// devtools · MinishLab/semble

semble

semble — проект с открытым исходным кодом из категории «Инструменты разработчика» от MinishLab (MinishLab/semble на GitHub). У него 6 192 звезды на GitHub и 273 форка, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

Fast, accurate semantic code search for agents — about 99% fewer tokens than grep plus read.

★ 6,2 тыс. звёзд⑂ 273 форкаMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
MinishLab/semble
Звёзды GitHub
6 192
Форки
273
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify what your agent wastes time on

    If your agent burns tokens grepping and reading files to find code, Semble is the retrieval layer that replaces that.

  2. Install Semble

    Install it as a uv tool and run the installer to wire it into your agent.

  3. Configure the integration

    Choose the MCP server, CLI instructions, or the dedicated semble-search sub-agent for your agent setup.

  4. Run your first search

    Search a local path or a remote git URL in natural language and inspect the returned chunks and your token savings.

// возможности

Почему его любят

Semantic plus lexical retrieval

Combines embedding search with lexical matching, adaptively weighting symbol-like queries versus natural-language questions.

MCP server for agents

Runs as an MCP server with search and find_related tools; repos are indexed on demand and cached, and local paths re-index on file changes.

Token efficient by design

Returns only relevant chunks instead of whole files — the project reports about 99% fewer tokens than grep+read, and semble savings shows your totals.

Fast on CPU

Indexes an average repo in about 500 ms and answers queries in about 1 ms on CPU, per the project's benchmarks.

Local and remote repos

Search a local directory, an https git URL, or several repos at once; content types include code, docs, config or all.

Zero-setup operation

No API keys, GPU or external services required; a .sembleignore file controls what gets indexed.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone Semble if you want the source; most users install the tool in the next step.

    git clone https://github.com/MinishLab/semble.git
    cd semble
  2. Install Semble

    Install it as a uv tool and run its installer to set up your agent integration.

    uv tool install semble
    semble install
  3. Search a codebase

    Search a local repo (the index is built and cached automatically) or a remote one.

    semble search "authentication flow" ./my-project
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Semble?

Semble is maintained by MinishLab (the Minish team), with docs at minish.ai.

Is Semble free?

Yes — it is open source under the MIT license.

Does it need a paid API key?

No. Semble runs locally on CPU with its own models and needs no API keys, GPU or external services.

How does it compare to grep or a vector database?

Grep matches text only and forces the agent to read whole files; Semble returns ranked, relevant chunks from a semantic index, purpose-built for agent consumption.

How do I get started?

uv tool install semble, run semble install, then semble search with a natural-language query against your repo.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Инструменты разработчика

grepai

grepai: semantic code search and call graphs for AI agents, running 100% locally on your machine.

★ 1,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

cocoindex-code

Lightweight AST-based semantic code search CLI (ccc) that makes coding agents faster and cheaper

★ 2,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

ygrep

Fast, local, indexed code search built for AI assistants.

★ 60 звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

probe

Semantic code search for AI — ripgrep speed with tree-sitter AST parsing.

★ 722 звездыApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

SocratiCode

Enterprise-grade codebase intelligence for AI agents — hybrid semantic search over 40M+ LOC, locally.

★ 3,3 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

zvec-grep

zvec-grep (zg): one local CLI unifying ripgrep-style exact search, BM25, and semantic vector search

★ 4,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Инструменты разработчика

Другие проекты из категории «Инструменты разработчика» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если semble вам не подходит.

// ещё в категории devtools

Больше проектов: Инструменты разработчика

Соседние проекты из категории «Инструменты разработчика» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к semble — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить semble

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.