为AI编码代理构建本地优先的上下文引擎——符号图+语义搜索，无需云端

分享一个我一直在构建的项目：**Argyph**，一个 **MCP** **服务器**，它为 AI 编码代理（Claude，或任何支持 MCP 的工具）提供对 **代码库**的结构化和语义化 **理解**。问题在于：代理擅长推理，但不擅长检索。它们使用 grep、猜测、将整个文件拖入有限的上下文窗口。大多数试图解决此问题的上下文工具都依赖云端向量数据库和远程嵌入 API。Argyph 完全在本地运行——单个二进制文件、内置向量存储、捆绑嵌入模型，无需 API 密钥。它构建了一个三层索引（文件清单 → tree-sitter 符号图 → 嵌入向量），每一层在下一层完成之前即可使用，因此代理几乎可以立即查询。它被设计为只读——从不编辑、提交或运行代码。开源，Rust 编写，采用 MIT/Apache-2.0 许可。**GitHub:** [**https://github.com/Ezzy1630/argyph**](https://github.com/Ezzy1630/argyph)