srclight : Serveur MCP d'indexation de code entièrement local avec intégrations Ollama

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: February 25, 2026🔗 Source
srclight : Serveur MCP d'indexation de code entièrement local avec intégrations Ollama
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Ce que fait srclight

srclight est un serveur MCP (Model Context Protocol) qui fournit une indexation approfondie du code avec des capacités de recherche sémantique fonctionnant entièrement sur votre machine locale. Votre code ne quitte jamais votre système, et aucune clé API ni appel cloud n'est requis.

Stack technique

  • Analyse syntaxique : analyse AST tree-sitter pour 11 langages : Python, C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Dart, Swift, Kotlin, Java, Go
  • Recherche par mots-clés : SQLite FTS5 avec 3 index : noms de symboles avec séparation camelCase/snake_case, trigramme pour la correspondance de sous-chaînes, stemmer Porter pour les docstrings
  • Embeddings : Ollama pour les embeddings locaux (qwen3-embedding par défaut, nomic-embed-text fonctionne aussi)
  • Recherche vectorielle : cupy pour la similarité cosinus accélérée par GPU (~3 ms sur 27K vecteurs sur RTX 3090) avec repli sur numpy (~105 ms) si aucun GPU n'est disponible
  • Recherche hybride : Fusion de rang réciproque (RRF, k=60) combinant les résultats de mots-clés FTS5 avec les résultats sémantiques basés sur les embeddings

Implémentation des embeddings

Le système d'embeddings utilise des fichiers sidecar .npy qui se chargent une fois dans la VRAM du GPU, puis servent toutes les requêtes depuis la VRAM. Le démarrage à froid prend ~300 ms, avec les requêtes suivantes à ~3 ms chacune. Le système est incrémental — il ne ré-embed que les symboles dont le hachage de contenu a changé. Un embedding complet de 45K symboles prend ~15 minutes avec qwen3-embedding, tandis que les mises à jour incrémentales sont instantanées.

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Outils disponibles

srclight fournit 25 outils MCP au total :

  • Recherche de symboles (FTS5 + sémantique + hybride RRF)
  • Graphe de relations (appelants, appelés, dépendants transitifs, implémenteurs, arbre d'héritage, couverture de tests)
  • Intelligence des changements Git (blame par symbole, détection des points chauds, travaux en cours non validés, historique des commits)
  • Conscience du système de build (CMake, cibles .csproj et conditionnels de plateforme)
  • Espaces de travail multi-dépôts utilisant SQLite ATTACH+UNION entre dépôts, permettant la recherche dans 10+ dépôts simultanément

Déploiement et performances

L'auteur indexe 13 dépôts (45K symboles) dans un espace de travail. Tout est stocké dans un seul fichier SQLite par dépôt — aucun Docker, Redis, base de données vectorielle ou API cloud d'embedding requis. Les hooks Git (post-commit, post-checkout) maintiennent l'index à jour automatiquement.

Selon l'enquête de l'auteur sur 50+ serveurs de recherche de code MCP dans les principaux registres, la plupart sont des wrappers grep ou nécessitent des API cloud d'embedding (OpenAI, Voyage). srclight est décrit comme le seul combinant recherche par mots-clés FTS5 locale + embeddings Ollama locaux + cache vectoriel accéléré par GPU + intelligence Git + espaces de travail multi-dépôts dans une seule installation pip.

Compatibilité et installation

Fonctionne avec tout client MCP incluant Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, et VS Code. L'installation se fait via pip install srclight. Le projet est sous licence MIT et entièrement open source sur https://github.com/srclight/srclight.

📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA

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