About This Project

I don't pretend my ideas are better than anyone else's. This isn't a simple "plug and play" solution where everything works out of the box. Putting all the pieces together—the CLI, the MCP, the Claude Code extension, the prompt configuration—takes time and effort. It's worth it, but it's not trivial.

The Simplest Approach

Install just the CLI and tell your agent in the prompt to do searches through the CLI instead of using the MCP. That's the most plug-and-play option that exists. You avoid the MCP installation complexity entirely.

Example prompt instruction:

When searching for code, use the codebase CLI:
- `codebase semantic-search "your query here"`
- Always check .codebase/state.json for collection info

This approach: - ✅ No MCP installation needed - ✅ Works with any AI agent that can run bash commands - ✅ Simpler setup - ✅ Still gets you semantic search capabilities

Why No Universal Out-of-the-Box Solution?

Because there are too many variables: - CLIs: Claude Code, Cline, Cursor, Aider, Codex, etc. - IDEs: VSCode, VSCodium, Neovim, JetBrains, etc. - Agents: Different AI models with different capabilities - Budgets: Free tiers, paid APIs, local models - Use cases: Solo developer vs team, small project vs enterprise

Everyone's setup is different. What works perfectly for me might need tweaking for you.

My Experience

I built this entire project using this exact setup. As I progressed, it became my most comfortable and solid workflow. The pieces fit together well, but they required time to configure and understand.

What I learned: 1. Start with the CLI only 2. Add the MCP when you understand the basics 3. Customize the prompt to match your workflow 4. Experiment with different embedders and rerankers 5. Don't be afraid to modify the code for your needs

Resources for Learning

If you have doubts, investigate, learn, experiment. That's what it's about—learning.

DeepWiki documentation: - Codebase Index CLI - DeepWiki - Semantic Search MCP - DeepWiki

GitHub repositories: - Codebase Index CLI - Semantic Search MCP - Claude Code Chat UI (enhanced)

If This Helped You

If you learned something, if it was useful, please give the repos a star ⭐. It helps others discover the project and motivates continued development.

Repositories: - ⭐ codebase-index-cli - ⭐ semantic-search - ⭐ claude-code-chat-ui

Philosophy

This is an experimental project. I'm not claiming these are the best approaches or that this will change how you code. But it might help you: - Customize your development environment - Learn about AI agents and semantic search - Experiment with different tooling combinations - Understand how embeddings and vector search work

The goal is learning and experimentation, not perfection.

Community and Contributions

This project is open source because I believe in: - Transparency: You can see exactly how it works - Flexibility: Use the models and services you prefer - Learning: Study the code, understand the concepts - Improvement: Contribute back if you find better ways

If you find bugs, have ideas, or want to contribute, open an issue or PR. Let's learn together.

Acerca de Este Proyecto (Español)

No pretendo decir que mis ideas son mejores que las de otros. Este no es un proyecto tan sencillo de unir todas las piezas: el CLI, el MCP, la extensión de Claude Code, la configuración del prompt. Vale la pena dedicarle el tiempo para configurarlo, pero no es trivial.

La Forma Más Sencilla

Instala solo el CLI e indícale en el prompt al agente que haga búsquedas mediante el CLI en lugar del MCP. Esa es la opción más plug and play que existe. Evitas toda la complejidad de instalación del MCP.

Ejemplo de instrucción en el prompt:

Para buscar código, usa el CLI de codebase:
- `codebase semantic-search "tu consulta aquí"`
- Siempre revisa .codebase/state.json para info de la colección

Este enfoque: - ✅ No necesitas instalar el MCP - ✅ Funciona con cualquier agente de IA que pueda ejecutar comandos bash - ✅ Setup más simple - ✅ Aún obtienes capacidades de búsqueda semántica

¿Por Qué No Hay Una Solución Universal Out-of-the-Box?

Porque hay demasiadas variables: - CLIs: Claude Code, Cline, Cursor, Aider, Codex, etc. - IDEs: VSCode, VSCodium, Neovim, JetBrains, etc. - Agentes: Diferentes modelos de IA con diferentes capacidades - Presupuestos: Tiers gratuitos, APIs pagadas, modelos locales - Casos de uso: Desarrollador solo vs equipo, proyecto pequeño vs empresa

Cada setup es diferente. Lo que funciona perfectamente para mí puede necesitar ajustes para ti.

Mi Experiencia

Yo como usuario del mismo creé todo el proyecto usando este mismo setup, y a medida que fui avanzando se hizo mi workflow de lo más cómodo y sólido. Las piezas encajan bien, pero requirieron tiempo para configurar y entender.

Lo que aprendí: 1. Empieza solo con el CLI 2. Agrega el MCP cuando entiendas lo básico 3. Personaliza el prompt según tu workflow 4. Experimenta con diferentes embedders y rerankers 5. No tengas miedo de modificar el código para tus necesidades

Recursos Para Aprender

Si tienes dudas, investiga, aprende, experimenta. De eso se trata—de aprender.

Documentación en DeepWiki: - Codebase Index CLI - DeepWiki - Semantic Search MCP - DeepWiki

Repositorios en GitHub: - Codebase Index CLI - Semantic Search MCP - Claude Code Chat UI (mejorada)

Si Esto Te Ayudó

Si aprendiste algo, si te sirvió de algo, por favor dale una estrella ⭐ a los repos. Ayuda a otros a descubrir el proyecto y motiva el desarrollo continuo.

Repositorios: - ⭐ codebase-index-cli - ⭐ semantic-search - ⭐ claude-code-chat-ui

Filosofía

Este es un proyecto experimental. No estoy diciendo que estos sean los mejores enfoques o que esto va a cambiar tu forma de programar. Pero puede ayudarte a: - Personalizar tu entorno de desarrollo - Aprender sobre agentes de IA y búsqueda semántica - Experimentar con diferentes combinaciones de herramientas - Entender cómo funcionan los embeddings y la búsqueda vectorial

El objetivo es aprender y experimentar, no la perfección.

Comunidad y Contribuciones

Este proyecto es open source porque creo en: - Transparencia: Puedes ver exactamente cómo funciona - Flexibilidad: Usa los modelos y servicios que prefieras - Aprendizaje: Estudia el código, entiende los conceptos - Mejora: Contribuye de vuelta si encuentras mejores formas

Si encuentras bugs, tienes ideas, o quieres contribuir, abre un issue o PR. Aprendamos juntos.