Rubyコードベース用のRAG（Retrieval-Augmented Generation）システム。コードベースを解析してベクトルデータベースを構築し、自然言語の質問に対して関連するコードを参照しながら回答を生成します。

• コードチャンキング: Rubyファイルを意味のある単位（クラス、モジュール、メソッドなど）で分割
• エンベディング生成: OpenRouter APIを使用してコードの意味を表すベクトルを生成
• ベクトルデータベース: 高速な類似検索のためのインデックスを構築
• 質問応答: 自然言語の質問に対して関連コードを参照した回答を生成
• MCPサーバー: Clineから直接利用可能なインターフェース

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/username/codebase-rag-ruby.git
cd codebase-rag-ruby

# 依存関係のインストール
bundle install

APIキーは以下の方法で指定できます：

1. コマンドラインオプション: --api-key または -k
2. 環境変数: OPENROUTER_API_KEY
3. .envファイル: プロジェクトのルートに.envファイルを作成

.envファイルの例:

# OpenRouter API Key
OPENROUTER_API_KEY=your_api_key_here

# RAGシステムの構築
bundle exec rake "rag:build[./lib,./rag-data]"

# 質問
bundle exec rake "rag:query[このプロジェクトのルーティングはどのように実装されていますか？,./rag-data]"

# MCPサーバーの起動
bundle exec rake "rag:mcp_server[./rag-data]"

パラメータの説明:

• rag:build[ソースディレクトリ,出力先]
• rag:query[質問文,RAGデータディレクトリ]
• rag:mcp_server[RAGデータディレクトリ]

デフォルト値:

• ソースディレクトリ: カレントディレクトリ (.)
• 出力先: ./rag-data
• RAGデータディレクトリ: ./rag-data

1. MCPサーバーを起動：

bundle exec rake "rag:mcp_server[./rag-data]"

1. Clineの設定ファイルに以下を追加：

{
  "mcpServers": {
    "codebase-rag": {
      "command": "bundle",
      "args": ["exec", "rake", "rag:mcp_server[./rag-data]"],
      "cwd": "/path/to/codebase-rag-ruby",
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

1. Clineから以下のように利用：

use_mcp_tool
server_name: codebase-rag
tool_name: query_codebase
arguments: {
  "question": "このプロジェクトのルーティングはどのように実装されていますか？"
}

• --src, -s: ソースコードのルートディレクトリ（必須）
• --output, -o: RAGデータの出力先（デフォルト: ./rag-data）
• --api-key, -k: OpenRouter API Key（環境変数 OPENROUTER_API_KEY でも設定可能）

• <question>: 質問文（必須）
• --data, -d: RAGデータのディレクトリ（デフォルト: ./rag-data）
• --api-key, -k: OpenRouter API Key（環境変数 OPENROUTER_API_KEY でも設定可能）

• --data, -d: RAGデータのディレクトリ（デフォルト: ./rag-data）
• --api-key, -k: OpenRouter API Key（環境変数 OPENROUTER_API_KEY でも設定可能）

MIT