Semble: コード検索AIエージェントがgrep+readより98%少ないトークンで実現

Sembleは、Claude Code、Cursor、Codex、OpenCodeなどのAIコーディングエージェント向けに特別に設計された、高速でトークン効率の良いコード検索ライブラリです。自然言語やコードクエリから関連するコードスニペットを返し、典型的なgrep+readのフォールバック手法と比較して約98%少ないトークンを使用します。

仕組み

Sembleは、静的Model2Vec埋め込み（独自のpotion-code-16Mモデルを使用）とBM25を組み合わせ、RRFで融合し、コード認識シグナルで再ランク付けします。すべての計算はCPU上で実行されます。GPU、APIキー、外部サービスは不要です。平均的なリポジトリのインデックス作成には約250ms、クエリはCPU上で約1.5msで完了します。

主な特徴

• トークン効率：grep+readより98%少ないトークン — 関連チャンクのみを返します。
• 高速：典型的なリポジトリのインデックス作成に約250ms、クエリごとに約1.5ms（非常に大きなリポジトリでは時間がかかる場合があります）。
• 高精度：63のリポジトリと19の言語にわたる約1250のクエリ/ドキュメントペアのベンチマークでNDCG@10が0.854 — 最高のトランスフォーマー設定（137Mパラメータ）の99%の品質を、インデックス作成で約200倍高速、クエリで約10倍高速で実現。
• 設定不要：APIキー、GPU、外部サービスは不要。
• MCPサーバー：Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、およびMCP互換の任意のエージェントにドロップインで使用可能。
• ローカル・リモート両対応：ローカルパスまたはgit URLを指定可能。インデックスはセッションごとにキャッシュされ、ファイルの変更時に自動更新されます。

インストールとセットアップ

MCPサーバー（エージェント推奨）

uvがインストールされている必要があります。Claude Codeの場合：

claude mcp add semble -s user -- uvx --from "semble[mcp]" semble

Codexの場合、~/.codex/config.tomlに追加：

[mcp_servers.semble]
command = "uvx"
args = ["--from", "semble[mcp]", "semble"]

OpenCodeの場合、~/.opencode/config.jsonに追加：

{
  "mcp": {
    "semble": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "--from", "semble[mcp]", "semble"]
    }
  }
}

Cursorの場合、~/.cursor/mcp.jsonまたは.cursor/mcp.jsonに追加：

{
  "mcpServers": {
    "semble": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "semble[mcp]", "semble"]
    }
  }
}

Bash統合（代替手段）

pipまたはuvでインストールし、コード検索スニペットをAGENTS.mdまたはCLAUDE.mdに追加：

pip install semble
uv tool install semble

その後、AGENTS.mdに：

## コード検索
`grep`の代わりに、`semble search`を使用して、コードの機能説明やシンボル/識別子の名前でコードを検索します：
```bash
semble search "authentication flow" ./my-project
```

MCPツール

MCPサーバーは2つのツールを提供します：

• search — 自然言語またはコードクエリでコードベースを検索します。repoにはローカルディレクトリのパスまたはhttps://のgit URLを指定します。
• find_related — ファイルパスと行番号を指定すると、その位置のコードに意味的に類似したチャンクを返します。