Repolode
ory

ory/lumen

Локальный MCP-сервер для семантического поиска по коду: Claude Code, Codex, Cursor и OpenCode находят нужное по смыслу с помощью эмбеддингов Ollama или LM Studio.

Звёзды
316
Форки
37
Открытые issues
29
Последний коммит
27 дней назад

Что это?

Lumen — локальный движок семантического поиска по коду для AI-агентов, помогающих писать код. Он работает как MCP-сервер и строит векторный индекс проекта, чтобы агент мог вызывать semantic_search и находить нужные функции, типы и модули, не читая файлы целиком. Эмбеддинги создаются локальным сервером Ollama или LM Studio и хранятся в SQLite с sqlite-vec, поэтому код не покидает вашу машину, а облачные сервисы и внешние базы данных не нужны.

Файлы разбиваются на семантические фрагменты: для Go используется встроенный AST Go, а для других языков — грамматики tree-sitter. Дерево Меркла по хешам файлов позволяет при следующих запусках повторно создавать эмбеддинги только для изменённых файлов. Git worktrees одного репозитория могут совместно использовать данные индекса. Индексы хранятся в ~/.local/share/lumen, а не в самом репозитории.

В проект входят плагины для Claude Code, Cursor, Codex и OpenCode. В README также приведены результаты тестирования задач по исправлению ошибок на нескольких языках: они показывают снижение затрат и расхода токенов при сохранении качества патчей.

Ключевые возможности

  • 01Семантический поиск функций, типов и модулей через MCP-инструмент
  • 02Инкрементальная индексация: повторное создание эмбеддингов только для изменённых файлов с помощью сравнения деревьев Меркла
  • 03Локальные эмбеддинги через Ollama или LM Studio без зависимости от облачных сервисов
  • 04Хранение в SQLite с sqlite-vec вне каталога проекта
  • 05Поддержка 12 семейств языков с использованием AST Go и парсеров tree-sitter
  • 06Git worktrees совместно используют данные индекса, а новые worktrees получают начальные данные от соседних

Сценарии использования

  • Поиск нужного кода в большом монорепозитории с помощью Claude Code или Codex без чтения файлов целиком
  • Сохранение конфиденциальности исходного кода за счёт создания эмбеддингов полностью на локальной машине
  • Снижение расхода токенов, когда AI-агент изучает незнакомую кодовую базу
  • Ускорение работы с несколькими Git worktrees одного проекта

Быстрый старт

  1. 1

    Установите Ollama и загрузите модель эмбеддингов по умолчанию

    ollama pull ordis/jina-embeddings-v2-base-code
  2. 2

    Установите плагин Claude Code из marketplace

    /plugin marketplace add ory/claude-plugins
  3. 3

    Установите плагин Lumen в Claude Code

    /plugin install lumen@ory
  4. 4

    Запустите новую сессию Claude и выполните проверку работоспособности

    /lumen:doctor

Что важно знать

  • Вместе с агентом должен работать локальный сервер эмбеддингов Ollama или LM Studio.
  • В метаданных лицензия указана как NOASSERTION, поэтому перед использованием проверьте файл LICENSE.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое lumen?
Локальный MCP-сервер для семантического поиска по коду: Claude Code, Codex, Cursor и OpenCode находят нужное по смыслу с помощью эмбеддингов Ollama или LM Studio. Lumen — локальный движок семантического поиска по коду для AI-агентов, помогающих писать код. Он работает как MCP-сервер и строит векторный индекс проекта, чтобы агент мог вызывать semantic_search и находить нужные функции, типы и модули, не читая файлы целиком. Эмбеддинги создаются локальным сервером Ollama или LM Studio и хранятся в SQLite с sqlite-vec, поэтому код не покидает вашу машину, а облачные сервисы и внешние базы данных не нужны.
lumen можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
lumen распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
lumen всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в lumen — 11 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать lumen?
Поиск нужного кода в большом монорепозитории с помощью Claude Code или Codex без чтения файлов целиком Сохранение конфиденциальности исходного кода за счёт создания эмбеддингов полностью на локальной машине Снижение расхода токенов, когда AI-агент изучает незнакомую кодовую базу Ускорение работы с несколькими Git worktrees одного проекта
Как установить lumen?
Установите Ollama и загрузите модель эмбеддингов по умолчанию: ollama pull ordis/jina-embeddings-v2-base-code Установите плагин Claude Code из marketplace: /plugin marketplace add ory/claude-plugins Установите плагин Lumen в Claude Code: /plugin install lumen@ory Запустите новую сессию Claude и выполните проверку работоспособности: /lumen:doctor
Где скачать lumen?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/ory/lumen

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

CLI для семантического поиска по коду с локальными эмбеддингами, анализом графа вызовов и MCP-сервером для AI-агентов — с приоритетом конфиденциальности.

1,9 тыс.+11 за неделю160CMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 5 дней назад

Локальный инструмент на Rust, который обеспечивает Claude Code постоянную память о прошлых диалогах с помощью семантического поиска и работает как MCP-сервер.

230+2 за неделю29RustMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 5 дней назад