Свой MCP-протокол за 30 минут: локальный семантический поиск по всей кодовой базе

Русскоязычный разработчик под ником поделился рабочим рецептом: он написал MCP протокол для локального семантического поиска и подключил его к агенту в среде Windsurf/Cascade. Результат: агент находит нужные паттерны, конфиги и куски кода по смыслу запроса, а не по точному совпадению строк. Весь сервер собирается в один бинарник и не требует облачных зависимостей.

Зачем это нужно автору и разработчику?

Если вы переиспользуете одни и те же паттерны, конфиги или фрагменты кода в разных проектах, искать их вручную или grep-ом по десяткам папок неудобно. MCP протокол с семантическим поиском решает это: агент принимает запрос на естественном языке и возвращает релевантные блоки кода или фрагменты прошлых диалогов.

Всё хранится локально: данные не уходят в облако, а значит, подходит тем, кто работает с закрытым кодом или просто не хочет зависеть от внешних API.

Что понадобится?

• Windsurf/Cascade или другая среда, поддерживающая MCP-серверы
• Ollama (локальный фреймворк для запуска моделей, включая эмбеддинг-модели) или платное API для эмбеддингов (embedding, преобразование текста в числовой вектор для поиска по смыслу)
• Компилятор для сборки бинарника (Go, Rust или другой язык, в зависимости от реализации)
• Локальная директория с вашими проектами
• 30 минут на настройку, плюс время на первую индексацию (зависит от объёма кода)

Пошаговая инструкция

1. Выберите директорию для индексации. Укажите корневую папку, где лежат ваши проекты. Сервер будет рекурсивно обходить файлы внутри неё.

2. Разбейте код на смысловые блоки. Парсер должен нарезать файлы не построчно, а по структурным единицам: функции, классы, структуры, конфиги. Чем точнее нарезка, тем релевантнее результаты поиска.

3. Настройте эмбеддинг-модель. Для локальной работы подключите модель через Ollama. Пример запуска Ollama с моделью эмбеддингов:

ollama pull nomic-embed-text
ollama serve

Если нужна скорость выше или объём данных большой, можно использовать платное API (например, OpenAI Embeddings), но тогда данные пойдут через облако.

1. Запустите индексацию. Сервер берёт каждый блок кода, прогоняет через эмбеддинг-модель и сохраняет векторы локально. Индексация идёт в фоне. При первом запуске на большой кодовой базе процесс может занять ощутимое время: десятки минут для сотен файлов.

2. Подключите MCP-сервер к агенту. В настройках Windsurf/Cascade укажите путь к бинарнику вашего MCP-сервера. После подключения агент получит доступ к инструменту семантического поиска.

3. Проверьте поиск. Задайте агенту вопрос на естественном языке, например: «Найди все места, где я парсю JSON-конфиг» или «Покажи, как я обрабатывал ошибки в прошлом проекте». Агент обратится к MCP-серверу, получит релевантные блоки и покажет результат.

Второй MCP: браузер без Node.js

Автор также описал второй MCP-сервер, который управляет браузером Chrome через CDP (Chrome DevTools Protocol, протокол для программного управления браузером). Он работает как Playwright (популярный инструмент для автоматизации браузера), но без зависимостей от Node.js и расширений.

Возможности: навигация по страницам, клики, заполнение форм, снятие скриншотов, инспекция сетевых запросов и консоли, исполнение JS-скриптов. Всё собрано в один бинарник.

Для запуска достаточно:

• Chrome с включённым CDP
• Бинарник MCP-сервера

chrome --remote-debugging-port=9222

После этого агент через MCP получает полный контроль над браузером.

Что делать с этим прямо сейчас?

Разработчику: попробуйте собрать MCP-сервер для своей кодовой базы. Даже на небольшом проекте семантический поиск экономит время, особенно если вы работаете с несколькими репозиториями параллельно. Репозитории автора открыты.

Автору Дзена и копирайтеру: MCP протокол пока инструмент для разработчиков, но принцип «агент ищет по вашим данным» скоро появится в привычных редакторах. Следите за тем, как среды вроде Cursor и Windsurf добавляют поддержку MCP, и вы сможете подключить поиск по своим черновикам и заметкам.

Предпринимателю в РФ: Ollama работает локально, без облака и без VPN. Это редкий случай, когда инструмент полностью независим от зарубежных сервисов. Для команды разработчиков, которая пишет код на нескольких проектах, собственный MCP-сервер экономит часы рутинного поиска в неделю.

Локальный MCP-сервер с семантическим поиском собирается за вечер, работает без облака и превращает ИИ-агента из собеседника в полноценного напарника, который помнит весь ваш код.