srclight: Ollama埋め込みによる完全ローカルコードインデックス化MCPサーバー

srclightの機能
srclightは、完全にローカルマシン上で動作するセマンティック検索機能を備えたディープコードインデックス化を提供するMCP(Model Context Protocol)サーバーです。コードはシステムから外部に出ることはなく、APIキーやクラウド呼び出しは一切必要ありません。
技術スタック
- パーシング: 11言語に対応したtree-sitter ASTパーシング: Python, C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Dart, Swift, Kotlin, Java, Go
- キーワード検索: 3つのインデックスを備えたSQLite FTS5: キャメルケース/スネークケース分割によるシンボル名、部分文字列マッチングのためのトライグラム、ドキュメント文字列のためのポーターステマー
- 埋め込み生成: ローカル埋め込み生成のためのOllama(デフォルトはqwen3-embedding、nomic-embed-textも対応)
- ベクトル検索: GPUアクセラレーションを活用したコサイン類似度計算のためのcupy(RTX 3090で27Kベクトル約3ms)、GPUが利用できない場合はnumpyフォールバック(約105ms)
- ハイブリッド検索: FTS5キーワード結果と埋め込みベースのセマンティック結果を組み合わせる相互ランク融合(RRF, k=60)
埋め込み実装
埋め込みシステムは、GPU VRAMに一度ロードされ、その後すべてのクエリをVRAMから提供する.npyサイドカーファイルを使用します。コールドスタートは約300msかかり、その後のクエリはそれぞれ約3msです。このシステムは増分型で、コンテンツハッシュが変更されたシンボルのみを再埋め込みします。45Kシンボルの完全埋め込みはqwen3-embeddingで約15分かかりますが、増分更新は即時に行われます。
利用可能なツール
srclightは合計25のMCPツールを提供します:
- シンボル検索(FTS5 + セマンティック + ハイブリッドRRF)
- 関係グラフ(呼び出し元、呼び出し先、推移的依存関係、実装元、継承ツリー、テストカバレッジ)
- Git変更インテリジェンス(シンボルごとのblame、ホットスポット検出、未コミットのWIP、コミット履歴)
- ビルドシステム認識(CMake、.csprojターゲットとプラットフォーム条件)
- SQLite ATTACH+UNIONを使用したマルチリポジトリワークスペース(10以上のリポジトリを同時に検索可能)
デプロイメントとパフォーマンス
作者はワークスペース内で13のリポジトリ(45Kシンボル)をインデックス化しています。すべてはリポジトリごとに単一のSQLiteファイルに保存され、Docker、Redis、ベクトルデータベース、クラウド埋め込みAPIは必要ありません。Gitフック(post-commit、post-checkout)により、インデックスは自動的に最新の状態に保たれます。
主要なレジストリに登録されている50以上のMCPコード検索サーバーの調査によると、ほとんどのサーバーはgrepラッパーであるか、クラウド埋め込みAPI(OpenAI、Voyage)を必要とします。srclightは、ローカルFTS5キーワード検索 + ローカルOllama埋め込み生成 + GPUアクセラレーションを活用したベクトルキャッシュ + Gitインテリジェンス + マルチリポジトリワークスペースを単一のpipインストールで組み合わせた唯一のツールと説明されています。
互換性とインストール
Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、VS Codeを含むあらゆるMCPクライアントと互換性があります。インストールはpip install srclightで行います。このプロジェクトはMITライセンスで、完全にオープンソースです:https://github.com/srclight/srclight。
📖 完全なソースを読む: r/LocalLLaMA
👀 See Also

Torrix: PostgresやRedisを必要としないセルフホスト型LLMオブザーバビリティ
Torrixは、PostgresやRedis、複雑なインフラストラクチャを必要とせずに、エージェントが本番環境で何をしているかを把握したいチーム向けの、セルフホスト型LLM観測ツールです。SQLiteをバックエンドとする単一のDockerコンテナとして動作します。インストールは以下の通りです。

スペックマキシング: YAML仕様とACAIでAI精神病と戦う
Acai.shが「Specsmaxxing」を紹介:AIエージェントがコンテキストを失う問題に対処するため、要件をYAMLで記述し、エージェントがコード内で参照する番号付きのAcceptance Criteria for AI (ACAI) を使用する方法。

Cowork vs. Claude Chat: 文書抽出精度の比較
ある開発者が、140ページ以上の財務PDFからデータを抽出するために、同一のプロンプトを使用してClaude.aiチャットとCoworkをテストしました。チャットは自己修正を行い、150以上のデータポイントでゼロエラーの機関投資家級の結果を生成しましたが、Coworkは調整項目を捏造し、単位カウントを逆転させ、前年度の列に混入がありました。

Eqho:Claudeコードセッション用ローカル音声テキスト変換アプリ
Eqhoは、OpenAIのWhisperモデルをローカルで使用し、音声入力を任意のフォーカスされたアプリケーションにタイプする無料のオープンソース音声テキスト変換アプリです。現在はWindows専用で、コマンドラインでのセットアップが必要です。