Ermöglicht es AI-Clients, Code, Packages, Dokumentationen, wissenschaftliche Arbeiten und Schwachstellen-Daten über mehrere technische Quellen hinweg zu durchsuchen.
Auch bekannt als SK-DEV-AI/codesearch, skdev-codesearch-mcp
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- Neueste Version
- 1.0.1
- Letzter Commit
- 31. Okt. 2026
- Lizenz
- MIT
Was ist codesearch MCP?
codesearch ist ein MCP server. Ermöglicht es AI-Clients, Code, Packages, Dokumentationen, wissenschaftliche Arbeiten und Schwachstellen-Daten über mehrere technische Quellen hinweg zu durchsuchen. Er stellt 14 Tools bereit, etwa analyze, search_all, code_search.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über codesearch MCP server
Entwickler, die unbekannte Codebases erkunden oder technische Abhängigkeiten recherchieren möchten, können dieses Tool nutzen, um über einen AI-Client mehrere technische Quellen abzufragen. Es bietet tiefgehende Insights zu GitHub-Repositories, Package-Registries wie npm, PyPI und crates sowie akademischen Datenbanken. Durch den Einsatz von Tools wie analyze, search_all und pkg können Nutzer Repository-Architekturen, Package-Changelogs und Dependency-Graphen über eine einzige Schnittstelle untersuchen.
Das Setup erfordert Python 3.14+ und kann lokal via stdio oder über Docker ausgeführt werden. Während einige Features ohne Authentifizierung funktionieren, verbessern API-Keys für Dienste wie GitHub, Semantic Scholar oder Stack Overflow die Rate Limits und den Datenzugriff. Der Server enthält einen lokalen Cross-Encoder Reranker, um Ergebnisse zu organisieren, und nutzt Embedding-Deduplizierung, um eine hochwertige Informationsbeschaffung zu gewährleisten. Zudem sind Sicherheitsmaßnahmen wie eine SSRF-Validierung für alle URL-Fetches integriert.
Was du damit machen kannst
- 1Unbekannte Repositories analysierenEin AI Agent kann eine umfassende Übersicht eines GitHub-Repositories erstellen, inklusive Metadaten, Codequalität und Wiki-Architektur.
- 2Package-Sicherheit prüfenEin Entwickler kann nach Schwachstellen und Lizenzinformationen über verschiedene Package-Versionen hinweg suchen.
- 3Wissenschaftliche Arbeiten recherchierenNutzer können nach wissenschaftlicher Literatur suchen, wobei eine Fallback-Chain genutzt wird, die Semantic Scholar und arXiv umfasst.
- 4Software-Abhängigkeiten vergleichenEntwickler können Libraries.io-Metadaten nutzen, um das Repository hinter einem Package zu finden und verschiedene Dependency-Kandidaten zu vergleichen.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du codesearch MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026codesearch MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add --env GROQ_API_KEYS=<YOUR_GROQ_API_KEYS> --env NV_KEY=<YOUR_NV_KEY> --env S2_KEY=<YOUR_S2_KEY> --env SE_KEY=<YOUR_SE_KEY> --env TAVILY_KEYS=<YOUR_TAVILY_KEYS> codesearch -- uvx skdev-codesearch-mcpcodesearch MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"codesearch": {
"command": "uvx",
"args": [
"skdev-codesearch-mcp"
],
"env": {
"GROQ_API_KEYS": "<YOUR_GROQ_API_KEYS>",
"NV_KEY": "<YOUR_NV_KEY>",
"S2_KEY": "<YOUR_S2_KEY>",
"SE_KEY": "<YOUR_SE_KEY>",
"TAVILY_KEYS": "<YOUR_TAVILY_KEYS>"
}
}
}
}codesearch MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"codesearch": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"skdev-codesearch-mcp"
],
"env": {
"GROQ_API_KEYS": "<YOUR_GROQ_API_KEYS>",
"NV_KEY": "<YOUR_NV_KEY>",
"S2_KEY": "<YOUR_S2_KEY>",
"SE_KEY": "<YOUR_SE_KEY>",
"TAVILY_KEYS": "<YOUR_TAVILY_KEYS>"
}
}
}
}codesearch MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"codesearch": {
"command": "uvx",
"args": [
"skdev-codesearch-mcp"
],
"env": {
"GROQ_API_KEYS": "<YOUR_GROQ_API_KEYS>",
"NV_KEY": "<YOUR_NV_KEY>",
"S2_KEY": "<YOUR_S2_KEY>",
"SE_KEY": "<YOUR_SE_KEY>",
"TAVILY_KEYS": "<YOUR_TAVILY_KEYS>"
}
}
}
}codesearch MCP in Codex installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.codesearch] command = "uvx" args = ["skdev-codesearch-mcp"] [mcp_servers.codesearch.env] GROQ_API_KEYS = "<YOUR_GROQ_API_KEYS>" NV_KEY = "<YOUR_NV_KEY>" S2_KEY = "<YOUR_S2_KEY>" SE_KEY = "<YOUR_SE_KEY>" TAVILY_KEYS = "<YOUR_TAVILY_KEYS>"
codesearch MCP in Gemini CLI installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"codesearch": {
"command": "uvx",
"args": [
"skdev-codesearch-mcp"
],
"env": {
"GROQ_API_KEYS": "<YOUR_GROQ_API_KEYS>",
"NV_KEY": "<YOUR_NV_KEY>",
"S2_KEY": "<YOUR_S2_KEY>",
"SE_KEY": "<YOUR_SE_KEY>",
"TAVILY_KEYS": "<YOUR_TAVILY_KEYS>"
}
}
}
}codesearch MCP tools 14
Erkannt aus dem READMEanalyzesearch_allcode_searchsearchcodewikisearch_packagepkgsearch_librariesvulnsdocsso_searchpapers
| analyze | — | |
| search_all | — | |
| code_search | — | |
| searchcode | — | |
| wiki | — | |
| search_package | — | |
| pkg | — | |
| search_libraries | — | |
| vulns | — | |
| docs | — | |
| so_search | — | |
| papers | — |
Alle 14 Tools anzeigenWeniger Tools anzeigen
enrichping
| enrich | — | |
| ping | — |
Konfiguration
GROQ_API_KEYSSecretOptional. Groq keys for synthesis and query rewriting.
NV_KEYSecretOptional. NVIDIA embeddings for ranking.
S2_KEYSecretOptional. Semantic Scholar key (1 RPS).
SE_KEYSecretOptional. Stack Exchange key (10k/day instead of 300).
TAVILY_KEYSSecretOptional. Tavily search lane.
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| GROQ_API_KEYS | Optional. Groq keys for synthesis and query rewriting. | Secret |
| NV_KEY | Optional. NVIDIA embeddings for ranking. | Secret |
| S2_KEY | Optional. Semantic Scholar key (1 RPS). | Secret |
| SE_KEY | Optional. Stack Exchange key (10k/day instead of 300). | Secret |
| TAVILY_KEYS | Optional. Tavily search lane. | Secret |
Automatisierte Checks
Geluften am 12. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Unsere automatisierten Checks bestanden. Das ist kein Security-Audit: Lies den Code und gib dem Server nur den minimal notwendigen Zugriff. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarBestanden
- Open Source Lizenz (OSI)Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrBestanden
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageBestanden
- Remote Endpoint nutzt HTTPSNicht geprüft
- Destruktive Tools sind markiertBestanden
- Keine versteckten Anweisungen an das ModellBestanden
- Kein kritischer Hinweis im Paket oder seinen AbhängigkeitenBestanden
README
Auf GitHub ansehencodesearch MCP Server
mcp-name: io.github.SK-DEV-AI/codesearch
Companion agent skills: SK-DEV-AI/skills · npx skills add SK-DEV-AI/skills
Code, package, docs, and paper search MCP server. Per-package source navigation (npm/PyPI/crates), per-repo intelligence (GitHub URL or owner/repo), Q&A communities, vulnerability data, documentation, and academic papers — with embedding dedup and a local cross-encoder reranker.
Tools (17)
- analyze — Start here for unfamiliar repos: GitHub metadata + code quality + wiki architecture in one call (10–15s).
- search_all — Broad multi-source discovery (Context7, GitHub, DeepWiki, CodeWiki, SO, HN, Libraries.io, npm, DevDocs, Semantic Scholar, Tavily…). For surgical single-source work call the tool below directly.
- code_search — Search code/docs/symbols across indexed dependencies (
target=npm:express). npm/PyPI/crates only — for GitHub repos usesearchcodeoranalyze. - code_files / code_read — List files / read a file in an indexed dependency by package spec.
- searchcode — Per-repo intelligence:
analyze(overview),search(code within the repo),findings(quality issues),file_tree,get_file. Needsrepositoryfor every action. Free, no auth. - wiki — Repo architecture Q&A via DeepWiki + CodeWiki. Single repo (
owner+repo) or up to 10 repos (repos). - search_package — Raw registry queries: versions, dist-tags, deps.dev graphs, advisories (
version='latest'OK). For composite intelligence usepkg. - pkg — Composite package intelligence: metadata, changelog, upgrade review (vulns + changelog + deps diff), file list/read.
- search_libraries — Libraries.io metadata and source rank. Compare dependency candidates, find the repo behind a package.
- vulns — Sonatype Guide + keyless OSV.dev fallback:
scan(needs platform+name+version),detail(needs vuln_id; enriched with NVD CVSS/CWE/references),latest_version/license(need purl). - docs — Docs with smart fallback (Context7 → ReadTheDocs → llms.txt → DevDocs); then
fetch(url)ordevdocs_fetch_contentfor full pages. - so_search — Stack Overflow:
stackexchange(authoritative resolved answers) orsofa(fresher agent content, needsSOFA_KEY). - hn — Hacker News discussion and sentiment (search, stories, items, users).
- papers — Academic papers. Prefer
action=search(S2 → arXiv → OpenAlex → CORE fallback chain);arxiv_searchis single-source and rate-limited. - enrich — Fetch full content for a result list from any search tool, dedup + rerank.
- ping — Connectivity check. Use before expensive calls when uncertain.
Setup
Requires Python 3.14+.
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp run.example run # fill in your API keys (run is gitignored — never commit it)
chmod +x run
Point your MCP client at run (stdio):
{ "codesearch": { "command": "/path/to/codesearch/run" } }
API keys (run)
| Key | Used for | Required? |
|---|---|---|
GITHUB_TOKEN |
GitHub API (repo ops, higher rate limits) | Recommended |
CONTEXT7_API_KEY |
Context7 docs | Optional |
TAVILY_KEYS |
Tavily lane in search_all | Optional |
S2_API_KEY |
Semantic Scholar (1 rps dedicated vs shared anonymous pool) | Optional |
SE_API_KEY / SOFA_KEY |
Stack Exchange / Stack Overflow for Agents | Optional |
LI_KEY |
Libraries.io | Optional |
OSS_TOKEN |
Sonatype OSS Index | Optional |
FIRECRAWL_KEYS |
Firecrawl fallback | Optional |
NV_KEY |
NVIDIA embedding endpoint | Optional |
Install from PyPI
pip install skdev-codesearch-mcp # core install, small
pip install skdev-codesearch-mcp[all] # + browser/OCR/extract extras (multi-GB)
The codesearch-mcp console script speaks MCP over stdio:
{ "codesearch": { "command": "codesearch-mcp" } }
Docker
docker build -t codesearch-mcp .
docker run --rm -i codesearch-mcp
Keys are passed at run time, never baked in: -e GROQ_API_KEYS=....
Heavy extras: docker build --build-arg EXTRAS="[all]" -t codesearch-mcp .
Notes
- Reranker (optional, local): shared with the websearch server — one cross-encoder worker over a Unix socket. Without it, results return unranked; everything still works.
- Caching: per-source file caches with TTLs; repeat queries are cheap.
- Safety: all user-URL fetches are SSRF-validated (private-IP blocking + redirect-hop revalidation).
codesearch MCP Fragen
Wie füge ich codesearch MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add --env GROQ_API_KEYS=<YOUR_GROQ_API_KEYS> --env NV_KEY=<YOUR_NV_KEY> --env S2_KEY=<YOUR_S2_KEY> --env SE_KEY=<YOUR_SE_KEY> --env TAVILY_KEYS=<YOUR_TAVILY_KEYS> codesearch -- uvx skdev-codesearch-mcp in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich codesearch MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Welche Tools bietet codesearch MCP?
Er stellt 14 Tools bereit, darunter analyze, search_all, code_search, searchcode, wiki.
Was kann ich mit diesem Server durchsuchen?
Du kannst nach Code, Packages, Dokumentationen, wissenschaftlichen Arbeiten und Schwachstellen-Daten suchen.
Wie kann ich ein unbekanntes Repository analysieren?
Nutze das analyze Tool, um GitHub-Metadaten, Codequalität und die Wiki-Architektur in einem einzigen Aufruf zu erhalten.
Kann ich nach Schwachstellen in bestimmten Packages suchen?
Ja, das vulns Tool ermöglicht es dir, nach Schwachstellen mithilfe von Sonatype Guide und OSV.dev zu scannen.