CodeNexus AI

The context engine for AI coding agents

English | 한국어

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What is CodeNexus?

CodeNexus is a local-first context engine that helps AI coding agents understand your codebase better. It builds a live dependency graph of your code and serves only the relevant context to AI agents, reducing token usage by up to ~99% (real-world measured) while improving code quality.

Key Features

• Local-first: Your code never leaves your machine
• Token reduction: Cut AI context tokens by up to ~99% (real-world measured: 951K → ~4.3K per task on a 211-file project)
• Multi-language: Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C# (7 languages)
• MCP compatible: Built on the official mcp Python SDK (standard Content-Length framed stdio). Works with Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment, OpenCode, Antigravity, and any spec-compliant MCP client.
• Fast indexing: SQLite-based dependency graph

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Quick Start

Installation

pip install codenexus-ai

Developing from source (recommended for local edits): install in editable mode so changes in this repo are picked up immediately. A non-editable pip install . copies the code into site-packages and will silently keep running the old copy even after you edit files here.

git clone https://github.com/uptodatelabs/CodeNexus.git
cd CodeNexus
pip install -e .

Basic Usage

# Index your project
codenexus index

# Search for context
codenexus search "authentication middleware"

# Run context pipeline
codenexus pipeline "fix login bug"

# Check index status
codenexus status

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How It Works

Your Codebase
     ↓
[CodeNexus Indexer]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  Dependency Graph (SQLite + FTS5)   │
│  - Functions, Classes, Imports      │
│  - Call relationships               │
│  - Type information                 │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
[Context Capsule Generator]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  Optimized Context for AI Agent     │
│  - Pivot files: Full source         │
│  - Supporting: Skeleton only        │
│  - Token budget: Respected          │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
AI Agent (Claude Code, Cursor, etc.)

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Claude Code Integration

CodeNexus works with Claude Code to reduce token usage for AI coding agents.

Setup

1. Install CodeNexus

pip install codenexus-ai

2. Edit .claude.json

File location:

• macOS/Linux: ~/.claude.json
• Windows: C:\Users\your-username\.claude.json

3. Add configuration

Add the following to your ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/path/to/your/project", "serve"]
    }
  }
}

⚠️ Important: /path/to/your/project should be the path to the project where you want to use CodeNexus.

Path Examples

❌ Wrong:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\.codenexus", "serve"]

→ CodeNexus config directory (incorrect)

✅ Correct:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]

→ Project directory where you want to use CodeNexus

OS-specific Path Examples

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]
    }
  }
}

macOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/home/username/projects/my-app", "serve"]
    }
  }
}

Multiple Projects

To use CodeNexus with multiple projects, add configuration for each project:

{
  "projects": {
    "C:\\Users\\username\\projects\\app1": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app1", "serve"]
        }
      }
    },
    "C:\\Users\\username\\projects\\app2": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app2", "serve"]
        }
      }
    }
  }
}

Verify Setup

1. Save .claude.json
2. Restart Claude Code
3. Run Claude in your project directory

cd C:\Users\username\projects\my-app
claude

Troubleshooting

If MCP server doesn't connect:

CodeNexus speaks the standard MCP stdio protocol (built on the official mcp Python SDK with Content-Length framed JSON-RPC), so any spec-compliant client (Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment) connects out of the box.

1. Check if CodeNexus is installed:

   pip show codenexus-ai
   

2. Test code execution:

   codenexus --version
   

3. Verify the path is correct (watch for quotes)

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Supported Languages

Language	Status
Python	✅ Full support
JavaScript	✅ Full support
TypeScript	✅ Full support
Go	✅ Full support
Rust	✅ Full support
Java	✅ Full support
C#	✅ Full support

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Supported AI Agents

CodeNexus integrates with AI coding agents via MCP (or skills for OpenClaw). The setup wizard auto-detects installed agents and writes the correct config format for each.

Agent	Config file	MCP key
Claude Code	~/.claude.json	mcpServers
Cursor	~/.cursor/mcp.json	mcpServers
Windsurf	~/.windsurf/mcp.json	mcpServers
GitHub Copilot	~/.copilot/mcp-config.json	mcpServers
Zed	~/.zed/settings.json	mcpServers
Continue.dev	~/.continue/config.json	mcpServers
Augment	~/.augment/settings.json	mcpServers
OpenCode	~/.config/opencode/opencode.jsonc	mcp
Antigravity	~/.gemini/config/mcp_config.json	mcpServers
Hermes Agent	~/.hermes/config.yaml	mcp_servers
Codex	~/.codex/config.toml	mcp_servers
OpenClaw	~/.openclaw/workspace/skills/codenexus/SKILL.md	skill

Other AI Agent Integration

CodeNexus works with various AI coding agents. Here's how to integrate with other popular tools.

OpenClaw Integration

OpenClaw is a personal AI assistant that connects to WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, and more.

Setup

OpenClaw doesn't support MCP directly. Use CodeNexus CLI commands through OpenClaw's skill system.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Create OpenClaw skill:

Create ~/.openclaw/workspace/skills/codenexus/SKILL.md:

---
name: codenexus
description: Search and analyze code using CodeNexus
allowed_tools:
  - bash
---

# CodeNexus Skill

Use CodeNexus to search and analyze code in the workspace.

## Commands

- `codenexus index` - Index the workspace
- `codenexus search "query"` - Search for code
- `codenexus pipeline "task"` - Get context for a task

3. Usage in OpenClaw:

/codenexus search "authentication middleware"
/codenexus pipeline "fix login bug"

Hermes Agent Integration

Hermes Agent is a self-improving AI agent by Nous Research.

Setup

Hermes supports MCP servers. Configure CodeNexus as an MCP server.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Add MCP server to Hermes:

hermes mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

Or add to ~/.hermes/config.yaml:

mcp_servers:
  codenexus:
    command: codenexus
    args:
      - serve
      - -w
      - /path/to/your/project

3. Usage in Hermes:

/hermes search "authentication middleware"
/hermes pipeline "fix login bug"

OpenCode Integration

OpenCode is an open-source AI coding agent. CodeNexus is wired up with its CLI.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Add the MCP server (auto-configures ~/.config/opencode/opencode.jsonc):

opencode mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

Or let the wizard do it:

codenexus wizard setup opencode

3. Verify:

opencode mcp list
# → ✓ codenexus connected

Antigravity Integration

Antigravity (Google's agentic IDE/CLI, agy) supports MCP via its config file. It has no mcp add CLI subcommand, so the server block is injected into the config.

1. Install CodeNexus:

pip install codenexus-ai

2. Apply config via the wizard (writes ~/.gemini/config/mcp_config.json):

codenexus wizard setup antigravity

Or add manually to ~/.gemini/config/mcp_config.json (or your workspace .agents/mcp_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/path/to/your/project", "serve"]
    }
  }
}

3. Reload in the Antigravity CLI/IDE via /mcp, then use CodeNexus through the run_pipeline / get_context_capsule tools.

Other Agents

Any agent that supports CLI commands can use CodeNexus:

# Direct CLI usage
codenexus index
codenexus search "query"
codenexus pipeline "task"
codenexus status

The pipeline command prints a human-readable context capsule (task, detected intent, token estimate, pivot-file panels, and a skeleton tree) rather than raw JSON. Programmatic clients (MCP agents) receive the same data as a structured JSON payload via the run_pipeline tool.

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Token Savings Example

Measured on the openclaw_workspace/projects index (211 files, 4,224 nodes, 62,194 edges):

Sending the entire codebase to the model:

951,322 tokens (full source: Python + JS/TS)

Asking CodeNexus for context on a task (run_pipeline, avg over 5 real tasks):

~4,325 tokens per task

Reduction: ~99.5% — only the files/definitions relevant to the task are returned.

The exact number depends on project size and task scope. CodeNexus always returns the relevant slice, not the whole tree.

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Setup Wizard

CodeNexus includes a setup wizard to easily configure AI coding agents.

Detect Installed Agents

codenexus wizard detect

List Supported Agents

codenexus wizard list

Setup a Specific Agent

# Claude Code
codenexus wizard setup claude_code

# OpenClaw
codenexus wizard setup openclaw

# Hermes Agent
codenexus wizard setup hermes

# Cursor
codenexus wizard setup cursor

# GitHub Copilot
codenexus wizard setup copilot

# Codex
codenexus wizard setup codex

# OpenCode (open-source CLI)
codenexus wizard setup opencode

# Antigravity (Google agentic IDE/CLI — `agy`)
codenexus wizard setup antigravity

# And more...

Note: Setup will automatically index your project after configuration.

Three registration scopes (all via wizard setup, or modes 1/2/3 in wizard interactive):

• Global (default, no flag) — one entry in the agent's global config; applies to every project. The commands above use this.
• Federated multi-repo — wizard setup-workspace <agent> -w <root> --repo ... (mode 2); one registration serves many repos. See Register Multiple Repos with One Agent.
• Per-project local scope — wizard setup <agent> --scope local -p <project> (mode 3); an independent index for one project only. See Independent Per-Project Indexes.

Agent-specific notes

• OpenCode is configured via its CLI (opencode mcp add codenexus -- codenexus -w <project> serve), which writes ~/.config/opencode/opencode.jsonc (JSON5). CodeNexus reads this back automatically.
• Antigravity has no mcp add CLI subcommand, so CodeNexus injects the server block into ~/.gemini/config/mcp_config.json (or your workspace .agents/mcp_config.json). After applying, reload via /mcp in the Antigravity CLI/IDE.

Register Multiple Repos with One Agent

Since one MCP registration can serve many indexes (see Multiple Indexes per Agent), the wizard lets you register several repos with a single agent in one step — no hand-editing of config. This is the convenient path to CodeNexus's token-saving multi-repo context.

Non-interactive (scripts / CI):

codenexus wizard setup-workspace claude \
  -w ~/work/my-workspace \
  --repo alpha=~/code/alpha \
  --repo beta=~/code/beta \
  --repo gamma=~/code/gamma

• -w <root> is the workspace root — a directory that will hold .codenexus/workspace.json. It is not one of the repos; pick any folder (often an empty one you keep for the workspace).
• --repo ALIAS=PATH is repeatable. The alias is how files from that repo show up in results (alpha/src/app.py). If you omit the =PATH form and pass just a path, the folder name is used as the alias.
• Every repo is indexed, and the agent config is written pointing at the workspace root — one registration serves all of them.

Interactive:

codenexus wizard interactive

The wizard offers a mode prompt:

• 1 = Single project — one global index that applies to every project (the original flow).
• 2 = Multi-repo workspace — many repos served via one agent registration (cross-repo context).
• 3 = Per-project local scope — an independent index for THIS project only (run once per project for fully separate, non-mixing indexes; see Independent Per-Project Indexes below).

Choose 2 for a workspace root + repeatable repo path/alias pairs (empty path to finish). Choose 3 and supply the project path for a per-project index.

Append more repos later: re-run the same setup-workspace command with the same -w root and new --repo entries — existing members are kept, new ones are added.

Independent Per-Project Indexes

The federated setup-workspace above serves many repos through one MCP registration — handy for cross-repo context, but the indexes share a serving session. If you instead want fully separate indexes that load only inside a given project (e.g. you have projects A and B and never want their context to mix), register each one with the --scope local flag — run it once per project:

codenexus wizard setup claude --scope local --project ~/code/alpha
codenexus wizard setup claude --scope local --project ~/code/beta

The same flag works for every supported agent — claude, cursor, copilot, zed, codex, opencode, antigravity, continue. The wizard picks the right per-project mechanism for each:

Agent	Per-project config file	Notes
Claude Code	~/.claude.json → projects[<dir>].mcpServers	central map; private to you
Cursor	<project>/.cursor/mcp.json	VCS-shareable
GitHub Copilot	<project>/.vscode/mcp.json	VCS-shareable
Zed	<project>/.zed/settings.json	loaded after worktree trust
Codex	<project>/.codex/config.toml	trusted projects only
OpenCode	<project>/opencode.json (repo root)	merges with global
Antigravity	<project>/.agents/mcp_config.json
Continue.dev	<project>/.continue/mcpServers/codenexus.json	auto-discovered

• The index for project A loads only when the agent opens ~/code/alpha; project B's index loads only inside ~/code/beta. They never share context.
• Existing entries and unrelated keys are preserved; the file is backed up before each write.
• If a global (user-scope) codenexus entry already exists, the wizard warns — it applies to every project and would shadow the per-project one, so remove it (e.g. codenexus wizard clear or edit the file) for the per-project indexes to take effect independently.

Not supported for per-project scope (no documented project-scoped MCP config): Windsurf (global-only), Augment (MCP is GUI-managed), OpenClaw (skills are global to the workspace), Hermes (no public per-project mechanism). For those, use the default setup (global) or the federated setup-workspace.

Clear Index Data

codenexus wizard clear

This will show all index directories and let you select which ones to clear.

For non-interactive use (e.g. scripts/CI), clear everything without prompts:

codenexus wizard clear --all --yes

• --all selects every discovered index
• --yes skips the confirmation prompt

You can also clear specific indexes by typing their IDs (e.g. idx-1,idx-3) or type the project directory name to confirm each deletion individually.

View Index Status & Token Savings

codenexus wizard status            # all indexes (like `wizard clear`)
codenexus wizard status <project>  # one project's index only

Shows one block per discovered index with Nodes / Files / Edges (and Member DBs for multi-repo workspaces) plus a structural token-efficiency breakdown:

• Full code — token cost of all indexed source (len(content.split()) * 1.3).
• Skeleton — token cost of the signature-only form CodeNexus serves (len(signature.split()) * 1.3).
• Token savings — full − skeleton, shown as N tokens (X% compressed).

This is a query-independent structural metric: how much smaller the searchable skeleton index is than the raw source it represents. It is not the per-task capsule savings (those vary by query — run codenexus pipeline <task> for a specific query's estimate). Configured-but-unindexed agents are surfaced as a warning, just like in wizard clear.

Interactive Setup

codenexus wizard interactive

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Roadmap

• Tree-sitter integration for better parsing
• Graph centrality (PageRank) for better ranking
• Local LLM support for additional savings
• Multi-repo workspace support
• VS Code extension
• Function-level call-graph extraction beyond imports (in progress)
• Multi-index serving: one agent registration, many indexes
• Multi-repo registration in the wizard (wizard setup-workspace + interactive)

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Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit your changes (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Open a Pull Request

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License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

Fully open source: there are no tiers or activation keys. All seven languages, session memory, local LLM support and unlimited multi-repo workspaces are available to everyone.

Multiple Indexes per Agent

One MCP registration can serve many indexes: point it at a workspace root containing .codenexus/workspace.json.

The easiest way to build this is the wizard — see Register Multiple Repos with One Agent. For a manual/low-level flow, use the workspace commands:

# 1. Build a workspace (inside the root directory)
codenexus workspace init my-workspace
codenexus workspace add alpha C:/code/alpha
codenexus workspace add beta  C:/code/beta
codenexus workspace index

# 2. Register your agent against the WORKSPACE ROOT
#    args: ["-w", "<workspace-root>", "serve"]

Behavior once served this way:

Tool	Multi-index behavior
run_pipeline / get_context_capsule	Search every member repo; results merged and ranked by centrality
index_status	Reports mode: "multi-repo" plus a per-repo breakdown
get_skeleton	Accepts aliased paths (alpha/src/app.py)
impact-style queries	Run within the owning repo

Only indexed members participate; register more anytime with codenexus workspace add, re-run codenexus workspace index, and restart the MCP server.

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Acknowledgments

• Inspired by vexp - The original context engine
• Built with Python, SQLite, and MCP
• Thanks to all contributors

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Support

If you find CodeNexus useful, consider supporting the project:

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Connect your code. Empower your AI.

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CodeNexus AI — 한국어 문서

AI 코딩 에이전트를 위한 컨텍스트 엔진

English | 한국어

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CodeNexus란?

CodeNexus는 로컬 우선 컨텍스트 엔진으로, AI 코딩 에이전트가 코드베이스를 더 잘 이해하도록 돕습니다. 코드의 실시간 의존성 그래프를 구축하고, AI 에이전트에 관련된 컨텍스트만 제공하여 토큰 사용량을 최대 약 99%(실측값) 절감하면서 코드 품질을 향상시킵니다.

주요 기능

• 로컬 우선: 코드가 기계를 벗어나지 않음
• 토큰 절감: AI 컨텍스트 토큰을 최대 약 99%까지 감축 (실측정: 211개 파일 프로젝트에서 작업당 951K → 약 4.3K)
• 멀티 언어: Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C# (7개 언어)
• MCP 호환: 공식 mcp Python SDK 기반 (표준 Content-Length 프레임 stdio). Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment, OpenCode, Antigravity 및 모든 spec 준수 MCP 클라이언트와 연동
• 빠른 인덱싱: SQLite 기반 의존성 그래프
• PageRank: 중요도 기반 스마트 랭킹 (import 그래프 기반, 실노드 간 엣지)

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빠른 시작

설치

pip install codenexus-ai

소스에서 개발하는 경우(로컬 수정 시 권장): 저장소 내용이 바로 반영되도록 editable 모드로 설치하세요. 일반 pip install .은 코드를 site-packages로 복사하므로, 이후 파일을 수정해도 이전 복사본이 실행됩니다.

git clone https://github.com/uptodatelabs/CodeNexus.git
cd CodeNexus
pip install -e .

기본 사용법

# 프로젝트 인덱싱
codenexus index

# 컨텍스트 검색
codenexus search "인증 미들웨어"

# 컨텍스트 파이프라인 실행
codenexus pipeline "로그인 버그 수정"

# 상태 확인
codenexus status

# 상위 노드 보기
codenexus top

# 임팩트 분석
codenexus impact "main"

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작동 방식

코드베이스
     ↓
[CodeNexus 인덱서]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  의존성 그래프 (SQLite + FTS5)      │
│  - 함수, 클래스, 임포트             │
│  - 호출 관계                        │
│  - 타입 정보                        │
│  - PageRank 중앙성                  │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
[컨텍스트 캡슐 생성기]
     ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  AI 에이전트를 위한 최적화된 컨텍스트│
│  - 피봇 파일: 전체 소스             │
│  - 지원 파일: 스켈리톤만            │
│  - 토큰 예산: 준수                  │
└─────────────────────────────────────┘
     ↓
AI 에이전트 (Claude Code, Cursor 등)

---

Claude Code 연동

CodeNexus는 Claude Code와 연동하여 AI 코딩 에이전트의 토큰 사용량을 줄입니다.

설정 방법

1. CodeNexus 설치

pip install codenexus-ai

2. .claude.json 파일 편집

파일 위치:

• macOS/Linux: ~/.claude.json
• Windows: C:\Users\사용자이름\.claude.json

3. 설정 추가

~/.claude.json 파일에 다음 내용을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "여기에_프로젝트_경로", "serve"]
    }
  }
}

⚠️ 중요: 여기에_프로젝트_경로는 CodeNexus를 사용할 프로젝트의 경로입니다.

경로 설정 예시

❌ 잘못된 예시:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\.codenexus", "serve"]

→ CodeNexus 설정 디렉토리 (오류)

✅ 올바른 예시:

"args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]

→ CodeNexus를 사용할 프로젝트 디렉토리

OS별 경로 예시

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\my-app", "serve"]
    }
  }
}

macOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/home/username/projects/my-app", "serve"]
    }
  }
}

여러 프로젝트 설정

여러 프로젝트에서 CodeNexus를 사용하려면, 각 프로젝트별로 설정을 추가하세요:

{
  "projects": {
    "C:\\Users\\username\\projects\\app1": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app1", "serve"]
        }
      }
    },
    "C:\\Users\\username\\projects\\app2": {
      "mcpServers": {
        "codenexus": {
          "command": "codenexus",
          "args": ["-w", "C:\\Users\\username\\projects\\app2", "serve"]
        }
      }
    }
  }
}

설정 확인

1. .claude.json 파일 저장
2. Claude Code 재시작
3. CodeNexus를 사용할 프로젝트 디렉토리에서 Claude 실행

cd C:\Users\username\projects\my-app
claude

문제 해결

MCP 서버가 연결되지 않는 경우:

CodeNexus는 표준 MCP stdio 프로토콜(공식 mcp Python SDK 기반, Content-Length 프레임 JSON-RPC)을 사용하므로, spec을 준수하는 모든 클라이언트(Hermes, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue.dev, GitHub Copilot, Codex, Augment)와 즉시 연결됩니다.

1. CodeNexus가 설치되어 있는지 확인:

   pip show codenexus-ai
   

2. 코드 실행 테스트:

   codenexus --version
   

3. 경로가 올바른지 확인 (따옴표 주의)

---

지원 언어

언어	상태
Python	✅ 완전 지원
JavaScript	✅ 완전 지원
TypeScript	✅ 완전 지원
Go	✅ 완전 지원
Rust	✅ 완전 지원
Java	✅ 완전 지원
C#	✅ 완전 지원

AST 정밀 인덱싱을 위해 파싱 extras 설치를 권장합니다: pip install "codenexus-ai[full]". 없으면 내장 regex 스캐너로 폴백합니다. import 그래프 해석·PageRank 랭킹·임팩트 분석은 두 모드 모두에서 동작합니다.

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지원 AI 에이전트

CodeNexus는 MCP(MCP 미지원 에이전트는 스킬)로 AI 코딩 에이전트와 연동됩니다. 설정 마법사가 설치된 에이전트를 자동 감지하고 각각 올바른 설정 형식을 기록합니다.

에이전트	설정 파일	MCP 키
Claude Code	~/.claude.json	mcpServers
Cursor	~/.cursor/mcp.json	mcpServers
Windsurf	~/.windsurf/mcp.json	mcpServers
GitHub Copilot	~/.copilot/mcp-config.json	mcpServers
Zed	~/.zed/settings.json	mcpServers
Continue.dev	~/.continue/config.json	mcpServers
Augment	~/.augment/settings.json	mcpServers
OpenCode	~/.config/opencode/opencode.jsonc	mcp
Antigravity	~/.gemini/config/mcp_config.json	mcpServers
Hermes Agent	~/.hermes/config.yaml	mcp_servers
Codex	~/.codex/config.toml	mcp_servers
OpenClaw	~/.openclaw/workspace/skills/codenexus/SKILL.md	skill

---

다른 AI 에이전트 연동

OpenClaw 연동

OpenClaw는 WhatsApp, Telegram, Slack, Discord 등과 연결되는 개인 AI 어시스턴트입니다.

설정 방법

OpenClaw는 MCP를 직접 지원하지 않습니다. 스킬 시스템을 통해 CLI 명령어를 사용합니다.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. OpenClaw 스킬 생성:

~/.openclaw/workspace/skills/codenexus/SKILL.md 파일 생성:

---
name: codenexus
description: CodeNexus로 코드 검색 및 분석
allowed_tools:
  - bash
---

# CodeNexus 스킬

CodeNexus를 사용하여 워크스페이스의 코드를 검색하고 분석합니다.

## 명령어

- `codenexus index` - 워크스페이스 인덱싱
- `codenexus search "query"` - 코드 검색
- `codenexus pipeline "task"` - 태스크용 컨텍스트 생성

3. OpenClaw에서 사용:

/codenexus search "인증 미들웨어"
/codenexus pipeline "로그인 버그 수정"

Hermes Agent 연동

Hermes Agent는 Nous Research의 자기 개선 AI 에이전트입니다.

설정 방법

Hermes는 MCP 서버를 지원합니다. CodeNexus를 MCP 서버로 설정하세요.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. MCP 서버 추가:

hermes mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

또는 ~/.hermes/config.yaml에 추가:

mcp_servers:
  codenexus:
    command: codenexus
    args:
      - serve
      - -w
      - /path/to/your/project

3. Hermes에서 사용:

/hermes search "인증 미들웨어"
/hermes pipeline "로그인 버그 수정"

OpenCode 연동

OpenCode는 오픈 소스 AI 코딩 에이전트입니다. CodeNexus는 CLI와 바로 연결됩니다.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. MCP 서버 추가 (~/.config/opencode/opencode.jsonc 자동 구성):

opencode mcp add codenexus -- codenexus -w /path/to/your/project serve

마법사 사용:

codenexus wizard setup opencode

3. 확인:

opencode mcp list
# → ✓ codenexus connected

Antigravity 연동

Antigravity(구글 에이전틱 IDE/CLI, agy)는 설정 파일을 통해 MCP를 지원합니다. mcp add 하위 명령이 없으므로 설정에 서버 블록을 주입합니다.

1. CodeNexus 설치:

pip install codenexus-ai

2. 마법사로 적용 (~/.gemini/config/mcp_config.json 기록):

codenexus wizard setup antigravity

또는 ~/.gemini/config/mcp_config.json(또는 워크스페이스 .agents/mcp_config.json)에 직접 추가:

{
  "mcpServers": {
    "codenexus": {
      "command": "codenexus",
      "args": ["-w", "/path/to/your/project", "serve"]
    }
  }
}

3. Antigravity CLI/IDE에서 /mcp로 리로드 후 run_pipeline / get_context_capsule 도구를 통해 CodeNexus를 사용합니다.

다른 에이전트

CLI 명령어를 지원하는 모든 에이전트에서 사용 가능:

# 직접 CLI 사용
codenexus index
codenexus search "query"
codenexus pipeline "task"
codenexus status

# 프로그래밍 방식 사용을 위한 JSON 출력
codenexus search "query" --json

pipeline 명령은 원시 JSON 대신 사람이 읽는 컨텍스트 캡슐(작업, 감지된 의도, 토큰 추정, 피봇 파일 패널, 스켈리톤 트리)을 출력합니다. 프로그래밍 클라이언트(MCP 에이전트)는 run_pipeline 도구로 동일 데이터를 구조화된 JSON으로 받습니다.

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토큰 절감 예시

openclaw_workspace/projects 인덱스 기준 측정 (211개 파일, 4,224개 노드, 62,194개 엣지):

전체 코드베이스를 모델에 전송할 때:

951,322 토큰 (전체 소스: Python + JS/TS)

작업별로 CodeNexus에 컨텍스트 요청할 때 (run_pipeline, 실제 작업 5개 평균):

작업당 ~4,325 토큰

절감율: 약 99.5% — 작업과 관련된 파일/정의만 반환됩니다.

정확한 수치는 프로젝트 크기와 작업 범위에 따라 다릅니다. CodeNexus는 항상 전체 트리가 아닌 관련된 일부만 반환합니다.

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설정 마법사

CodeNexus는 AI 코딩 에이전트를 쉽게 설정할 수 있는 마법사를 포함하고 있습니다.

설치된 에이전트 감지

codenexus wizard detect

지원되는 에이전트 목록

codenexus wizard list

특정 에이전트 설정

# Claude Code
codenexus wizard setup claude_code

# OpenClaw
codenexus wizard setup openclaw

# Hermes Agent
codenexus wizard setup hermes

# Cursor
codenexus wizard setup cursor

# GitHub Copilot
codenexus wizard setup copilot

# Codex
codenexus wizard setup codex

# OpenCode (오픈 소스 CLI)
codenexus wizard setup opencode

# Antigravity (구글 에이전틱 IDE/CLI — `agy`)
codenexus wizard setup antigravity

# 그 외...

참고: 설정 후 자동으로 프로젝트를 인덱싱합니다.

세 가지 등록 스코프 (모두 wizard setup 또는 wizard interactive의 모드 1/2/3):

• 전역(기본, 플래그 없음) — 에이전트 전역 config에 항목 1개; 모든 프로젝트에 적용. 위 명령들이 이에 해당.
• 연동 멀티-repo — wizard setup-workspace <agent> -w <root> --repo ...(모드 2); 1개 등록으로 여러 레포 서빙. 하나의 에이전트에 여러 레포 등록 참조.
• 프로젝트별 로컬 스코프 — wizard setup <agent> --scope local -p <project>(모드 3); 한 프로젝트만의 독립 인덱스. 프로젝트별 독립 인덱스 참조.

에이전트별 참고 사항

• OpenCode는 CLI로 구성합니다(opencode mcp add codenexus -- codenexus -w <project> serve) — ~/.config/opencode/opencode.jsonc(JSON5)에 기록되며 CodeNexus가 자동으로 읽어 들입니다.
• Antigravity는 mcp add 하위 명령이 없으므로 CodeNexus가 ~/.gemini/config/mcp_config.json(또는 워크스페이스 .agents/mcp_config.json)에 서버 블록을 주입합니다. 적용 후 Antigravity에서 /mcp로 리로드하세요.

하나의 에이전트에 여러 레포 등록

MCP 등록 하나로 여러 인덱스를 서빙하므로(에이전트별 멀티 인덱스 참고), 마법사를 통해 여러 레포를 한 번에 등록할 수 있습니다 — 설정 파일을 직접 편집할 필요 없습니다. 토큰 절감 멀티-repo 컨텍스트로 가는 가장 편리한 경로입니다.

비대화형 (스크립트 / CI):

codenexus wizard setup-workspace claude \
  -w ~/work/my-workspace \
  --repo alpha=~/code/alpha \
  --repo beta=~/code/beta \
  --repo gamma=~/code/gamma

• -w <루트>는 워크스페이스 루트 — .codenexus/workspace.json이 저장될 디렉토리입니다. 레포 중 하나가 아니며, 보통 워크스페이스용으로 비워둔 빈 폴더를 지정하면 됩니다.
• --repo ALIAS=PATH는 반복 가능합니다. 별칭은 결과에서 해당 레포 파일이 표시되는 방식(alpha/src/app.py)입니다. =PATH 형태를 생략하고 경로만 넘기면 폴더명이 별칭으로 쓰입니다.
• 모든 레포가 인덱싱되며, 에이전트 설정은 워크스페이스 루트를 가리키도록 기록됩니다 — 등록 하나가 전부를 서빙합니다.

대화형:

codenexus wizard interactive

마법사가 모드 프롬프트를 제공합니다:

• 1 = 단일 프로젝트 — 모든 프로젝트에 적용되는 전역 인덱스 1개(기존 흐름).
• 2 = 멀티-repo 워크스페이스 — 1개 에이전트 등록으로 여러 레포 서빙(교차-repo 문맥).
• 3 = 프로젝트별 로컬 스코프 — 이 프로젝트만의 독립 인덱스(프로젝트마다 한 번 실행해 완전 분리된 비-혼합 인덱스; 아래 프로젝트별 독립 인덱스 참조).

2를 선택하면 워크스페이스 루트와 반복 가능한 레포 경로/별칭 쌍을 입력합니다(빈 경로로 종료). 3을 선택하면 프로젝트 경로를 입력해 프로젝트별 인덱스를 만듭니다.

나중에 레포 추가: 동일한 -w 루트로 같은 setup-workspace 명령을 새 --repo 항목과 함께 다시 실행하면 — 기존 멤버는 유지되고 새 레포만 추가됩니다.

프로젝트별 독립 인덱스

위의 setup-workspace 연동 방식은 하나의 MCP 등록으로 여러 레포를 서빙합니다 — 레포 간 문맥을 함께 쓸 수 있어 편리하지만, 인덱스가 하나의 서빙 세션을 공유합니다. 반면 프로젝트별로 완전히 분리된 인덱스, 즉 해당 프로젝트 안에서 에이전트를 실행할 때만 로드되는 인덱스를 원한다면(예: A, B 프로젝트가 있고 문맥이 섞이는 것을 원치 않을 때) --scope local 플래그로 각각 등록합니다 — 프로젝트마다 한 번씩 실행:

codenexus wizard setup claude --scope local --project ~/code/alpha
codenexus wizard setup claude --scope local --project ~/code/beta

같은 플래그가 모든 지원 에이전트에 동작합니다 — claude, cursor, copilot, zed, codex, opencode, antigravity, continue. 마법사가 각 에이전트에 맞는 프로젝트별 메커니즘을 선택합니다:

에이전트	프로젝트별 config 파일	비고
Claude Code	~/.claude.json → projects[<dir>].mcpServers	중앙 맵; 사용자에게 비공개
Cursor	<프로젝트>/.cursor/mcp.json	VCS 공유 가능
GitHub Copilot	<프로젝트>/.vscode/mcp.json	VCS 공유 가능
Zed	<프로젝트>/.zed/settings.json	worktree 신뢰 후 로드
Codex	<프로젝트>/.codex/config.toml	신뢰된 프로젝트만
OpenCode	<프로젝트>/opencode.json (루트)	전역과 병합
Antigravity	<프로젝트>/.agents/mcp_config.json
Continue.dev	<프로젝트>/.continue/mcpServers/codenexus.json	자동 발견

• 프로젝트 A의 인덱스는 에이전트가 ~/code/alpha를 열 때 만 로드되고, 프로젝트 B의 인덱스는 ~/code/beta 안에서만 로드됩니다. 문맥이 섞이지 않습니다.
• 기존 항목과 관련 없는 키는 보존되며, 쓰기 전에 파일이 백업됩니다.
• 전역(사용자 스코프) codenexus 항목이 이미 있으면 마법사가 경고합니다 — 전역 항목은 모든 프로젝트에 적용되어 프로젝트별 항목을 가리므로, codenexus wizard clear 또는 파일 직접 수정으로 제거하세요.

프로젝트별 스코프 미지원 (문서화된 프로젝트 단위 MCP config 없음): Windsurf(전역 전용), Augment(MCP는 GUI 관리), OpenClaw(스킬은 워크스페이스에 전역), Hermes(공개된 프로젝트별 메커니즘 없음). 이들은 기본 setup(전역) 또는 연동 setup-workspace를 사용하세요.

인덱스 삭제

codenexus wizard clear

인덱스 디렉토리를 표시하고, 선택적으로 삭제할 수 있습니다.

스크립트/CI 등 비대화형 환경에서는 프롬프트 없이 전체 삭제:

codenexus wizard clear --all --yes

• --all: 발견된 모든 인덱스 선택
• --yes: 확인 프롬프트 생략

ID 지정 삭제(idx-1,idx-3 입력)나 프로젝트 디렉토리명 입력으로 개별 확인 삭제도 가능합니다.

인덱스 상태 및 토큰 절약량 확인

codenexus wizard status            # 모든 인덱스 (`wizard clear`와 동일)
codenexus wizard status <project>  # 특정 프로젝트 인덱스만

발견된 각 인덱스별로 Nodes / Files / Edges(다중-repo 워크스페이스는 Member DBs 포함)와 구조적 토큰 효율 분석을 보여줍니다:

• Full code — 인덱싱된 전체 소스의 토큰 비용(len(content.split()) * 1.3).
• Skeleton — CodeNexus가 검색에 사용하는 서명 전용 형태의 토큰 비용 (len(signature.split()) * 1.3).
• Token savings — full − skeleton, N tokens (X% compressed)로 표시.

이것은 쿼리와 무관한 구조적 지표입니다(검색 가능한 skeleton 인덱스가 원본 소스보다 얼마나 작은가). 작업별 캡슐 절약량이 아닙니다 — 그것은 쿼리마다 다르므로 codenexus pipeline <task>로 특정 쿼리의 추정치를 확인하세요. 설정은 됐지만 인덱스가 없는 에이전트는 wizard clear와 동일하게 경고로 표시됩니다.

대화형 설정

codenexus wizard interactive

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CLI 명령어

명령어	설명
codenexus index	워크스페이스 인덱싱
codenexus search <query>	컨텍스트 검색 (--json 지원)
codenexus pipeline <task>	컨텍스트 파이프라인 실행
codenexus status	인덱스 상태 확인 (--json 지원)
codenexus top	중앙성 상위 노드 보기
codenexus impact <symbol>	임팩트 분석
codenexus serve	MCP 서버 시작
codenexus clear	인덱스 데이터 삭제

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로드맵

• 기본 의존성 그래프
• PageRank 중앙성 (import 그래프 기반, 실노드 간 엣지)
• 병렬 인덱싱
• 증분 인덱싱
• Tree-sitter 통합 (pip install "codenexus-ai[full]")
• 로컬 LLM 지원
• 멀티 레포 워크스페이스
• VS Code 확장
• 함수 수준 콜그래프 추출 확대 (진행 중)
• 멀티 인덱스 서빙: 에이전트 등록 하나로 여러 인덱스
• 마법사 멀티-repo 등록 (wizard setup-workspace + 대화형)

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기여하기

기여를 환영합니다! Pull Request를 제출해주세요.

1. Fork 하기
2. 피처 브랜치 만들기 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 커밋하기 (git commit -m 'Amazing feature 추가')
4. 푸시하기 (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request 열기

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라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스로 제공됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

완전 오픈소스: 티어나 활성화 키가 없습니다. 7개 언어 전체, 세션 메모리, 로컬 LLM, 무제한 멀티레포 워크스페이스를 모두에게 제공합니다.

에이전트별 멀티 인덱스

MCP 등록 하나로 여러 인덱스를 사용할 수 있습니다. .codenexus/workspace.json이 있는 워크스페이스 루트를 바라보게 하세요.

가장 쉬운 구성 방법은 마법사입니다 — 하나의 에이전트에 여러 레포 등록을 참고하세요. 수동/저수준 흐름은 workspace 명령을 사용합니다:

# 1. 워크스페이스 구성 (루트 디렉토리에서)
codenexus workspace init my-workspace
codenexus workspace add alpha C:/code/alpha
codenexus workspace add beta  C:/code/beta
codenexus workspace index

# 2. 에이전트를 워크스페이스 루트에 등록
#    args: ["-w", "<워크스페이스-루트>", "serve"]

이렇게 서빙하면:

도구	멀티 인덱스 동작
run_pipeline / get_context_capsule	모든 멤버 레포를 검색, 중앙성 순으로 병합 반환
index_status	mode: "multi-repo" 및 레포별 통계 보고
get_skeleton	별칭 경로(alpha/src/app.py) 지원
임팩트 조회	해당 노드가 속한 레포 내부에서 수행

인덱싱된 멤버만 참여합니다. codenexus workspace add로 추가하고 codenexus workspace index 재실행 후 MCP 서버를 재시작하면 됩니다.

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감사의 말

• vexp에서 영감을 받음
• Python, SQLite, MCP로 구축
• 모든 기여자에게 감사

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지원

CodeNexus가 유용하다면 프로젝트 지원을 고려해주세요:

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코드를 연결하세요. AI를 강화하세요.