Semble Integration Skill

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Semble (MinishLab) MCP wrapper — semantic code search via embeddings (98% token reduction vs grep+read, NDCG@10=0.854)

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What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by baekenough/oh-my-customcode in .claude/skills/semble-integration/SKILL.md and read by ahel’s review.

MinishLab/semble MCP 서버의 의미 기반 코드 검색 도구를 노출하는 wrapper 스킬. 코드 인식 청킹 + 정적 임베딩 + BM25 + RRF 조합으로 transformer 수준 정확도를 CPU에서 달성한다.

목적

  • ~98% 토큰 절감 (grep+Read 대비): 전체 파일 읽기 없이 의미적으로 관련된 코드 청크만 반환
  • 의미 기반 검색: 자연어 쿼리로 "비슷한 코드 찾기", "에러 핸들링 패턴 검색" 등 구조 검색이 어려운 작업에 특화
  • NDCG@10 = 0.854: transformer 모델 수준 정확도를 CPU 인덱싱 (~250ms), 쿼리 (~1.5ms)로 달성
  • R013 ecomode 보완: context 사용량 ≥ 60% 시점에 Semble 호출로 추가 파일 읽기 비용 절감

정확도 축 caveat (#1349 검증): 98% 토큰 절감NDCG@10=0.854는 upstream(MinishLab) 벤더 벤치마크이지 본 프로젝트 자체 측정값이 아니다. grep+Read 대비 우위는 토큰 비용 축 한정이며, NDCG@10=0.854는 transformer-상대 retrieval 품질 지표로 grep과의 정확도 비교가 아니다. 연구(arxiv 2605.15184, scout #1346)는 정확 심볼/식별자 lookup 등에서 grep이 vector 검색보다 일반적으로 정확도가 높다(하니스 의존적)고 보고한다. 따라서 Semble은 의미 검색 + 토큰 절감에 사용하고, 정확 심볼 lookup은 grep을 우선한다.

CRG와의 보완 관계

Semble과 CRG는 서로 다른 검색 축을 담당하며 상호 보완적이다.

도구검색 유형강점약점
crg-integration구조 (AST)호출 그래프, 영향 분석, recall-우선의미 검색 약함
semble-integration의미 (임베딩)자연어 쿼리, "비슷한 코드 찾기"구조 정보 없음

사용 가이드:

  • "이 함수의 caller는?" → CRG (query_graph)
  • "에러 핸들링 코드 패턴" → Semble
  • "변경 영향 범위" → CRG (get_impact_radius)
  • "인증 관련 코드 전부 찾기" → Semble (자연어 쿼리)

노출 도구

Semble MCP 서버가 제공하는 도구를 통해 다음 기능을 수행한다. 구체적인 tool 이름은 MCP 서버 설치 후 Claude Code MCP introspection으로 확인한다.

기능설명
의미 검색자연어 쿼리로 코드베이스 내 관련 청크 반환
인덱싱코드베이스를 code-aware 청킹 + 정적 임베딩으로 인덱싱 (CPU ~250ms)
결과 rankingBM25 + RRF + embedding fusion으로 최종 랭킹 결정

자세한 tool 사양은 guides/token-efficiency/semble.md 참조.

설치 가이드

R001 정책: auto-install 스크립트 금지. 아래 명령어는 사용자가 직접 실행한다.

1단계: 패키지 설치

# uv 기반 설치 (권장)
uv tool install semble

2단계: MCP 서버 등록

# 방법 A: claude mcp 명령어 (권장)
claude mcp add semble -- semble mcp

# 방법 B: .mcp.json 수동 편집
# 프로젝트 루트 또는 ~/.claude/.mcp.json 직접 수정

.mcp.json 수동 설정 예시:

{
  "mcpServers": {
    "semble": {
      "command": "semble",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

auto-install hook 또는 스크립트로 .mcp.json을 자동 수정하는 방식은 R001 위반이다.

3단계: 인덱싱

# 명시적 인덱싱 (선택 — 첫 MCP 호출 시 lazy 인덱싱도 가능)
semble index

자세한 설치/설정 절차는 guides/token-efficiency/semble.md 참조.

사용 패턴

의미 기반 코드 검색

"인증 미들웨어 관련 코드 찾아줘"
→ Semble 의미 검색 → 관련 청크 반환 → 전체 파일 읽기 없이 컨텍스트 주입

패턴 검색

"에러 핸들링 컨벤션이 어떻게 되어 있어?"
→ Semble "error handling convention" 쿼리 → 패턴 예시 청크 반환

dev-review/adversarial-review와 조합

1. Semble로 유사 패턴 사전 조사
2. /dev-review {focused_files} → 범위를 좁힌 리뷰

CRG와 결합 사용

1. Semble "authentication related code" → 관련 파일 목록 식별
2. CRG get_impact_radius(identified_files) → 영향 범위 확인
3. 두 결과를 조합하여 완전한 컨텍스트 구성

R013 Ecomode와의 관계

R013 ecomode가 자동 활성화되는 시점 (context 사용량 ≥ 60%)에서 Semble을 적극 활용한다:

Ecomode 상황Semble 활용법
광범위 grep 대신Semble 의미 검색 → 관련 청크만 추출
파일 전체 읽기 대신Semble으로 관련 섹션만 수신
패턴 파악 시Semble 쿼리 → 대표 예시만 수집

다른 자산과의 관계

보완 관계 (함께 사용)

자산조합 방식
crg-integrationSemble (의미) + CRG (구조) 결합으로 완전한 코드 이해
dev-reviewSemble로 유사 패턴 사전 조사 → dev-review 입력 최적화
adversarial-reviewSemble로 관련 보안 패턴 수집 → adversarial-review 컨텍스트 보강

대체 후보 (일부 use case)

기존 방식Semble 대체 가능 여부
grep + Read 조합의 패턴/의미 검색대체 권장 (98% 토큰 절감) — 비용 축 한정; 정확 심볼 lookup은 grep 우위

트러블슈팅

증상원인해결
MCP 도구가 보이지 않음.mcp.json 미설정 또는 claude mcp add 미실행MCP 등록 확인, Claude Code 재시작
command not found: sembleuv tool install 미실행 또는 PATH 누락uv tool install semble 재실행, which semble 확인
인덱싱 오류초기 인덱싱 미완료semble index 실행 후 재시도
검색 결과 없음인덱싱 범위 외 또는 쿼리 불명확인덱싱 재실행, 쿼리 구체화
서버 연결 실패Semble MCP 서버 미실행MCP 서버 로그 확인, Claude Code 재시작
uv 미설치uv 패키지 매니저 없음curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (사용자 직접 실행)

참고

  • 상세 설치/설정: guides/token-efficiency/semble.md
  • 관련 이슈: #1173 (scout:integrate Semble)
  • 기술 출처: MinishLab/semble
  • 보완 자산: crg-integration (구조 기반 검색)

Signals

GitHub stars
34
Forks
6
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
semble-integration
Source
github.com/baekenough/oh-my-customcode