ChrisGVE/workspace-qdrant-mcp
🔌 MCP सर्वरChrisGVE
Qdrant और tree-sitter का उपयोग करके AI कोडिंग सहायकों के लिए प्रोजेक्ट-स्कोप वाली सिमेंटिक वर्कस्पेस मेमोरी।
workspace-qdrant-mcp सर्वर स्टेटिक फ़ाइल स्टोरेज और इंटेलिजेंट AI संदर्भ पुनर्प्राप्ति के बीच की खाई को पाटता है। इसे AI एजेंटों के लिए एक स्थायी मेमोरी परत के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो उन्हें स्थानीय प्रोजेक्ट की संरचना और सामग्री को 'समझने' की अनुमति देता है। यह टूल सिमेंटिक चंकिंग करने के लिए tree-sitter का लाभ उठाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कोड को भाषा-विशिष्ट संरचनाओं के अनुसार इंडेक्स किया जाए।
प्रमुख तकनीकी विशेषताएं:
- हाइब्रिड सर्च: बेहतर पुनर्प्राप्ति सटीकता के लिए Reciprocal Rank Fusion (RRF) का उपयोग करके डेंस वेक्टर एम्बेडिंग को स्पार्स कीवर्ड सर्च के साथ जोड़ता है।
- LSP एकीकरण: इंडेक्सिंग गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए Language Server Protocol इनसाइट्स का उपयोग करता है।
- विशेष MCP टूल: इसमें छह अलग-अलग टूल शामिल हैं—store, search, retrieve, grep, list, और rules—जो एजेंट के वर्कस्पेस डेटा के साथ इंटरैक्ट करने पर सूक्ष्म नियंत्रण प्रदान करते हैं।
- स्वचालित इंडेक्सिंग: कोड परिवर्तनों के साथ Qdrant डेटाबेस को सिंक में रखने के लिए प्रोजेक्ट फ़ाइलों पर नज़र रखता है।
वर्तमान में अल्फा चरण में, यह प्रोजेक्ट उन डेवलपर्स के लिए है जो अपने AI कोडिंग सहायकों को एक मजबूत और खोज योग्य ज्ञान आधार से लैस करना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─हाइब्रिड सर्च: डेंस + स्पार्स + RRF
- ├─Tree-sitter सिमेंटिक चंकिंग
- └─6 विशेष MCP टूल शामिल
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर
- └─सॉफ्टवेयर डेवलपर्स