src_mcp_server_knowledge_server

Blueprint: src/mcp_server/knowledge_server.py

1. 責務 (Responsibility)

KnowledgeServer は、Brownie の 「記憶（Memory）と構造掌握（Perception Plane）」 を担当します。

• コード検索 (RAG): ChromaDB を用いたセマンティック検索により、過去の実装例や関連コードを抽出。
• 構造解析 (WDCA): FlowTracer を通じて、DuckDB に格納された AST 情報を Mermaid 形式のシーケンス図やリポジトリサマリーとして提供。
• コンテキストの提供 (Resource): リポジトリ全体の技術スタック、統計、ホットスポット、エントリーポイントを一括で返す brownie://repo/context リソースを公開。

2. 復元要件 (Recreation Requirements for AI)

公開ツール (MCP Tools)

1. semantic_search(query, limit)
   • ChromaDB から repo_name でフィルタリングされた類似コード片を取得。
2. get_code_flow(entry_symbol, depth)
   • FlowTracer.trace_flow を呼び出し、Mermaid 形式のシーケンス図を返却。
3. get_repo_summary()
   • 技術スタック（pyproject.toml 等に基づく）、ファイル・シンボル統計、主要クラス/関数の一覧を JSON 形式で返却。

公開リソース (MCP Resource)

• brownie://repo/context: get_repo_summary と同等の内容をリソースとして提供。

3. 依存関係 (Dependencies)

• 外部依存: fastmcp.FastMCP
• 内部依存:
  • src.workspace.analyzer.flow.FlowTracer
  • src.memory.vector_db.MemoryManager