项目简介

RAGex是一个专为大型语言模型（LLM）设计的代码理解与搜索增强工具。它通过构建代码库的向量索引，使LLM能够进行语义搜索（例如，“查找用户认证功能”）和模式搜索（例如，“查找所有异步函数”），从而帮助LLM更准确地理解代码上下文，减少重复代码的生成，提高开发效率和代码质量。

主要功能点

智能代码搜索: 支持自然语言的语义搜索和灵活的正则表达式模式搜索，自动识别搜索意图。
上下文感知: 理解代码间的关系，提供比传统文本匹配更深层的上下文信息。
高速与安全: 基于Ripgrep和向量嵌入实现亚秒级搜索；可本地运行在Docker中，确保代码隐私安全。
多语言支持: 自动识别并索引Python, JavaScript, TypeScript等多种编程语言。
持续索引: 自动监控代码库变化并进行增量索引，确保搜索结果始终最新。

安装步骤

安装Docker: 确保您的系统已安装Docker。RAGex在Docker容器中运行其核心服务。
一键安装RAGex CLI: 在终端运行以下命令，这将自动检测您的平台、拉取Docker镜像并安装 'ragex' 命令行工具到 '~/.local/bin'。
```
curl -sSL https://get.ragex.dev | bash -s -- --network --model balanced
```
- '--network': 启用网络访问，允许RAGex下载更多优化模型（推荐）。
- '--model balanced': 使用平衡模型，在搜索质量和速度之间提供良好折衷。
索引您的代码库: 进入您的项目目录，运行以下命令，RAGex将开始索引您的代码。首次索引可能需要1-5分钟，具体取决于项目大小。
```
cd your-project-directory
ragex start
```

MCP服务器配置

MCP客户端（例如Claude Code）需要知道如何启动RAGex MCP服务器才能与之通信。以下是典型的MCP客户端配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "ragex": {
      "command": "/path/to/mcp-ragex/ragex",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "RAGEX_DATA_DIR": "/path/to/persistent/data"
      }
    }
  }
}

请根据您的实际安装路径调整 'command' 字段。通常，'ragex' 命令会安装到您的用户本地二进制目录（例如 '/home/youruser/.local/bin/ragex'）。

'server name': 'ragex'。这是MCP客户端用来引用此服务器的唯一名称。
'command': RAGex CLI工具的绝对路径。例如，如果 'ragex' 工具安装在 '/home/youruser/.local/bin/ragex'，则此处应填写该路径。
'args': '["mcp"]'。这是一个包含字符串 'mcp' 的列表，指示RAGex CLI以Model Context Protocol服务器模式启动。
'env': 可选的环境变量配置。例如，'"RAGEX_DATA_DIR": "/path/to/persistent/data"' 可以指定持久化数据存储目录。如果未指定，将使用默认目录。

基本使用方法

连接到MCP客户端: 在您的LLM客户端（例如Claude Code）中注册RAGex MCP服务器。您可以通过运行RAGex CLI提供的注册命令来完成此操作：
```
ragex register claude | sh
```
在LLM中调用搜索工具: 一旦MCP服务器成功注册并连接到您的LLM客户端，您就可以在LLM对话中直接使用RAGex提供的工具，例如 'search_code()' 或 'search_code_simple()'。
- 语义搜索示例: 'search_code("find user authentication logic")' （查找与用户认证相关的代码）
- 正则搜索示例: 'search_code("async def.*test", mode="regex")' （查找所有匹配“async def”后跟任意字符再跟“test”的模式，例如异步测试函数）
- 简单搜索示例: 'search_code_simple("error handlers")' （系统将自动检测最佳搜索模式以查找错误处理代码）

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