CodeOracle
Servidor MCP auto-alojado para búsqueda híbrida de código y memoria de decisiones. Indexa repositorios locales, extrae razones de diseño desde PRs/commits y ofrece herramientas citadas para agentes de IA como Cursor o Claude Code sin enviar datos a la nube por defecto.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 17:58 · upstream 22 sept 2026, 15:05 · release sin release detectada
Qué es CodeOracle
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
CodeOracle es una capa de memoria durable diseñada para agentes de código que requieren contexto histórico más allá del árbol actual del repositorio. Funciona como un servidor MCP auto-alojado que indexa chunks de código y extrae decisiones arquitectónicas ('WHY') desde la historia de Git y PRs, garantizando que cada respuesta incluya citas verificables a archivos o URLs.
- Búsqueda híbrida de código con embeddings y texto para recuperar fragmentos específicos.
- Memoria de decisiones arquitectónicas extraídas de PRs y commits históricos.
- Integración directa con clientes MCP como Cursor, Claude Code o VS Code.
- Actualización automática del índice mediante webhooks de GitHub push.
- Operación en entornos air-gapped o offline para la capa de búsqueda.
- Privacidad por defecto: ejecución local sin envío de código a la nube.
- Citas obligatorias: cada respuesta incluye filePath o sourceUrl verificable.
- Arquitectura modular con contratos compartidos y validación Zod.
- Soporte multi-proveedor LLM vía configuración YAML flexible.
- Indexación persistente en PostgreSQL con vectores en Qdrant.
- La calidad de la extracción de decisiones depende críticamente del modelo LLM configurado.
- No reemplaza la indexación nativa del editor para consultas rápidas in-sesión.
- Requiere infraestructura propia (CPU/RAM) para ejecutar el stack completo.
- Las respuestas pueden ser vacías si el contexto en los PRs no justifica una decisión.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar con pnpm o Docker Compose. Configurar Ollama localmente para embeddings y chat (nomic-embed-text, qwen2.5-coder). Migrar base de datos y configurar providers.yaml con endpoints locales o cloud. Usar webhooks para reindexación incremental. Asegurar recursos: 4 núcleos CPU, 8GB RAM, 30GB disco mínimo.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.