Was ist codebase-memory-mcp?
codebase-memory-mcp von DeusData zerlegt ein Repository mit 163 mitgelieferten tree-sitter-Grammatiken in einen SQLite-Wissensgraphen aus Funktionen, Klassen, Dateien, Imports, Aufrufen, Routen und Datenfluss und hält ihn zwischen Sitzungen in ~/.cache/codebase-memory-mcp vor. Seit v0.12.0 nimmt der Graph auch Dokumentation in Markdown und PDF, Architecture Decision Records, Dockerfiles, Kubernetes-Manifeste, Helm-Charts, Terraform und CI-Jobs auf. Ein Agent kann so einem Service über seinen Workload und sein Image bis zu dem Programm folgen, das der Container startet. Ein Hybrid-LSP-Durchlauf verfeinert Aufrufkanten mit Typauflösung für 11 Sprachfamilien, darunter Python, TypeScript, Go, Java und Rust.
Der Server bietet 17 MCP-Werkzeuge, darunter search_graph (strukturelle, BM25- und semantische Suche mit einem ins Binary kompilierten Embedding-Modell), trace_path, detect_changes für den Wirkungsradius eines git-Diffs und das nur lesende, Cypher-ähnliche query_graph. Der Installer richtet 46 Client-Integrationen ein, darunter Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor und OpenCode. Ein optionaler Browser-Viewer, CBM Lens, ist in offener Beta.
Das Repository wurde im Februar 2026 angelegt, steht unter MIT-Lizenz, ist in C geschrieben und hat rund 48.500 Sterne und 4.000 Forks. Die neueste Version ist v0.12.1 vom 16. Oktober 2026. Das npm-Paket verzeichnete in der Woche bis zum 10. November rund 12.100 Downloads, das PyPI-Paket rund 2.100.
codebase-memory-mcp installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/DeusData/codebase-memory-mcp/main/install.sh | bashLohnt sich codebase-memory-mcp?
codebase-memory-mcp erfasst mehr von einem System als jeder andere Codegraph in dieser Kategorie. Wo CodeGraph und GitNexus bei den Quelldateien aufhören, verknüpft es Code mit den Dockerfiles, Kubernetes-Objekten, Helm-Charts, Terraform-Modulen und CI-Schritten, die ihn bauen und ausrollen. trace_path beantwortet deshalb neben "Wer ruft diese Funktion auf?" auch "Was deployt diesen Service?". Diese Breite gibt es unter MIT, was die nichtkommerzielle Lizenz von GitNexus nicht bieten kann.
Die veröffentlichten Zahlen sind groß, stammen aber von den Autoren. Ein arXiv-Preprint der Maintainer vom März 2026 meldet über 31 Repositorys 10-mal weniger Tokenverbrauch und 2.1-mal weniger Werkzeugaufrufe als die Erkundung Datei für Datei. Das README misst einen vollständigen Index des Linux-Kernels, 28M Zeilen in 75K Dateien, mit 3 Minuten auf einem Apple M3 Pro und Cypher-Abfragen unter 1 ms. Eine unabhängige Bestätigung haben wir nicht gefunden.
Beim Datenschutz sind die Voreinstellungen besser als bei der Konkurrenz. Laut README stellt das Binary von sich aus keine Netzwerkanfragen, sucht nicht nach Updates und sammelt keine Telemetrie, während CodeGraph und CocoIndex Code Nutzungsdaten senden, solange man es nicht abstellt. Die semantische Suche läuft mit einem ins Binary kompilierten Embedding-Modell, ohne Ollama oder API-Schlüssel. Releases haben SLSA-Level-3-Provenienz, cosign-Signaturen, Prüfsummen und VirusTotal-Scans; Microsoft Defender meldet einige Builds trotzdem, was das Projekt als Fehlalarm dokumentiert.
Die Installation ist schwerer, als die Werkzeugliste vermuten lässt. Der Schnellstart ist ein curl-to-bash-Skript, und die Binaries von v0.12.0 waren 331 bis 335 MB groß, so groß, dass sie die Installer für npm, PyPI und Go bis v0.12.1 lahmlegten. Der Installer fügt standardmäßig Hooks hinzu; in Claude Code gehört dazu ein nicht blockierender PreToolUse-Hook auf Grep, Glob und Bash, der Graphkontext einspeist und sich mit install --no-hooks entfernen lässt. index_repository akzeptiert jeden Pfad, solange CBM_ALLOWED_ROOT nicht gesetzt ist.
Die eigentliche Frage ist die Reife. Rund 487 Issues sind offen, darunter ein Bericht über ein Speicherleck seit Juni und einer über hohe CPU-Last seit März, und allein v0.12.0 hat 231 Pull Requests zusammengeführt. Ein im Team geteiltes Graph-Artefakt ist optional, aber das README warnt, dass das Committen jeder Aktualisierung die Historie eines Teams über 350 Commits auf rund 6 GB anwachsen ließ.
Wo es sich lohnt
Ein Plattformingenieur in einem Unternehmen, das seine Services auf Kubernetes betreibt
Herausfinden, welche Deployments und Images eine Änderung an einer gemeinsamen Bibliothek erreicht
Das Monorepo mit index_repository indexieren und den Agenten detect_changes auf dem Branch sowie trace_path in den Modi deploy und run ausführen lassen. Er folgt dem Weg von Service über Workload, Image und Dockerfile bis zum Programm; Helm-Werte aus Templates, die er nicht auflösen kann, fehlen, daher Lücken mit check_index_coverage prüfen.
Ein C/C++-Team mit einer langsamen CI-Testsuite
Nur die Tests ausführen, die ein Pull Request betreffen kann
Die experimentelle Smart-CI-Schicht verbindet statische Erreichbarkeit mit Testabdeckung pro Test und fällt auf run_all zurück, wenn Belege fehlen. Sie grenzt nur C/C++-Code mit unterstützten Test-Harnesses ein; wie das README rät, zuerst im reinen Berichtsmodus als Schattenlauf starten.
Eine Engineering-Managerin in einem regulierten Unternehmen, die Agenten in der gesamten Entwicklung einführt
Allen Codegraph-Kontext geben, ohne Anbietervertrag und ohne dass Daten die Laptops verlassen
MIT-Lizenz, keine Telemetrie und kein gehosteter Dienst lassen nichts zu verhandeln. CBM_ALLOWED_ROOT in der verwalteten Konfiguration setzen, um das Indexieren einzugrenzen, und vorab entscheiden, ob die Standard-Hooks bleiben oder mit --no-hooks installiert wird.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Das Skript install.sh per curl holen (unter Windows install.ps1) oder npm, PyPI, Homebrew, AUR, Nix oder go install nutzen; ein Claude-Code-Plugin gibt es ebenfalls. Der Installer erkennt Clients und schreibt MCP-Konfiguration, Skills, drei Agentenprofile und Hooks; Agent neu starten und "Index this project" sagen. auto_index ist standardmäßig aus.
- Integrationen
- 17 Werkzeuge: index_repository, list_projects, delete_project, index_status, check_index_coverage, search_graph, trace_path, detect_changes, query_graph, get_graph_schema, compare_graphs, get_code_snippet, get_file_outline, get_architecture, search_code, manage_adr und ingest_traces. Kein Werkzeug bearbeitet Quellcode: Schreibzugriffe gehen an den Index, sein ADR-Dokument und nur mit persistence: true an einen Graph-Snapshot im Ordner .codebase-memory des Repositorys.
- Daten und Datenschutz
- Indizes und Graph liegen lokal in ~/.cache/codebase-memory-mcp; laut README sendet das Binary keine Telemetrie und stellt keine ungefragten Netzwerkanfragen. CBM Lens lauscht nur nach dem Start auf 127.0.0.1, und sein optionales Browsermodell wird von Hugging Face geladen. Sicherheitshinweise sind nicht veröffentlicht.
- Kosten im großen Maßstab
- Kostenlos; Kosten entstehen nur für lokale CPU, RAM und Speicherplatz. Der Speicherbedarf beim Indexieren lässt sich mit index_max_rss_mb oder CBM_MEM_BUDGET_MB begrenzen. Die Ersparnis zeigt sich auf der Modellrechnung, durch weniger gelesene Dateien pro Frage.
- Grenzen
- Nur stdio; ein nativer HTTP-Transport ist ein offener Feature-Wunsch. Lange synchrone Indexaufrufe können Client-Fristen überschreiten, große Repositorys brauchen daher den asynchronen Modus. Hybrid LSP deckt 11 Sprachfamilien ab; andere fallen auf textuelle Auflösung zurück. Alle aktiven Prozesse müssen exakt denselben Build ausführen.
Was gut ist
- Graph umfasst Code, Dokumentation, Docker, Kubernetes, Helm, Terraform und CI
- MIT-Lizenz; keine Telemetrie und keine Netzwerkaufrufe aus dem Binary
- Nur lesende Cypher-Abfragen und Wirkungsradius von Diffs in 17 Werkzeugen
- Signierte Releases mit SLSA-Level-3-Provenienz
Was nicht
- Rund 487 offene Issues, darunter Berichte zu Speicher und CPU
- Installer hängt standardmäßig Hooks an die Werkzeugaufrufe des Agenten
- Binaries über 330 MB; Schnellstart per curl-to-bash
- Die beworbene Token-Ersparnis stammt aus der Studie der Maintainer selbst
Am besten für
Teams, deren Agenten Änderungen über Services und Deployment-Konfiguration hinweg verfolgen müssen, unter einer Lizenz, die der Arbeitgeber akzeptiert, und ohne dass etwas den Rechner verlässt.
Alternativen zu codebase-memory-mcp
codebase-memory-mcp: häufige Fragen
- Lohnt sich codebase-memory-mcp?
- Der breiteste Codegraph, den man unter MIT betreiben kann, von Funktionen bis zu Helm-Charts und ohne Telemetrie, sofern man mit den Hooks des Installers und fast 500 offenen Issues leben kann. Wir bewerten es mit 4.2 von 5.
- Was kostet codebase-memory-mcp?
- Kostenlos und Open Source (MIT). Kein gehosteter Tarif, kein Konto, kein API-Schlüssel.
- Welche Nachteile hat codebase-memory-mcp?
- Rund 487 offene Issues, darunter Berichte zu Speicher und CPU; Installer hängt standardmäßig Hooks an die Werkzeugaufrufe des Agenten; Binaries über 330 MB; Schnellstart per curl-to-bash; Die beworbene Token-Ersparnis stammt aus der Studie der Maintainer selbst.
- Für wen eignet sich codebase-memory-mcp?
- Teams, deren Agenten Änderungen über Services und Deployment-Konfiguration hinweg verfolgen müssen, unter einer Lizenz, die der Arbeitgeber akzeptiert, und ohne dass etwas den Rechner verlässt.
- Was kostet codebase-memory-mcp für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Kostenlos; Kosten entstehen nur für lokale CPU, RAM und Speicherplatz. Der Speicherbedarf beim Indexieren lässt sich mit index_max_rss_mb oder CBM_MEM_BUDGET_MB begrenzen. Die Ersparnis zeigt sich auf der Modellrechnung, durch weniger gelesene Dateien pro Frage.
- Ist codebase-memory-mcp sicher für Firmendaten?
- Indizes und Graph liegen lokal in ~/.cache/codebase-memory-mcp; laut README sendet das Binary keine Telemetrie und stellt keine ungefragten Netzwerkanfragen. CBM Lens lauscht nur nach dem Start auf 127.0.0.1, und sein optionales Browsermodell wird von Hugging Face geladen. Sicherheitshinweise sind nicht veröffentlicht.
- Was sind die besten Alternativen zu codebase-memory-mcp?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind CodeGraph, GitNexus, code-review-graph, Serena und CocoIndex Code.
Antworten geprüft am 11. Nov. 2026.
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