grepai
Yoan Bernabeu · Programmation
grepai est un outil en ligne de commande qui privilégie la confidentialité et cherche dans votre base de code par le sens plutôt que par le texte exact. Il construit un index local de votre code à l'aide d'embeddings vectoriels : vous tapez « flux d'authentification utilisateur » et vous tombez sur la fonction qui s'en occupe, même si elle porte un autre nom. Au passage, il trace les appelants et les appelés, garde l'index à jour grâce à un surveillant de fichiers et se branche aux assistants de code IA comme Claude Code et Cursor via un serveur MCP. Tout tourne sur votre machine. Rien n'est envoyé ailleurs.
À propos de grepai
Qu'est-ce que grepai
grepai est une CLI open source de recherche sémantique de code, créée par le développeur Yoan Bernabeu et publiée sous licence MIT. Le nom fait un clin d'œil au grep original de 1973, mais l'idée est différente. Le grep classique fait correspondre des motifs de texte. grepai convertit vos fonctions et vos classes en vecteurs et fait correspondre le sens : une recherche sur « gestion des erreurs » peut faire remonter une fonction nommée catchException que vous n'auriez jamais pensé à taper.
L'outil vise deux publics. Les développeurs lassés de deviner des noms de symboles dans de gros dépôts sont les premiers. Le second, ce sont les agents de code IA, qui brûlent beaucoup de tokens à faire du grep et à relire des fichiers avant de comprendre quoi que ce soit. En donnant à un agent une courte liste de code pertinent plutôt que la sortie brute d'une recherche, grepai réduit les tokens d'entrée dont ces agents ont besoin. Des utilisateurs de r/ClaudeAI l'ont rapporté précisément. Un développeur a dit que ses tokens d'entrée sur Claude Code avaient chuté nettement.
La principale limite, c'est l'installation. grepai a besoin d'un fournisseur d'embeddings pour transformer le code en vecteurs, donc vous installez Ollama et téléchargez un modèle, ou vous fournissez une clé d'API pour un fournisseur cloud. Ce n'est pas une commande qu'on lance et qu'on oublie. Sur une machine modeste, le premier index d'un gros dépôt prend aussi du temps. Pour qui vit dans le terminal, c'est un bon compromis. Pour les autres, c'est sans doute plus de mécanique qu'ils n'en veulent.
Pour commencer
- Installez grepai avec le script en une ligne pour votre système, ou utilisez Homebrew sur macOS. Sous Windows, récupérez la commande PowerShell sur la page GitHub.
- Téléchargez un modèle d'embeddings pour Ollama, généralement
nomic-embed-text, car les embeddings locaux gardent votre code sur votre machine. - Lancez
grepai initdans votre projet pour créer la configuration et mettre en place l'index. - Démarrez
grepai watchpour que le surveillant de fichiers garde l'index à jour pendant que vous éditez. - Cherchez en anglais simple avec
grepai search "error handling", ou tracez les relations avecgrepai trace callers "Login".
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de grepai.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs sur de grosses bases de code ou des bases inconnues
- Utilisateurs d'agents de code IA
- Équipes soucieuses de la confidentialité
Tâches
- Explorer une base de code héritée
- Refactorisation sûre
- Fournir du contexte à un assistant IA
Cas d'usage
- Rejoindre un nouveau projet et devoir comprendre une fonctionnalité vite
- Travailler hors ligne
- De longues sessions de code où les tokens s'accumulent
Fonctionnalités clés
Recherche sémantique en langage naturel
Au lieu de faire correspondre des motifs de texte, grepai convertit le code en embeddings et cherche par le sens. Vous décrivez ce que vous cherchez, par exemple « où valide-t-on les entrées », et l'outil renvoie du code introuvable avec un mot-clé. Pourquoi est-ce important ? Parce que les vraies bases de code ne nomment jamais les choses comme vous l'attendez. C'est la raison principale de l'utiliser plutôt que ripgrep, et cela fonctionne malgré des conventions de nommage disparates.
Traçage de graphe d'appels
La commande grepai trace montre qui appelle une fonction et ce que cette fonction appelle à son tour. Avant une refactorisation, cela indique le rayon d'impact d'un changement. Elle couvre une longue liste de langages : Go, TypeScript, JavaScript, Python, PHP, Java, C#, F#, C, C++, Rust et Zig.
100 % local et privé
Comme outil local de recherche de code, grepai garde l'indexation, les embeddings et la recherche sur votre machine quand vous le pointez vers un modèle Ollama. Pas de cloud. Pas d'appels d'API. Pas de code qui quitte votre portable. Pour les équipes dont le code est sensible, cela lève l'objection habituelle à la recherche assistée par IA.
Serveur MCP pour les agents d'IA
grepai fournit un serveur MCP pour le code, plus un mode de sortie JSON, pour que les outils d'IA puissent l'appeler directement. Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex CLI et Gemini CLI s'y intègrent. Cela permet aux agents de récupérer un contexte de code ciblé plutôt que de parcourir des résultats grep bruts, et c'est la fonctionnalité qui économise le plus de tokens sur une longue session.
Mises à jour de l'index en temps réel
Un surveillant de fichiers garde l'index à jour pendant que vous travaillez, donc vous ne réindexez pas à la main après chaque changement. Les résultats de recherche reflètent vos dernières modifications, ce qui compte quand vous itérez vite.
Un seul binaire, installation rapide
grepai s'installe comme un unique binaire sans dépendances. Selon les chiffres du projet lui-même, il indexe 10 000 fichiers en quelques secondes et renvoie les recherches en millisecondes. Cela le garde utilisable sur de gros dépôts.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Trouve le code par le sens, donc des noms disparates cessent d'être un obstacle.
- Tourne entièrement en local avec Ollama, gardant le code source hors de tout serveur.
- S'intègre à Claude Code, Cursor et d'autres agents via MCP, réduisant l'usage de tokens.
- Gratuit et open source sous MIT, avec installation en une ligne et binaire unique.
Inconvénients
- Exige un fournisseur d'embeddings, donc l'installation implique d'installer Ollama ou de fournir une clé d'API cloud.
- La première indexation d'un gros dépôt prend du temps sur du matériel modeste.
- Le traçage de graphe d'appels dépend de la prise en charge des langages, donc certains ne sont pas couverts.
Questions fréquentes
Il indexe votre code par le sens et vous laisse le chercher en langage naturel, donc vous trouvez des fonctions pertinentes même sans connaître leurs noms. Il trace aussi les relations d'appel et peut transmettre les résultats à des agents de code IA.
Contenus associés
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Alternatives à grepai
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Forefront · ProgrammationForefront est une plateforme web pour construire avec de l'IA open source. Elle vous laisse affiner les principaux modèles de langage open source sur vos propres données, évaluer leurs performances et les exécuter via une API ou les exporter pour les héberger vous-même. Les développeurs qui veulent le confort d'une plateforme fermée mais tiennent à rester propriétaires de leurs modèles et de leurs données sont le public visé ici.
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StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
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Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.