herramientas MCP
El servidor MCP expone dos herramientas:
search— Busca en un código base con una consulta en lenguaje natural o código. Pasarepocomo una ruta de directorio local o una URL de git https://.find_related— Dada una ruta de archivo y un número de línea, devuelve fragmentos semánticamente similares al código en esa ubicación.
📖 Lee la fuente completa: HN AI Agents
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