Claude Context

Claude ContextはMCPプラグインで、セマンティックコード検索によりAIプログラミングアシスタントにコードベース全体の深いコンテキストを提供し、複数の埋め込みモデルとベクトルデータベースをサポートし、効率的なコード検索を実現します。

開発者ツール検索ツール #セマンティック検索 #コード検索 #AIアシスタント #MCPプラグイン .TypeScript

スコア : 5ポイント

ダウンロード数 : 14.0K

更新時間 : 2025-12-12

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Claude Context MCPサーバーとは？

Claude ContextはModel Context Protocol (MCP)サーバーで、AIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursorなど）にセマンティックコード検索機能を追加します。従来のファイル検索とは異なり、高度なベクトル検索技術を使用してコードのセマンティックな意味を理解し、数百万行のコードから最も関連するコード断片を迅速に見つけることができます。

Claude Contextの使い方は？

Claude Contextの使用法は非常に簡単です。まず、MCPサーバーをAIコーディングツールに設定し、次にコードベースをインデックス化し、最後に自然言語クエリでコードを検索できます。このプロセスは自動化されており、複雑な検索クエリを手動で作成する必要はありません。

適用シーン

Claude Contextは、大規模なコードベースプロジェクト、チーム協力開発、コードリファクタリング、新しいコードベースの学習などのシーンに特に適しています。大規模なプロジェクトに不慣れな場合、自然言語で関連する機能の実装コードを迅速に見つけることができます。

主要機能

セマンティックコード検索

高度な埋め込みモデルを使用してコードのセマンティックな意味を理解し、自然言語クエリをサポートします。例えば、「ユーザーログインを処理する関数を検索する」などです。

混合検索技術

BM25キーワード検索と密集ベクトル検索を組み合わせて、より正確で包括的な検索結果を提供します。

スマートコード分塊

抽象構文木(AST)に基づいてコード構造を分析し、コードを意味のあるブロックにスマートに分割し、検索精度を向上させます。

増分インデックス

Merkleツリー技術を使用して変更されたファイルのみを再インデックス化し、大規模なコードベースのインデックス化効率を大幅に向上させます。

多言語サポート

TypeScript、JavaScript、Python、Java、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scalaなどの多くのプログラミング言語をサポートします。

多プラットフォーム統合

Claude Code、Cursor、VS Code、OpenAI Codex CLI、Gemini CLIなどの多くのAIコーディングツールをサポートします。

利点

AIアシスタントのコンテキスト長の要件を大幅に削減し、API呼び出しコストを節約します。

コードのセマンティックを理解し、検索結果がより正確で関連性が高くなります。

大規模なコードベースをサポートし、数百万行のコードを処理できます。

設定が簡単で、主流のAIコーディングツールとシームレスに統合されます。

複数の埋め込みモデルとベクトルデータベースをサポートし、柔軟性と拡張性があります。

制限

外部APIキー（OpenAI APIとZilliz Cloud）が必要です。

大規模なコードベースの最初のインデックス化には時間がかかる場合があります。

Node.js 20+環境が必要で、Node.js 24+はサポートされていません。

非常に小さいプロジェクトの場合、従来の検索の方が簡単で直接的かもしれません。

使い方

必要なAPIキーを取得する

Zilliz Cloudに登録してベクトルデータベースのAPIキーを取得し、OpenAIに登録して埋め込みモデルのAPIキーを取得します。

MCPサーバーを設定する

使用するAIコーディングツールに応じて、Claude Context MCPサーバーを設定ファイルに追加します。

コードベースをインデックス化する

AIコーディングツールでプロジェクトディレクトリを開き、コマンドを使用してコードベース全体のインデックス化を開始します。

コードの検索を開始する

インデックス化が完了したら、自然言語クエリを使用して関連するコードを検索します。

使用例

大規模なコードベースを理解する

新しいプロジェクトに参加し、コード構造をすぐに理解する必要がある場合、Claude Contextを使用して関連する機能の実装を検索できます。

コードリファクタリングの支援

コードをリファクタリングする際に、特定の古いAPIを使用しているすべての場所を見つける必要があります。

ベストプラクティスを学ぶ

プロジェクト内でエラーやログ記録の処理方法を知りたい場合。

特定の機能を見つける

特定の機能を変更する必要があるが、コード内の位置がわからない場合。

よくある質問

Claude Contextはどのファイルをインデックス化しますか？

完全にローカルのデプロイを使用できますか？

複数のプロジェクト/コードベースをサポートしていますか？

大規模なコードベースのインデックス化にはどれくらいの時間がかかりますか？

どれくらいのストレージ容量が必要ですか？

インデックス化されたコードをどのように更新しますか？

🚀 Claude Context

Claude Contextは、Claude Codeやその他のAIコーディングエージェントにセマンティックコード検索機能を追加するMCPプラグインです。これにより、コードベース全体から深いコンテキストを取得できます。

🧠 コードベース全体をコンテキストとして活用: Claude Contextはセマンティック検索を使用して、数百万行のコードからすべての関連コードを見つけます。複数回の問い合わせを必要とせず、直接Claudeのコンテキストに結果を持ち込みます。

💰 大規模コードベースに対するコスト効率: 毎回のリクエストでClaudeにディレクトリ全体を読み込むのは非常にコストがかかりますが、Claude Contextはコードベースをベクトルデータベースに効率的に保存し、コンテキストで関連するコードのみを使用することで、コストを抑えます。

🚀 デモ

モデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用すると、Claude Contextを好きなAIコーディングアシスタント（例: Claude Code）と統合できます。

クイックスタート

前提条件

Zilliz Cloudで無料のベクトルデータベースを取得する 👈

Claude Contextにはベクトルデータベースが必要です。こちらからZilliz CloudにサインアップしてAPIキーを取得できます。

パーソナルキーをコピーし、設定例のyour-zilliz-cloud-api-keyを置き換えてください。

埋め込みモデル用のOpenAI APIキーを取得する

埋め込みモデルにはOpenAI APIキーが必要です。OpenAIにサインアップして取得できます。

APIキーは常にsk-で始まります。キーをコピーし、以下の設定例でyour-openai-api-keyとして使用してください。

Claude Code用にMCPを設定する

システム要件:

Node.js >= 20.0.0 かつ < 24.0.0

Claude ContextはNode.js 24.0.0と互換性がありません。Node.jsのバージョンが24以上の場合は、最初にダウングレードする必要があります。

設定

コマンドラインインターフェイスを使用して、Claude Context MCPサーバーを追加します。

claude mcp add claude-context \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key \
  -e MILVUS_TOKEN=your-zilliz-cloud-api-key \
  -- npx @zilliz/claude-context-mcp@latest

MCPサーバーの管理について詳しくは、Claude Code MCPドキュメントを参照してください。

その他のMCPクライアントの設定

OpenAI Codex CLI

Codex CLIはTOML設定ファイルを使用します。

~/.codex/config.tomlファイルを作成または編集します。
以下の設定を追加します。

# 重要: トップレベルのキーは `mcp_servers` であり、`mcpServers` ではありません。
[mcp_servers.claude-context]
command = "npx"
args = ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"]
env = { "OPENAI_API_KEY" = "your-openai-api-key", "MILVUS_TOKEN" = "your-zilliz-cloud-api-key" }
# オプション: デフォルトの10秒の起動タイムアウトを上書きする
startup_timeout_ms = 20000

ファイルを保存し、Codex CLIを再起動して変更を適用します。

Gemini CLI

Gemini CLIはJSONファイルを通じた手動設定が必要です。

~/.gemini/settings.jsonファイルを作成または編集します。
以下の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

ファイルを保存し、Gemini CLIを再起動して変更を適用します。

Qwen Code

~/.qwen/settings.jsonファイルを作成または編集し、以下の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Cursor

以下の手順で設定します。

Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server へ移動します。
以下の設定をCursorの~/.cursor/mcp.jsonファイルに貼り付けることをおすすめします。また、プロジェクトフォルダに.cursor/mcp.jsonを作成することで、特定のプロジェクトにインストールすることもできます。詳細はCursor MCPドキュメントを参照してください。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Void

以下の手順で設定します。

Settings -> MCP -> Add MCP Server へ移動します。
以下の設定をVoidのMCP設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "code-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop

Claude Desktopの設定に以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Windsurf

WindsurfはJSONファイルを通じたMCP設定をサポートしています。以下の設定をWindsurfのMCP設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

VS Code

Claude Context MCPサーバーは、MCP互換の拡張機能を通じてVS Codeで使用できます。以下の設定をVS CodeのMCP設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Cherry Studio

Cherry Studioは、設定インターフェイスを通じた視覚的なMCPサーバー設定を可能にします。手動でのJSON設定を直接サポートしていませんが、GUIを通じて新しいサーバーを追加できます。

Settings → MCP Servers → Add Server に移動します。
サーバーの詳細を入力します。
- Name: claude-context
- Type: STDIO
- Command: npx
- Arguments: ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"]
- Environment Variables:
  - OPENAI_API_KEY: your-openai-api-key
  - MILVUS_ADDRESS: your-zilliz-cloud-public-endpoint
  - MILVUS_TOKEN: your-zilliz-cloud-api-key
設定を保存してサーバーを有効にします。

Cline

ClineはJSON設定ファイルを使用してMCPサーバーを管理します。提供されたMCPサーバー設定を統合するには、以下の手順を実行します。

Clineを開き、上部ナビゲーションバーの MCP Servers アイコンをクリックします。
Installed タブを選択し、Advanced MCP Settings をクリックします。
cline_mcp_settings.json ファイルに以下の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

ファイルを保存します。

Augment

Augment CodeでClaude Context MCPを設定するには、グラフィカルインターフェイスまたは手動設定のいずれかを使用できます。

A. Augment Code UIを使用する

ハンバーガーメニューをクリックします。
Settings を選択します。
Tools セクションに移動します。
+ Add MCP ボタンをクリックします。
以下のコマンドを入力します。

npx @zilliz/claude-context-mcp@latest

MCPに名前を付けます: Claude Context
Add ボタンをクリックします。

B. 手動設定

Cmd/Ctrl + Shift + Pを押すか、Augmentパネルのハンバーガーメニューに移動します。
Edit Settingsを選択します。
Advancedの下で、settings.jsonを編集します。
augment.advanced オブジェクトの mcpServers 配列にサーバー設定を追加します。

"augment.advanced": { 
  "mcpServers": [ 
    { 
      "name": "claude-context", 
      "command": "npx", 
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  ]
}

Roo Code

Roo CodeはMCPサーバーにJSON設定ファイルを使用します。

Roo Codeを開き、Settings → MCP Servers → Edit Global Config に移動します。
mcp_settings.json ファイルに以下の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

ファイルを保存してサーバーを有効にします。

Zencoder

Zencoderは、JetBrainsおよびVS Codeプラグインバージョンの両方でMCPツールとサーバーをサポートしています。

Zencoderメニュー (...) に移動します。
ドロップダウンメニューから Tools を選択します。
Add Custom MCP をクリックします。
名前（例: Claude Context）と以下のサーバー設定を追加し、Install ボタンをクリックします。

{
    "command": "npx",
    "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
    "env": {
      "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
      "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
      "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
    }
}

Install ボタンをクリックしてサーバーを保存します。

LangChain/LangGraph

LangChain/LangGraphの統合例については、この例を参照してください。

その他のMCPクライアント

サーバーはstdioトランスポートを使用し、標準のMCPプロトコルに従います。以下のコマンドを実行することで、任意のMCP互換クライアントと統合できます。

npx @zilliz/claude-context-mcp@latest

コードベースでの使用方法

Claude Codeを開く

cd your-project-directory
claude

コードベースをインデックスする:

Index this codebase

インデックスの状態を確認する:

Check the indexing status

検索を開始する:

Find functions that handle user authentication

🎉 以上です！ これでClaude Codeでセマンティックコード検索が使用できるようになりました。

環境変数の設定

詳細なMCP環境変数の設定については、環境変数ガイドを参照してください。

異なる埋め込みモデルの使用

カスタム埋め込みモデル（例: OpenAIの text-embedding-3-large、VoyageAIの voyage-code-3）を設定するには、MCP設定例を参照して、各プロバイダーの詳細な設定手順を確認してください。

ファイルの包含と除外ルール

ファイルの包含と除外ルールの詳細な説明とカスタマイズ方法については、ファイルの包含と除外ルールを参照してください。

利用可能なツール

1. `index_codebase`

ハイブリッド検索（BM25 + 密ベクトル）用にコードベースディレクトリをインデックスします。

2. `search_code`

ハイブリッド検索（BM25 + 密ベクトル）を使用して、自然言語クエリでインデックスされたコードベースを検索します。

3. `clear_index`

特定のコードベースの検索インデックスをクリアします。

4. `get_indexing_status`

コードベースの現在のインデックス状態を取得します。インデックス中のコードベースの進捗率と、インデックス済みのコードベースの完了状態を表示します。

📊 評価

我々のコントロールされた評価によると、Claude Context MCPは同等の検索品質の条件下で約40％のトークン削減を達成します。これは、本番環境での大幅なコストと時間の節約につながります。また、限られたトークンコンテキスト長の制約下では、Claude Contextを使用することでより良い検索結果と回答が得られます。

詳細な評価方法と結果については、評価ディレクトリを参照してください。

🏗️ アーキテクチャ

🔧 実装の詳細

🔍 ハイブリッドコード検索: "find functions that handle user authentication" のような質問を投げると、高度なハイブリッド検索（BM25 + 密ベクトル）を使用して、関連性の高いコンテキストを持ったコードを即座に取得できます。
🧠 コンテキスト認識: 大規模なコードベースを探索し、コードベースの異なる部分がどのように関連しているかを理解します。数百万行のコードでも対応可能です。
⚡ インクリメンタルインデックス: マークルツリーを使用して、変更されたファイルのみを効率的に再インデックスします。
🧩 インテリジェントコードチャンキング: 抽象構文木（AST）を使用してコードを分析し、チャンキングします。
🗄️ スケーラブル: Zilliz Cloudと統合して、スケーラブルなベクトル検索を実現します。コードベースの規模に関係なく対応可能です。
🛠️ カスタマイズ可能: ファイル拡張子、無視パターン、埋め込みモデルを設定できます。

コアコンポーネント

Claude Contextは、3つの主要なパッケージを含むモノレポです。

@zilliz/claude-context-core: 埋め込みとベクトルデータベースの統合を備えたコアインデックスエンジン
VSCode拡張機能: Visual Studio Code用のセマンティックコード検索拡張機能
@zilliz/claude-context-mcp: AIエージェント統合用のモデルコンテキストプロトコルサーバー

サポートされる技術

埋め込みプロバイダー: OpenAI、VoyageAI、Ollama、Gemini
ベクトルデータベース: Milvus または Zilliz Cloud（フルマネージドのベクトルデータベースサービス）
コードスプリッター: ASTベースのスプリッター（自動フォールバック付き）、LangChainの文字ベースのスプリッター
言語: TypeScript、JavaScript、Python、Java、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala、Markdown
開発ツール: VSCode、モデルコンテキストプロトコル

📦 Claude Contextの他の使用方法

MCPはAIアシスタントとClaude Contextを使用する推奨方法ですが、直接使用することも、VSCode拡張機能を通じて使用することもできます。

コアパッケージを使用してアプリケーションを構築する

@zilliz/claude-context-core パッケージは、コードインデックスとセマンティック検索の基本的な機能を提供します。

import { Context, MilvusVectorDatabase, OpenAIEmbedding } from '@zilliz/claude-context-core';

// 埋め込みプロバイダーを初期化する
const embedding = new OpenAIEmbedding({
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY || 'your-openai-api-key',
    model: 'text-embedding-3-small'
});

// ベクトルデータベースを初期化する
const vectorDatabase = new MilvusVectorDatabase({
    address: process.env.MILVUS_ADDRESS || 'your-zilliz-cloud-public-endpoint',
    token: process.env.MILVUS_TOKEN || 'your-zilliz-cloud-api-key'
});

// コンテキストインスタンスを作成する
const context = new Context({
    embedding,
    vectorDatabase
});

// 進捗トラッキング付きでコードベースをインデックスする
const stats = await context.indexCodebase('./your-project', (progress) => {
    console.log(`${progress.phase} - ${progress.percentage}%`);
});
console.log(`Indexed ${stats.indexedFiles} files, ${stats.totalChunks} chunks`);

// セマンティック検索を実行する
const results = await context.semanticSearch('./your-project', 'vector database operations', 5);
results.forEach(result => {
    console.log(`File: ${result.relativePath}:${result.startLine}-${result.endLine}`);
    console.log(`Score: ${(result.score * 100).toFixed(2)}%`);
    console.log(`Content: ${result.content.substring(0, 100)}...`);
});

VSCode拡張機能

Claude ContextをIDEに直接統合します。セマンティックコード検索とナビゲーションの直感的なインターフェイスを提供します。

直接リンク: VS Code Marketplaceからインストール
手動検索:
- VSCodeで拡張機能ビューを開きます（Ctrl+Shift+XまたはMacではCmd+Shift+X）
- "Semantic Code Search" を検索します
- インストールをクリックします

🛠️ 開発

開発環境のセットアップ

前提条件

Node.js 20.x または 22.x
pnpm（推奨のパッケージマネージャー）

クロスプラットフォームのセットアップ

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/zilliztech/claude-context.git
cd claude-context

# 依存関係をインストールする
pnpm install

# すべてのパッケージをビルドする
pnpm build

# 開発モードを開始する
pnpm dev

Windows固有のセットアップ

Windowsでは、以下のものが必要です。

適切な改行設定を持つ Git for Windows
公式インストーラーまたはパッケージマネージャーを使用してインストールされた Node.js
グローバルにインストールされた pnpm: npm install -g pnpm

# Windows PowerShell/Command Prompt
git clone https://github.com/zilliztech/claude-context.git
cd claude-context

# gitの改行設定を構成する（推奨）
git config core.autocrlf false

# 依存関係をインストールする
pnpm install

# すべてのパッケージをビルドする（クロスプラットフォームスクリプトを使用）
pnpm build

# 開発モードを開始する
pnpm dev

ビルド

# すべてのパッケージをビルドする（クロスプラットフォーム）
pnpm build

# 特定のパッケージをビルドする
pnpm build:core
pnpm build:vscode
pnpm build:mcp

# パフォーマンスベンチマークを実行する
pnpm benchmark

Windowsビルドの注意事項

すべてのビルドスクリプトはrimrafを使用してクロスプラットフォーム互換性があります。
ビルドキャッシュが有効になっており、後続のビルドが高速化されます。
PowerShellまたはCommand Promptのいずれを使用しても同じように動作します。

サンプルの実行

# ファイル監視を伴う開発
cd examples/basic-usage
pnpm dev

📖 サンプル

完全な使用例については、/examples ディレクトリを確認してください。

基本的な使用方法: シンプルなインデックスと検索の例

❓ よくある質問

一般的な質問:

Claude Contextはどのファイルを埋め込むことに決定しますか？
完全にローカルなデプロイ設定を使用できますか？
複数のプロジェクト/コードベースをサポートしていますか？
Claude Contextは他のコーディングツールとどのように比較されますか？

❓ 詳細な回答とその他のトラブルシューティングのヒントについては、FAQガイドを参照してください。

🔧 問題が発生した場合: トラブルシューティングガイドを参照して、ステップバイステップの解決策を確認してください。

📚 さらにヘルプが必要な場合: 完全なドキュメントを参照して、詳細なガイドとトラブルシューティングのヒントを確認してください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！開始方法の詳細については、コントリビューションガイドを参照してください。

パッケージ固有のコントリビューションガイド:

コアパッケージのコントリビューション
MCPサーバーのコントリビューション
VSCode拡張機能のコントリビューション

🗺️ ロードマップ

[x] 改善された理解のためのASTベースのコード分析
[x] 追加の埋め込みプロバイダーのサポート
[ ] エージェントベースのインタラクティブな検索モード
[x] 強化されたコードチャンキング戦略
[ ] 検索結果のランキング最適化
[ ] 堅牢なChrome拡張機能

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

🔗 リンク

Edgeone Pages MCP Server

EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。

Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。

Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。

百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。

GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。

UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。

22.8K

5ポイント

Magic MCP

Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。

JavaScript

18.5K

5ポイント

Sequential Thinking MCP Server

MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。

Python

28.3K

4.5ポイント

智啓未来、あなたの人工知能ソリューションシンクタンク

English 简体中文繁體中文にほんご

Claude Context

概要

インストール

ツールリスト

コンテンツ詳細

代替品

Claude Context MCPサーバーとは？

Claude Contextの使い方は？

適用シーン

主要機能

使い方

使用例

よくある質問

関連リソース

インストール

🚀 Claude Context

🚀 デモ

クイックスタート

前提条件

Claude Code用にMCPを設定する

設定

その他のMCPクライアントの設定

A. Augment Code UIを使用する

B. 手動設定

コードベースでの使用方法

環境変数の設定

異なる埋め込みモデルの使用

ファイルの包含と除外ルール

利用可能なツール

1. index_codebase

2. search_code

3. clear_index

4. get_indexing_status

📊 評価

🏗️ アーキテクチャ

🔧 実装の詳細

コアコンポーネント

サポートされる技術

📦 Claude Contextの他の使用方法

コアパッケージを使用してアプリケーションを構築する

VSCode拡張機能

🛠️ 開発

開発環境のセットアップ

前提条件

クロスプラットフォームのセットアップ

Windows固有のセットアップ

ビルド

Windowsビルドの注意事項

サンプルの実行

📖 サンプル

❓ よくある質問

🤝 コントリビューション

🗺️ ロードマップ

📄 ライセンス

🔗 リンク

代替品

1. `index_codebase`

2. `search_code`

3. `clear_index`

4. `get_indexing_status`