search-tools-guide

name	search-tools-guide
description	搜尋工具使用指南。用於：(1) 選擇正確的搜尋工具, (2) 三 MCP 工作流決策樹（cbm 概念搜尋 / codegraph 呼叫圖 / serena 型別感知), (3) rg 精確文字搜尋, (4) LSP/Serena 符號搜尋, (5) 工具安裝與故障排除

搜尋工具指南

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工具總覽與選擇

本專案的搜尋工具經過系列比較測試驗證，各有明確定位。

工具定位

工具	類型	定位	獨佔能力
Grep (rg)	文字（正則）	日常主力搜尋	正則搜尋、PCRE2、壓縮檔、多編碼、分頁、統計
WebSearch	網頁搜尋	唯一網頁搜尋工具	技術文件查詢、API 用法、版本資訊
Grep+Glob+Read	多步組合	多步驟研究預設方案	架構追蹤、程式碼路徑分析
Serena / LSP	語意（符號感知）	符號分析	符號定義/引用追蹤、重構、型別資訊（Dart 支援度最高）
Dart MCP	語意（Dart 專用）	Dart 開發工具	analyze_files、dart_format、dart_fix
內建 Glob	檔名模式	檔案定位	按名稱找檔案
ToolSearch	Meta-Tool	CC runtime 能力發現	發現 / 載入 deferred tools（TaskOutput/SendMessage/WebFetch 等）

選擇決策樹

搜尋需求
    |
    v
需要搜尋什麼？
    |
    +-- 符號定義/引用/重構 --> Serena / LSP / Dart MCP
    |
    +-- 網頁資訊（技術文件、API、版本） --> WebSearch
    |
    +-- 跨檔案架構追蹤 --> Grep + Glob + Read 組合
    |   例：追蹤 Ticket 系統從 create 到 complete 的完整路徑
    |
    +-- 精確文字/正則模式 --> Grep（優先）或 rg（進階）
    |   例：`class\s+\w+\s+extends\s+StatelessWidget`
    |
    +-- 按檔名找檔案 --> 內建 Glob
    |   例：`**/*.dart`
    |
    +-- CC runtime 能力（觀察代理人、排程、用戶提問、網頁抓取） --> ToolSearch
        例：「我需要查背景代理人還在不在執行」「我要發送新指令給代理人」

什麼時候用什麼

場景	首選工具	備選	範例
找某個類別定義	Serena find_symbol	rg "class ClassName"	找 BookRepository
找某個方法的所有呼叫	Serena find_referencing_symbols	rg "\.methodName\("	找 fetchBooks 引用
找精確字串	Grep / rg -F	-	找 hardcoded 值
找正則模式	Grep	rg（進階場景）	找 import 模式
PCRE2 (lookaround)	rg -P	無替代	進階正則
搜尋壓縮檔	rg -z	無替代	搜尋 .gz
查看符號型別	Dart MCP hover	Serena find_symbol	確認回傳型別
靜態分析	Dart MCP analyze_files	無替代	找 lint 問題
找檔案路徑	內建 Glob	rg -l	找 *.test.dart
技術文件查詢	WebSearch	-	Flutter API、套件文件
跨檔案架構理解	Glob + Grep + Read	-	追蹤完整程式碼路徑
查詢背景代理人是否仍執行	ToolSearch → TaskOutput	-	非侵入性 status 查詢
向執行中的代理人發送指令	ToolSearch → SendMessage	-	即時控制背景代理人
派發背景任務	ToolSearch → TaskCreate	Agent tool	手動建立 background task
停止失控代理人	ToolSearch → TaskStop	-	安全中止任務
抓取外部網頁 / 文件	ToolSearch → WebFetch	WebSearch	精準抓指定 URL
排程定期任務	ToolSearch → CronCreate	-	定期觸發

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Code Intelligence MCP 三刀流

本專案配置三個 Code Intelligence MCP server（codebase-memory-mcp / codegraph / serena），各有不同定位與互補優勢。本章說明三者設計差異、工作流決策、以及在 JS Chrome Extension 開發中的最佳組合。

三 MCP 設計對照表

維度	codebase-memory-mcp (cbm)	CodeGraph	Serena / LSP
後端架構	語言無關向量+BM25 混合索引	TypeScript/JavaScript AST（sqlite WAL）	LSP 協定（language server）
語言覆蓋	所有語言（向量向度）	JS/TS/Python/YAML/JSON（AST 支援度）	編輯器已配置 LSP 的語言（Dart/JS/TS/Python 優先）
持久化	~/.cache/codebase-memory-mcp/	.codegraph/ (local per-developer)	LSP server 進程內（session 級）
Sync 機制	自動增量索引（watch mode）	首次 init 後自動增量（2-5s lag）	LSP server 即時響應（file change event）
Type Resolution	無型別感知	AST 級型別資訊（TS/JS 完整、Python partial）	語言伺服器提供完整型別資訊
跨 Service 查詢	單 repo 索引；支援多 project 管理	單 repo 初始化；可在外部 worktree 重複索引	單 LSP server 綁定，跨檔無額外能力
概念搜尋	向量語意搜尋（「找相似概念」）	精確 AST 符號定位（無模糊搜尋）	精確符號查詢（定義/引用）
Symbol 編輯	無編輯能力	safe_delete_symbol、其他編輯工具不支援	rename_symbol、replace_symbol_body、insert_before/after_symbol
Diagnostics	無	無	LSP analyze_files 靜態檢查（Dart 優先）

特色對位：cbm 的「語言無關 + 概念搜尋」是 codegraph/serena 都無法提供的；codegraph 在「自動增量 + 跨檔 caller 追蹤」獨佔；serena 在「型別感知 + symbol edit + diagnostics」領先。

三刀流工作流決策樹

選擇工具時按以下決策樹進行。各情境的工具推薦經實測驗證：

搜尋 / 分析需求
    |
    +-- 找概念相似的程式碼 / 模糊搜尋
    |   → codebase-memory-mcp (cbm) [推薦]
    |   例：「找所有處理錯誤的地方」「找 state 相關邏輯」
    |   理由：向量語意搜尋，callstack/control flow 無法表達但 cbm 可召回
    |
    +-- 精確找某函式的所有 caller
    |   → CodeGraph + Serena（兩者都行；cgraph 更快）
    |   例：「deleteBook 被誰呼叫」「fetchBooks 的 callers」
    |   理由：AST caller/callee 追蹤，比正則搜尋精確
    |
    +-- 分析修改影響範圍 (blast radius)
    |   → Serena（最安全）或 CodeGraph（最快）
    |   例：「改 API 回傳型別會影響多少地方」
    |   理由：Serena type-aware；CodeGraph 自動 sync caller 資訊
    |
    +-- 重命名符號 / 安全重構
    |   → Serena [唯一支援]
    |   例：`BookRepository` → `BookStore`；重命名後自動更新 100+ 引用
    |   理由：LSP rename 包含檔案儲存；其他工具不支援
    |
    +-- 跨 Repo / 跨服務符號查詢（本專案單 repo 不常見）
    |   → codebase-memory-mcp [推薦]
    |   例：「這個概念在其他專案實作過嗎」
    |   理由：cbm 支援多 project 管理，向量搜尋跨 repo

JS Chrome Extension 場景：三刀流最佳組合

本專案（Chrome Extension + JS 前端 + Python hook 混合）的典型工作流：

工作	首選工具	理由	備選
探索新需求 / 理解架構邊界	cbm semantic search	模糊找「event」「dispatch」「listener」等概念	Serena find_symbol（但需精確名稱）
追蹤事件流（event → listener → handler）	CodeGraph call graph	自動追蹤完整呼叫鏈（特別是 async callback）	rg + Serena（手動多步）
確認改動影響（改 message schema 會卡誰）	CodeGraph impact + Serena rename	cbm 找相關檔，Serena 確認精確引用	rg 逐個驗證
重構回呼函式名 / API 簽章	Serena rename + replace_symbol_body	rename 改所有引用；replace_symbol_body 改實作	手動 sed + rg
查詢 Chrome API 使用方式	Serena hover（JS LSP）	顯示 TypeScript 型別簽章（chrome.runtime.sendMessage 參數）	網路搜尋 + WebSearch

實踐建議：cbm 為「初期探索」甜蜜點（可模糊記得概念名但不清楚確切函式名），codegraph 為「精確追蹤」甜蜜點（給定起點快速展開 caller/callee），serena 為「安全編輯」甜蜜點（批量重構無誤）。三者絕非同時用，而是按需求切換。

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Claude Code Meta-Tools（平台能力發現）

ToolSearch — Deferred Tools 發現機制

Claude Code runtime 將部分工具以 deferred 模式 提供。deferred tools 的 schema 不預先載入，必須透過 ToolSearch 搜尋並載入後才能呼叫。每個 session 啟動時 runtime 會在 system-reminder 中列出所有 deferred tools 名稱。

核心規則：遇到「我想做 X 但不知道怎麼做」時，在宣告「做不到」或選擇「限制性解法」（禁止、防護、規避）之前，必須先執行 ToolSearch 搜尋是否有對應的 deferred tool。

使用方式

# 精確載入指定工具（最常用）
ToolSearch(query="select:TaskOutput")
ToolSearch(query="select:TaskOutput,SendMessage,TaskCreate")

# 關鍵字搜尋（探索未知能力）
ToolSearch(query="background task status")
ToolSearch(query="+task +output", max_results=5)

返回值會以 <function>{...}</function> 格式提供工具 schema，載入後即可如一般工具呼叫。

常見 Deferred Tools 用途對照

需求	Deferred Tool	典型場景	注意事項
查背景代理人 runtime 狀態	TaskOutput	PC-050 模式 D 補救；失敗判斷前置步驟 Step 0.5	只讀 <status> 標籤，禁讀 <output> body（PC-050）
派發背景代理人	TaskCreate	需要 run_in_background 長任務	搭配 Agent tool 更常用
停止失控代理人	TaskStop	代理人 loop、超時、錯誤方向	先 TaskOutput 確認狀態再停
向代理人發送指令	SendMessage	代理人執行中需要補充資訊	非同步發送，代理人下次 tool call 收
列出所有任務	TaskList	總覽 CC 任務（非 TodoList）	注意：不是 TodoList 系統
用戶做決策	AskUserQuestion	路由 / 多選 / 二元確認	詳見 askuserquestion-rules.md
抓取指定網頁	WebFetch	精準讀取 URL 內容	網頁搜尋用 WebSearch
網頁搜尋	WebSearch	技術文件 / API 查詢	詳見本文件 WebSearch 章節
排程定期任務	CronCreate / CronList / CronDelete	週期性自動執行
建立 / 管理多代理人團隊	TeamCreate / TeamDelete	代理人間即時協商	詳見 agent-team skill
進入 / 離開計畫模式	EnterPlanMode / ExitPlanMode	提出計畫給用戶核准
進入 / 離開 worktree	EnterWorktree / ExitWorktree	分支隔離
監控背景 process stdout	Monitor	追蹤 log 流
修改 Jupyter Notebook	NotebookEdit	專案少用
MCP resources 查詢	ListMcpResourcesTool / ReadMcpResourceTool	跨 MCP server 資源

Session 當下可用的 deferred tools 清單以 system-reminder 為準，實際載入請以 ToolSearch 返回為依據。

工作流程

情境：「我想做 X 但不知道有什麼工具」
    |
    v
Step 1：對照本章「用途對照表」是否有直接匹配
    |
    +-- 有 --> ToolSearch(query="select:<tool_name>") 載入 → 呼叫
    |
    +-- 無 --> Step 2
    |
    v
Step 2：用關鍵字 ToolSearch 探索
    ToolSearch(query="keyword1 keyword2", max_results=5)
    |
    +-- 找到 --> 載入 → 呼叫
    |
    +-- 找不到 --> Step 3
    |
    v
Step 3：五問窮盡檢查
    (1) Hook 能推送嗎？
    (2) 檔案系統能追蹤嗎？
    (3) 流程能繞過嗎？
    (4) 既有模組有 API 但沒接線嗎？
    (5) CC runtime 有 deferred tool 嗎？（已在 Step 1-2 執行）
    |
    v
五問皆否才能結論「做不到」

反模式（必須避免）

反模式	症狀	正確做法
框架為「XX 專用前置步驟」	把 ToolSearch 當成特定工具的鑰匙，不當成通用發現機制	理解為「發現 CC runtime deferred tools 的通用入口」
忽略 session system-reminder	把 deferred tools 清單當背景資訊	每 session 首次遇到「找工具」需求時掃一次
採限制性解法（禁止 / 防護）	問題框架為「如何防止 X」	改框架為「如何正確做 X」再問五問
跳過第五問	只檢查 Hook/檔案/流程/既有 API，未問 CC runtime 能力	必須執行 ToolSearch 搜尋 deferred tool
宣告「平台不支援」未窮盡	代理人或 PM 直接下結論	先完成五問（規則 1），最後才下結論
讀 transcript 推論代理人狀態	違反 PC-050 模式 D	用 TaskOutput 讀 <status> 標籤

相關規則與錯誤模式

• .claude/pm-rules/askuserquestion-rules.md — AskUserQuestion 的具體用例
• .claude/references/pm-agent-observability.md — TaskOutput 安全使用範本
• .claude/error-patterns/process-compliance/PC-050-premature-agent-completion-judgment.md — 模式 D 禁讀 output body
• Memory feedback_exhaust_indirect_before_impossible.md — 五問檢查清單

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rg (ripgrep) - 日常主力搜尋

核心概念

ripgrep 是基於 Rust 的高效能正則搜尋工具，是 Claude Code 內建 Grep 的底層引擎。

效能特性：使用有限自動機和 SIMD 最佳化、lock-free 並行目錄遍歷，比 GNU grep 快約 33 倍（Linux kernel 搜尋基準）。預設自動遵守 .gitignore 規則。

安裝

# macOS
brew install ripgrep

# Linux (Debian/Ubuntu)
sudo apt-get install ripgrep

# 通用（需要 Rust）
cargo install ripgrep

rg vs 內建 Grep

功能	內建 Grep	rg (Bash)
基本正則搜尋	支援	支援
檔案類型過濾	glob 參數	-t / -T 參數
上下文顯示	-A / -B / -C	-A / -B / -C
PCRE2 正則	不支援	-P 支援
壓縮檔搜尋	不支援	-z 支援（brotli, bzip2, gzip, lz4, xz, zstd）
替換預覽	不支援	-r 支援
JSON 輸出	不支援	--json 支援
排序控制	不支援	--sort 支援
多編碼	不支援	-E 支援（UTF-16, Latin-1, GBK, EUC-JP, Shift_JIS）
Preprocessor	不支援	--pre 支援（可搜尋 PDF 等）
混合正則引擎	不支援	--auto-hybrid-regex 自動切換

結論：一般搜尋用內建 Grep 即可，需要進階功能時用 rg。

常用指令速查

# 基本搜尋
rg "pattern" lib/              # 搜尋特定目錄
rg -i "pattern"                # 大小寫不敏感
rg -w "className"              # 全字匹配
rg -F "exact.string"           # 固定字串（非正則）

# 輸出控制
rg -l "pattern"                # 僅顯示檔案名稱
rg -c "pattern"                # 僅顯示計數
rg -C 3 "pattern"              # 前後各 3 行上下文
rg -m 5 "pattern"              # 限制最大匹配數

# 檔案類型過濾
rg -t dart "pattern"           # 僅搜尋 Dart
rg -t py "pattern"             # 僅搜尋 Python
rg -g "*.dart" "pattern"       # glob 過濾
rg -g "!*.test.dart" "pattern" # 排除模式

# 正則表達式
rg "class\s+\w+\s+extends"     # 基本正則
rg -P "(?<=class\s)\w+"        # PCRE2 (lookaround)
rg -U "class.*\{[\s\S]*?\}"    # 多行匹配

# 進階功能（rg 獨佔）
rg -z "pattern" archive.gz     # 搜尋壓縮檔
rg -E utf-16 "pattern"         # 搜尋非 UTF-8 編碼檔案
rg --pre cat "pattern"         # 使用 preprocessor（可搜尋 PDF 等）
rg --hidden "pattern"          # 搜尋隱藏檔案
rg --no-ignore "pattern"       # 搜尋 gitignore 忽略的檔案

# 替換預覽
rg "oldName" -r "newName"      # 不修改檔案，僅預覽

語言/框架專案範例（以 Flutter/Dart 為例，其他語言類似）

# Widget 定義（Flutter）
rg -t dart "class\s+\w+\s+extends\s+(Stateless|Stateful)Widget"

# Provider 使用（Flutter）
rg -t dart "Provider\.(of|watch|read)" lib/

# 測試案例（Dart）
rg -t dart "test(Widgets)?\(" test/

# TODO 和 FIXME（Dart，可替換為其他語言的 type filter 如 -t js/py/go）
rg -t dart "(TODO|FIXME|HACK)" lib/

# Ticket 狀態（與語言無關）
rg "status:\s*(pending|in_progress)" docs/work-logs/

概念性搜尋技巧

rg 的主要弱點是同義詞覆蓋（召回率 ~79-87%），可透過多 Pattern 組合改善：

# 錯誤處理（基本 + 同義詞擴展）
rg "catch|try|error|exception|throw" lib/           # 基本
rg "failure|recover|fallback|retry|graceful" lib/    # 同義詞擴展

# 狀態管理（基本 + 生命週期概念）
rg "status|state|pending|in_progress|completed" lib/ # 基本
rg "lifecycle|transition|workflow|progress|phase" lib/ # 擴展

# 資料流向（基本 + 資料操作概念）
rg "parse|validate|save|store|write" lib/            # 基本
rg "transform|convert|persist|repository|serialize" lib/ # 擴展

降噪技巧：排除 l10n 和 import 噪音

rg "error" lib/ --glob '!lib/l10n/' --glob '!*.g.dart'

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Serena / LSP / Dart MCP - 符號導航與程式碼理解

核心概念

Serena、LSP 和 Dart MCP 提供語意感知的程式碼導航，理解符號定義、引用關係和型別系統。這是唯一能做到精確重構的工具類別。

重要限制

Serena 的 LSP 符號分析適用於有 LSP 插件的語言：Dart / JavaScript（typescript-language-server）/ TypeScript / Python（pyright）等皆有效；對純文字檔（.md / .txt / .yaml / .json）無 LSP 結構優勢，應改用 Edit / Grep。

Why 此處原誤紀錄為「僅對 Dart 有效」：此紀錄源自早期 Python 環境未配置 pyright 的觀察，已不適用當前環境。W17-091 ANA 實證 serena 對本專案 JavaScript 程式碼完整有效（Class / Methods / 行號邊界皆能解析）。

Serena 工具

工具	用途	使用場景
find_symbol	搜尋符號定義	找類別、方法、變數定義（僅 Dart）
find_referencing_symbols	搜尋引用	找某個符號的所有使用處
get_symbols_overview	檔案符號總覽	瞭解檔案結構（不需讀全檔）
rename_symbol	重命名符號	安全重構（自動更新所有引用）
replace_symbol_body	替換符號定義	精確修改函式/類別實作
insert_before/after_symbol	插入程式碼	在符號前後新增內容
search_for_pattern	模式搜尋	靈活的正則搜尋（類似 rg）

Dart MCP 工具

工具	用途	使用場景
hover	型別和文件資訊	查看符號的完整型別簽章
resolve_workspace_symbol	跨檔案符號搜尋	在整個工作區找符號
signature_help	函式簽章提示	查看參數定義和說明
analyze_files	靜態分析	找 lint 問題、型別錯誤
dart_format	格式化程式碼	自動排版
dart_fix	自動修復	套用 lint 建議的修正

Serena search_for_pattern vs Grep

日常搜尋無法用 Serena 完全取代 rg。 差異如下：

維度	Grep (rg)	Serena search_for_pattern
速度	即時（< 1 秒）	1-5 秒，大範圍可能溢出
輸出格式	簡潔行格式，三種模式	JSON，較冗長
大小寫處理	原生 -i flag	需 regex (?i)
分頁	head_limit + offset	無（溢出時需縮小範圍）
計數	output_mode: count	無
跨行搜尋	需 multiline: true	預設支援
程式碼過濾	--type dart	restrict_search_to_code_files

Serena search_for_pattern 僅在以下場景使用：

• 搜尋後接續語意操作（find_symbol、replace_symbol_body）
• 需要嚴格只搜尋程式碼檔案
• 需要跨行匹配

適用場景

適合（獨佔優勢）	不適合
重構前找所有引用（精確）	搜尋註解或字串內容
理解類別繼承和實作關係	搜尋非 Dart 程式碼檔案
安全重命名（自動更新引用）	模糊概念搜尋
查看符號完整型別資訊	跨專案搜尋
靜態分析和自動修復	效能分析

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三 MCP 核心能力速查表（版本無關）

為何不列具體工具動詞名：MCP server 跨版本會改名 / 增刪工具，安裝方式也決定 server 前綴（PC-173 三層漂移）。硬編碼工具動詞名必然與實機暴露漂移，讀者照抄會呼叫到不存在的工具而浪費回合。本速查表只列「server 前綴 + 能力分類」；確切工具動詞名以 ToolSearch 當下發現為準——session 啟動時 system-reminder 列出的 deferred tools 清單是唯一 ground truth。

server 前綴對照

MCP server	本專案 server 前綴	安裝方式註記
CodeGraph	mcp__codegraph__*	專案層級 .mcp.json
codebase-memory-mcp (cbm)	mcp__codebase-memory-mcp__*	專案層級 .mcp.json（注意前綴含連字號，非底線）
Serena	user-level 安裝為 mcp__serena__*；plugin marketplace 安裝為 mcp__plugin_serena_serena__*	前綴依安裝方式而定，兩者工具子集不完全相同（部分工具僅 plugin 版有）

能力 → server 對照（動詞名請 ToolSearch 發現）

能力	首選 server	發現方式（取代硬編碼名）
索引就緒確認 / 重建	CodeGraph	ToolSearch(query="codegraph status index") 取當前名
符號定義搜尋（跨語言精確）	CodeGraph / Serena	ToolSearch(query="codegraph search") / ToolSearch(query="serena find symbol")
呼叫者 / 被呼叫者追蹤	CodeGraph	ToolSearch(query="codegraph callers callees")
影響分析（blast radius）	CodeGraph / Serena	ToolSearch(query="codegraph impact")
語義 / 概念搜尋（模糊召回）	cbm	ToolSearch(query="codebase memory search graph")
索引狀態 / 建立	cbm	ToolSearch(query="codebase memory index")
安全重命名 / symbol 編輯	Serena [唯一]	ToolSearch(query="serena rename replace symbol")
檔案符號總覽	Serena	ToolSearch(query="serena symbols overview")

使用方式：先用能力關鍵字 ToolSearch 發現當前確切工具名（或直接查 session system-reminder 的 deferred tools 清單），再以 ToolSearch(query="select:<發現到的完整工具名>") 載入 schema 後呼叫。禁止從本文件複製硬編碼工具動詞名直接呼叫——本表刻意不列動詞名以杜絕漂移。

終端 redaction 提醒（PC-173）：bash grep / rg 輸出會把實機可呼叫的 MCP 工具名替換為 n（如 mcp__codegraph__n）。驗證 MCP 工具名引用時改用 Read 工具，勿單憑 bash grep 輸出判讀。

cbm 深度參考：CLI 用法、.claude/ 不索引限制、cbm vs codegraph vs serena 分工速查 → references/codebase-memory-tool.md

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WebSearch - 網頁搜尋

核心特性

WebSearch 是 Claude Code 內建的網頁搜尋工具，零配置、穩定可用。

特性	說明
回應速度	~3 秒
英文查詢品質	4-5/5（API 用法、技術文件表現優秀）
中文在地化品質	2-3/5（可能混入簡體中文或英文結果）
整合度	原生整合到對話，自動提供結構化摘要和來源連結

中文查詢建議

• 搭配英文關鍵字提升搜尋精確度
• 注意搜尋結果可能混入簡體中文來源
• 重要的在地化資訊建議交叉驗證

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多步驟研究方案

Grep + Glob + Read 組合

多步驟程式碼架構研究的預設方案，無需任何外部依賴。

實測結果：

• 追蹤 Ticket 系統生命週期（8 個核心檔案）：~45 秒，完整度 5/5
• 追蹤 Hook 驗證邏輯（831 行 Python）：~20 秒，完整度 5/5

標準研究流程

步驟 1: Glob 定位相關檔案
    例：Glob **/*ticket*.py

步驟 2: Grep 搜尋關鍵字
    例：Grep "ticket.*create|lifecycle"

步驟 3: Read 深度閱讀核心檔案
    例：Read ticket.py -> 理解入口和分發

步驟 4: 重複步驟 2-3 追蹤呼叫鏈
    例：Grep "TicketLifecycle" -> Read lifecycle.py

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環境檢查與故障排除

安裝狀態檢查

rg --version

rg 常見問題

問題	原因	解決
command not found	未安裝	brew install ripgrep
搜尋結果不完整	.gitignore 排除	rg --no-ignore "pattern"
PCRE2 不可用	編譯時未啟用	cargo install ripgrep --features pcre2

三 MCP 已知限制速查

限制	影響	Workaround
cbm MCP namespace 在某些版本未於 ToolSearch deferred 曝光	ToolSearch(query="codebase memory") 找不到時	改用 CLI：codebase-memory-mcp cli <tool> '<json>'（詳見 references/codebase-memory-tool.md §1）。前綴以實機 deferred 清單為準（正確形含連字號 mcp__codebase-memory-mcp__，非底線）
cbm 對 .claude/ 不索引（v0.6.1 hardcoded）	.claude/ 範圍搜尋 cbm 結果為空	.claude/ 範圍改用 rg + 必要時 serena（詳見 references/codebase-memory-tool.md §2）
codegraph 冷啟動需載 embedding model	fresh subprocess 30-60s 不可用	用 CC runtime 內已暖機的 mcp__codegraph__* deferred tools

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比較測試結論總覽

本指南的工具定位和建議基於以下比較測試結論：

比較項目	核心結論
WebSearch 網頁搜尋效果	WebSearch 是唯一推薦的網頁搜尋工具
多步驟研究效果	Grep+Glob+Read 組合是預設選擇
語意搜尋 vs 文字搜尋	rg 精確度 ~90-94%，同義詞弱點可用多 Pattern 改善
Serena 結構化導航	Serena LSP 對配置 LSP 的語言（Dart / JS / TS / Python via pyright）皆有效；非符號級操作（如純文字搜尋）Grep 步驟數更少
rg vs Serena search_for_pattern	日常搜尋無法用 Serena 取代 rg

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Last Updated: 2026-06-04 Version: 5.1.0 - 三 MCP 核心命令速查表改為版本無關形式（server 前綴對照 + 能力分類 + ToolSearch 發現指引），消除 codegraph/cbm 硬編碼工具動詞名漂移源（PC-173 / W1-035 收斂方案落地）。歷史 5.0 版見 git log。