grepai
Yoan Bernabeu · Coding
grepai ist ein Kommandozeilenwerkzeug mit Datenschutz im Vordergrund, das deine Codebasis nach Bedeutung statt nach exaktem Text durchsucht. Es baut einen lokalen Index deines Codes aus Vektor-Embeddings, sodass du "user authentication flow" eintippst und bei der Funktion landest, die ihn abwickelt, auch wenn sie anders heißt. Unterwegs verfolgt es Aufrufer und Aufgerufene, hält den Index mit einem Dateiwächter aktuell und hängt sich über einen MCP-Server an KI-Codierassistenten wie Claude Code und Cursor. Alles läuft auf deiner Maschine. Nichts wird hochgeladen.
Über grepai
Was ist grepai
grepai ist eine Open-Source-CLI für semantische Codesuche, entwickelt von dem Programmierer Yoan Bernabeu und veröffentlicht unter der MIT-Lizenz. Der Name ist eine Anspielung auf das ursprüngliche grep von 1973, doch die Idee ist eine andere. Klassisches grep passt Textmuster ab. grepai wandelt deine Funktionen und Klassen in Vektoren um und passt Bedeutung ab, sodass eine Suche nach "error handling" eine Funktion namens catchException auftauchen lässt, die du nie eingetippt hättest.
Das Werkzeug ist für zwei Zielgruppen gedacht. Entwickler, die es leid sind, in großen Repos Symbolnamen zu raten, sind die erste. Die zweite sind KI-Codieragenten, die viele Tokens beim Greppen und erneuten Lesen von Dateien verbrauchen, bevor sie irgendetwas verstehen. Indem ein Agent eine kurze Liste relevanten Codes statt roher Suchausgabe bekommt, senkt grepai die Eingabe-Tokens, die diese Agenten brauchen. Nutzer auf r/ClaudeAI haben genau das berichtet. Ein Entwickler sagte, seine Eingabe-Tokens in Claude Code seien stark gefallen.
Die größte Einschränkung ist die Einrichtung. grepai braucht einen Embedding-Anbieter, um Code in Vektoren zu verwandeln. Das heißt, du installierst Ollama und lädst ein Modell, oder du reichst einen API-Schlüssel für einen Cloud-Anbieter an. Es ist kein Befehl, den man einmal ausführt und vergisst. Auf einer schwachen Maschine dauert der erste Index eines großen Repos ebenfalls seine Zeit. Für Entwickler, die im Terminal leben, ist das ein fairer Tausch. Für alle anderen ist es wohl mehr Maschinerie, als sie wollen.
Erste Schritte
- Installiere grepai mit dem Ein-Zeilen-Skript für dein Betriebssystem, oder nutze Homebrew auf macOS. Unter Windows holst du dir den PowerShell-Befehl von der GitHub-Seite.
- Lade ein Embedding-Modell für Ollama, meist
nomic-embed-text, denn lokale Embeddings halten deinen Code auf deiner Maschine. - Führe
grepai initin deinem Projekt aus, um die Konfiguration anzulegen und den Index aufzusetzen. - Starte
grepai watch, damit der Dateiwächter den Index beim Bearbeiten aktuell hält. - Suche auf einfachem Englisch mit
grepai search "error handling", oder verfolge Beziehungen mitgrepai trace callers "Login".
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von grepai.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler in großen oder unbekannten Codebasen
- Nutzer von KI-Codieragenten
- Datenschutzbewusste Teams
Aufgaben
- Eine übernommene Codebasis erkunden
- Sicheres Refactoring
- Kontext an einen KI-Assistenten geben
Szenarien
- In ein neues Projekt einsteigen und eine Funktion schnell verstehen müssen
- Offline arbeiten
- Lange Coding-Sessions, in denen Tokens zusammenkommen
Wichtigste Funktionen
Semantische Suche in natürlicher Sprache
Statt Textmuster abzugleichen, wandelt grepai Code in Embeddings um und sucht nach Bedeutung. Du beschreibst, was du suchst, etwa "wo validieren wir Eingaben", und bekommst Code zurück, den du mit einem Stichwort nicht gefunden hättest. Warum ist das wichtig? Weil echte Codebasen Dinge nie so benennen, wie du es erwartest. Das ist der Kernpunkt, es statt ripgrep zu nutzen, und es funktioniert über uneinheitliche Namenskonventionen hinweg.
Verfolgung von Aufrufgraphen
Der Befehl grepai trace zeigt, wer eine Funktion aufruft und was diese Funktion ihrerseits aufruft. Vor einem Refactoring sagt dir das den Wirkungsradius einer Änderung. Es deckt eine lange Liste von Sprachen ab: Go, TypeScript, JavaScript, Python, PHP, Java, C#, F#, C, C++, Rust und Zig.
100 % lokal und privat
Als lokales Code-Suchwerkzeug hält grepai Indizierung, Embeddings und Suche auf deiner Maschine, wenn du es auf ein Ollama-Modell richtest. Keine Cloud. Keine API-Aufrufe. Kein Code, der deinen Laptop verlässt. Für Teams mit sensiblen Quellcode entfällt damit der übliche Einwand gegen KI-gestützte Suche.
MCP-Server für KI-Agenten
grepai bringt einen MCP-Server für Code mit, dazu einen JSON-Ausgabemodus, damit KI-Werkzeuge es direkt aufrufen können. Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex CLI und Gemini CLI binden es ein. So holen Agenten gezielten Code-Kontext, statt rohe grep-Ergebnisse durchzuscrollen, und das ist die Funktion, die über eine lange Sitzung am meisten Tokens spart.
Indexaktualisierungen in Echtzeit
Ein Dateiwächter hält den Index während der Arbeit frisch, du indizierst also nicht nach jeder Änderung von Hand neu. Suchergebnisse spiegeln deine letzten Änderungen wider, was zählt, wenn du schnell iterierst.
Eine einzige Binärdatei, schnelle Einrichtung
grepai installiert sich als eine einzige Binärdatei ohne Abhängigkeiten. Nach den eigenen Zahlen des Projekts indiziert es 10k Dateien in Sekunden und liefert Suchen in Millisekunden. Das hält es auf großen Repos nutzbar.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Findet Code nach Bedeutung, uneinheitliche Namen sind also kein Hindernis mehr.
- Läuft vollständig lokal mit Ollama und hält den Quellcode von jedem Server fern.
- Bindet sich über MCP an Claude Code, Cursor und andere Agenten ein, was Tokens spart.
- Kostenlos und Open Source unter MIT, mit Ein-Zeilen-Installation und einer Binärdatei.
Nachteile
- Braucht einen Embedding-Anbieter, die Einrichtung heißt also Ollama installieren oder einen Cloud-API-Schlüssel teilen.
- Die erstmalige Indizierung eines großen Repos dauert auf schwacher Hardware eine Weile.
- Die Verfolgung von Aufrufgraphen hängt von der Sprachunterstützung ab, einige Sprachen fehlen.
Häufige Fragen
Es indiziert deinen Code nach Bedeutung und lässt ihn in natürlicher Sprache durchsuchen, sodass du relevante Funktionen auch ohne ihre Namen findest. Es verfolgt zudem Aufrufbeziehungen und kann Ergebnisse an KI-Codieragenten weitergeben.
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