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Semble

Name: Semble MCP Server
Author: MinishLab

Code-Suche, die ~2% von grep+read an tokens kostet — semantisch + lexikalisch, vollständig lokal, unter einer Sekunde bei Repos mit einer Million Zeilen.

Semble ist ein Code-Suche-MCP von Minish Lab. Es indiziert ein Repo mit hybriden sparse+dense Embeddings und liefert Claude semantisch genauere Suchergebnisse als grep — kein Bedarf, ganze Dateien zu laden. Der Token-Verbrauch ist erheblich geringer als beim üblichen 'grep dann lesen'-Muster, besonders bei großen Monorepos.

▶ Demo ansehen 📦 Installieren 💡 Anwendungsfälle

Warum nutzen

Hauptfunktionen

Hybrides sparse+dense Retrieval — findet sowohl exakte Symbole als auch konzeptionelle Treffer
~98% Token-Reduktion gegenüber grep+read-Baselines
Sub-Sekunden-Abfragen sogar bei 1M+ LOC-Repos
Vollständig lokale Embeddings — keine API-Aufrufe
Inkrementelle Indizierung bei Dateiänderungen

Live-Demo

In der Praxis

semble-mcp.replay ▶ bereit

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Installieren

Wählen Sie Ihren Client

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "semble-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "semble[mcp]",
        "semble"
      ]
    }
  }
}

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Nach dem Speichern neu starten.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "semble-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "semble[mcp]",
        "semble"
      ]
    }
  }
}

Cursor nutzt das gleiche mcpServers-Schema wie Claude Desktop. Projektkonfiguration schlägt die globale.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "semble-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "semble[mcp]",
        "semble"
      ]
    }
  }
}

Klicken Sie auf das MCP-Servers-Symbol in der Cline-Seitenleiste, dann "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "semble-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "semble[mcp]",
        "semble"
      ]
    }
  }
}

Gleiche Struktur wie Claude Desktop. Windsurf neu starten zum Übernehmen.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "semble-mcp",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "semble[mcp]",
        "semble"
      ]
    }
  ]
}

Continue nutzt ein Array von Serverobjekten statt einer Map.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "semble-mcp": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "--from",
          "semble[mcp]",
          "semble"
        ]
      }
    }
  }
}

In context_servers hinzufügen. Zed lädt beim Speichern neu.

claude mcp add semble-mcp -- uvx --from semble[mcp] semble

Einzeiler. Prüfen mit claude mcp list. Entfernen mit claude mcp remove.

Anwendungsfälle

Praxisnahe Nutzung: Semble

Finden, wo ein Konzept in einem großen Repo implementiert ist

👤 Ingenieure, die große Codebasen erkunden ⏱ ~5 min beginner

Wann einsetzen: Du brauchst eine Antwort auf 'Wo findet die Session-Validierung statt?' in einem Schuss.

Voraussetzungen

Repo indiziert — semble index . — erster Lauf dauert ein paar Minuten bei großen Repos

Ablauf

Suchen

Use semble. Find where session token validation logic lives. Return file:line ranges.✓ Kopiert

→ 3–5 Treffer mit konkreten Datei:Zeile-Bereichen
Gezielt lesen

Read just those line ranges (not whole files). Summarize the validation flow.✓ Kopiert

→ Kompakte Flow-Zusammenfassung; kleiner Token-Fußabdruck

Ergebnis: Frage beantwortet mit einem Bruchteil der Tokens, die grep+read verbrennen würde.

Fallstricke

Veralteter Index nach großen Rebases — semble reindex oder einen File-Watcher-Hook einrichten

Kombinieren mit: filesystem

Verwendung eines Coding-Patterns im Repo auditieren

👤 Refactoring-Teams ⏱ ~15 min intermediate

Wann einsetzen: Du willst einen Helper deprecaten und brauchst alle Verwendungen + Varianten.

Ablauf

Lexikalischer Durchlauf

Find all calls to legacy_token_check.✓ Kopiert

→ Exakte Trefferliste
Semantischer Durchlauf

Find functions that do the same job under a different name.✓ Kopiert

→ Ähnliche Implementierungen markiert

Ergebnis: Refactoring-Umfang vollständig bekannt vor dem Start.

Fallstricke

False Positives beim semantischen Durchlauf — Jeden Kandidaten verifizieren; semble gibt einen Ähnlichkeits-Score zur Triage

Kombinationen

Mit anderen MCPs für 10-fache Wirkung

semble-mcp + filesystem

Such → gezieltes Lese-Muster (nur die von semble zurückgegebenen Bereiche)

Use semble to find candidates, then filesystem to read just the matched ranges.✓ Kopiert

semble-mcp + github

Refactoring-PR mit allen aktualisierten Call-Stellen erstellen

Find all call sites with semble, generate a PR that updates each.✓ Kopiert

Werkzeuge

Was dieses MCP bereitstellt

Werkzeug	Eingaben	Wann aufrufen	Kosten
search	query, k?, mode?	Standard — nach Konzept suchen	free
lexical_search	pattern, k?	Exakte tokens / Regex	free
index	path	Erster Lauf / nach großer Umstrukturierung	free
reindex	path	Nach Änderungen aufholen	free

Kosten & Limits

Was der Betrieb kostet

API-Kontingent: Keine — lokal
Tokens pro Aufruf: Minimal — in der Regel 100–500
Kosten in €: Kostenlos
Tipp: Repo einmal indizieren; Abfragen sind günstig. Token-Einsparungen kumulieren sich.

Sicherheit

Rechte, Secrets, Reichweite

Minimale Scopes: Local file read for indexing

Credential-Speicherung: Keine

Datenabfluss: Keine — Embeddings bleiben lokal

Fehlerbehebung

Häufige Fehler und Lösungen

Indexing OOM on huge repos

Batch-Größe in der Konfiguration reduzieren oder pro Paket indizieren

Search returns nothing relevant

Neu indizieren — lokale Kopie könnte abgewichen sein; oder Abfrage verfeinern

uvx install hangs

Mit uv pip install semble[mcp] vorwärmen

Alternativen

Semble vs. andere

Alternative	Wann stattdessen	Kompromiss
ripgrep + grep MCP	Nur Exact-Match-Suche nötig	Kein semantischer Recall; höhere Token-Kosten bei Ergebnissen
ast-grep / serena	Syntax-bewusste strukturelle Suche/Ersetzung gewünscht	Anderes Modell; nicht Embedding-basiert

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Ressourcen

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