Semble Integration Skill
SkillSearchSemble (MinishLab) MCP wrapper — semantic code search via embeddings (98% token reduction vs grep+read, NDCG@10=0.854)
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the Semble Integration Skill skill
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 절감과NDCG@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.
| 도구 | 검색 유형 | 강점 | 약점 |
|---|---|---|---|
crg-integration | 구조 (AST) | 호출 그래프, 영향 분석, recall-우선 | 의미 검색 약함 |
semble-integration | 의미 (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.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 의미 검색 | 자연어 쿼리로 코드베이스 내 관련 청크 반환 |
| 인덱싱 | 코드베이스를 code-aware 청킹 + 정적 임베딩으로 인덱싱 (CPU ~250ms) |
| 결과 ranking | BM25 + RRF + embedding fusion으로 최종 랭킹 결정 |
자세한 tool 사양은
guides/token-efficiency/semble.md참조.
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 상황 | Semble 활용법 |
|---|---|
| 광범위 grep 대신 | Semble 의미 검색 → 관련 청크만 추출 |
| 파일 전체 읽기 대신 | Semble으로 관련 섹션만 수신 |
| 패턴 파악 시 | Semble 쿼리 → 대표 예시만 수집 |
다른 자산과의 관계
보완 관계 (함께 사용)
| 자산 | 조합 방식 |
|---|---|
crg-integration | Semble (의미) + CRG (구조) 결합으로 완전한 코드 이해 |
dev-review | Semble로 유사 패턴 사전 조사 → dev-review 입력 최적화 |
adversarial-review | Semble로 관련 보안 패턴 수집 → adversarial-review 컨텍스트 보강 |
대체 후보 (일부 use case)
| 기존 방식 | Semble 대체 가능 여부 |
|---|---|
| grep + Read 조합의 패턴/의미 검색 | 대체 권장 (98% 토큰 절감) — 비용 축 한정; 정확 심볼 lookup은 grep 우위 |
트러블슈팅
| 증상 | 원인 | 해결 |
|---|---|---|
| MCP 도구가 보이지 않음 | .mcp.json 미설정 또는 claude mcp add 미실행 | MCP 등록 확인, Claude Code 재시작 |
command not found: semble | uv tool install 미실행 또는 PATH 누락 | uv tool install semble 재실행, which semble 확인 |
| 인덱싱 오류 | 초기 인덱싱 미완료 | semble index 실행 후 재시도 |
| 검색 결과 없음 | 인덱싱 범위 외 또는 쿼리 불명확 | 인덱싱 재실행, 쿼리 구체화 |
| 서버 연결 실패 | Semble MCP 서버 미실행 | MCP 서버 로그 확인, Claude Code 재시작 |
| uv 미설치 | uv 패키지 매니저 없음 | curl -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