Claude Context

Claude Context是一個MCP插件，通過語義代碼搜索為AI編程助手提供整個代碼庫的深度上下文，支持多種嵌入模型和向量數據庫，實現高效代碼檢索。

開發者工具搜索工具 #語義搜索 #代碼檢索 #AI助手 #MCP插件 .TypeScript

評分 : 5分

下載量 : 14.0K

更新時間 : 2025-12-12

打開站點

什麼是Claude Context MCP服務器？

Claude Context是一個Model Context Protocol (MCP)服務器，它為AI編碼助手（如Claude Code、Cursor等）添加了語義代碼搜索功能。與傳統的文件搜索不同，它使用先進的向量搜索技術理解代碼的語義含義，能夠從數百萬行代碼中快速找到最相關的代碼片段。

如何使用Claude Context？

使用Claude Context非常簡單：首先配置MCP服務器到你的AI編碼工具中，然後索引你的代碼庫，最後就可以通過自然語言查詢來搜索代碼了。整個過程自動化程度高，無需手動編寫複雜的搜索查詢。

適用場景

Claude Context特別適合大型代碼庫項目、團隊協作開發、代碼重構、學習新代碼庫等場景。當你不熟悉某個大型項目時，可以通過自然語言快速找到相關功能的實現代碼。

主要功能

語義代碼搜索

使用先進的嵌入模型理解代碼的語義含義，支持自然語言查詢，如'查找處理用戶登錄的函數'

混合搜索技術

結合BM25關鍵詞搜索和密集向量搜索，提供更準確、更全面的搜索結果

智能代碼分塊

基於抽象語法樹(AST)分析代碼結構，智能地將代碼分割成有意義的塊，提高搜索精度

增量索引

使用Merkle樹技術只重新索引已更改的文件，大幅提高大型代碼庫的索引效率

多語言支持

支持TypeScript、JavaScript、Python、Java、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala等多種編程語言

多平臺集成

支持Claude Code、Cursor、VS Code、OpenAI Codex CLI、Gemini CLI等多種AI編碼工具

優勢

大幅減少AI助手的上下文長度需求，節省API調用成本

理解代碼語義，搜索結果更準確相關

支持大型代碼庫，可處理數百萬行代碼

配置簡單，與主流AI編碼工具無縫集成

支持多種嵌入模型和向量數據庫，靈活可擴展

侷限性

需要外部API密鑰（OpenAI API和Zilliz Cloud）

首次索引大型代碼庫可能需要較長時間

需要Node.js 20+環境，不支持Node.js 24+

對於非常小的項目，傳統搜索可能更簡單直接

如何使用

獲取必要的API密鑰

註冊Zilliz Cloud獲取向量數據庫API密鑰，註冊OpenAI獲取嵌入模型API密鑰

配置MCP服務器

根據你使用的AI編碼工具，將Claude Context MCP服務器添加到配置文件中

索引代碼庫

在AI編碼工具中打開你的項目目錄，使用命令開始索引整個代碼庫

開始搜索代碼

索引完成後，使用自然語言查詢來搜索相關代碼

使用案例

理解大型代碼庫

當你加入一個新項目，需要快速瞭解代碼結構時，可以使用Claude Context搜索相關功能實現

代碼重構輔助

在重構代碼時，需要找到所有使用某個舊API的地方

學習最佳實踐

想了解項目中如何處理錯誤或日誌記錄

查找特定功能

需要修改某個特定功能但不知道它在代碼中的位置

常見問題

Claude Context會索引哪些文件？

我可以使用完全本地的部署嗎？

支持多個項目/代碼庫嗎？

索引大型代碼庫需要多長時間？

需要多少存儲空間？

如何更新已索引的代碼？

🚀 Claude Context

Claude Context 是一款 MCP 插件，它為 Claude Code 及其他 AI 編碼助手增添了語義代碼搜索功能，能讓這些工具從整個代碼庫中獲取深度上下文信息。

🧠 以整個代碼庫為上下文：Claude Context 藉助語義搜索，能夠從數百萬行代碼中找出所有相關代碼，無需進行多輪探索，直接將搜索結果納入 Claude 的上下文。

💰 大型代碼庫的經濟之選：相較於每次請求都將整個目錄加載到 Claude 中（這可能成本高昂），Claude Context 能高效地將代碼庫存儲在向量數據庫中，僅在上下文中使用相關代碼，從而有效控制成本。

🚀 快速開始

前提條件

在 Zilliz Cloud 上獲取免費向量數據庫 👈

Claude Context 需要一個向量數據庫。你可以在 Zilliz Cloud 上註冊，以獲取 API 密鑰。

複製你的個人密鑰，在配置示例中替換 your-zilliz-cloud-api-key。

獲取 OpenAI 嵌入模型的 API 密鑰

你需要一個 OpenAI API 密鑰來使用嵌入模型。你可以在 OpenAI 上註冊獲取。

你的 API 密鑰格式通常以 sk- 開頭。複製你的密鑰，並在以下配置示例中使用它替換 your-openai-api-key。

為 Claude Code 配置 MCP

系統要求：

Node.js >= 20.0.0 且 < 24.0.0

Claude Context 與 Node.js 24.0.0 不兼容，如果你的 Node 版本大於或等於 24，需要先進行降級。

配置

使用命令行界面添加 Claude Context MCP 服務器：

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

有關 MCP 服務器管理的更多詳細信息，請參閱 Claude Code MCP 文檔。

其他 MCP 客戶端配置

OpenAI Codex CLI

Codex CLI 使用 TOML 配置文件：

創建或編輯 ~/.codex/config.toml 文件。
添加以下配置：

# 重要提示：頂級鍵是 `mcp_servers` 而非 `mcpServers`。
[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" }
# 可選：覆蓋默認的 10 秒啟動超時時間
startup_timeout_ms = 20000

保存文件並重啟 Codex CLI 以應用更改。

Gemini CLI

Gemini CLI 需要通過 JSON 文件進行手動配置：

創建或編輯 ~/.gemini/settings.json 文件。
添加以下配置：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

保存文件並重啟 Gemini CLI 以應用更改。

Qwen Code

創建或編輯 ~/.qwen/settings.json 文件，並添加以下配置：

{
  "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

點擊鏈接：安裝 MCP

前往：設置 -> Cursor 設置 -> MCP -> 添加新的全局 MCP 服務器

建議將以下配置粘貼到你的 Cursor ~/.cursor/mcp.json 文件中。你也可以通過在項目文件夾中創建 .cursor/mcp.json 文件，在特定項目中進行安裝。有關更多信息，請參閱 Cursor MCP 文檔。

{
  "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

前往：設置 -> MCP -> 添加 MCP 服務器

在你的 Void MCP 設置中添加以下配置：

{
  "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

在你的 Claude Desktop 配置中添加以下內容：

{
  "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 支持通過 JSON 文件進行 MCP 配置。在你的 Windsurf MCP 設置中添加以下配置：

{
  "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 服務器可以通過支持 MCP 的擴展與 VS Code 一起使用。在你的 VS Code MCP 設置中添加以下配置：

{
  "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 允許通過其設置界面進行可視化的 MCP 服務器配置。雖然它不直接支持手動 JSON 配置，但你可以通過圖形用戶界面添加新服務器：

導航到 設置 → MCP 服務器 → 添加服務器。
填寫服務器詳細信息：
- 名稱：claude-context
- 類型：STDIO
- 命令：npx
- 參數：["@zilliz/claude-context-mcp@latest"]
- 環境變量：
  - OPENAI_API_KEY：your-openai-api-key
  - MILVUS_ADDRESS：your-zilliz-cloud-public-endpoint
  - MILVUS_TOKEN：your-zilliz-cloud-api-key
保存配置以激活服務器。

Cline

Cline 使用 JSON 配置文件來管理 MCP 服務器。要集成提供的 MCP 服務器配置：

打開 Cline，點擊頂部導航欄中的 MCP 服務器 圖標。
選擇 已安裝 標籤，然後點擊 高級 MCP 設置。
在 cline_mcp_settings.json 文件中，添加以下配置：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

保存文件。

Augment

要在 Augment Code 中配置 Claude Context MCP，你可以使用圖形界面或手動配置。

A. 使用 Augment Code 用戶界面

點擊漢堡菜單。
選擇設置。
導航到工具部分。
點擊 + 添加 MCP 按鈕。
輸入以下命令：

npx @zilliz/claude-context-mcp@latest

將 MCP 命名為：Claude Context。
點擊添加按鈕。

B. 手動配置

按下 Cmd/Ctrl + Shift + P 或在 Augment 面板中點擊漢堡菜單。
選擇編輯設置。
在高級設置下，點擊在 settings.json 中編輯。
將服務器配置添加到 augment.advanced 對象中的 mcpServers 數組中。

"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 使用 JSON 配置文件來配置 MCP 服務器：

打開 Roo Code，導航到 設置 → MCP 服務器 → 編輯全局配置。
在 mcp_settings.json 文件中，添加以下配置：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

保存文件以激活服務器。

Zencoder

Zencoder 在其 JetBrains 和 VS Code 插件版本中都支持 MCP 工具和服務器。

轉到 Zencoder 菜單 (...)
從下拉菜單中選擇 工具
點擊 添加自定義 MCP
添加名稱（例如 Claude Context）和以下服務器配置，並確保點擊 安裝 按鈕

{
    "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"
    }
}

點擊 安裝 按鈕保存服務器配置。

LangChain/LangGraph

有關 LangChain/LangGraph 集成示例，請參閱此示例。

其他 MCP 客戶端

該服務器使用標準輸入輸出傳輸，並遵循標準 MCP 協議。通過運行以下命令，它可以與任何支持 MCP 的客戶端集成：

npx @zilliz/claude-context-mcp@latest

在你的代碼庫中使用

打開 Claude Code

cd your-project-directory
claude

為你的代碼庫建立索引：

Index this codebase

檢查索引狀態：

Check the indexing status

開始搜索：

Find functions that handle user authentication

🎉 就是這麼簡單！ 現在你可以在 Claude Code 中使用語義代碼搜索了。

環境變量配置

有關更詳細的 MCP 環境變量配置，請參閱我們的環境變量指南。

使用不同的嵌入模型

要配置自定義嵌入模型（例如，OpenAI 的 text-embedding-3-large，VoyageAI 的 voyage-code-3），請參閱 MCP 配置示例，瞭解每個提供商的詳細設置說明。

文件包含與排除規則

有關文件包含和排除規則的詳細解釋，以及如何自定義這些規則，請參閱我們的文件包含與排除規則。

可用工具

1. `index_codebase`

為代碼庫目錄建立混合搜索（BM25 + 密集向量）索引。

2. `search_code`

使用自然語言查詢，通過混合搜索（BM25 + 密集向量）在已索引的代碼庫中進行搜索。

3. `clear_index`

清除特定代碼庫的搜索索引。

4. `get_indexing_status`

獲取代碼庫的當前索引狀態。對於正在進行索引的代碼庫，顯示進度百分比；對於已完成索引的代碼庫，顯示完成狀態。

📊 評估

我們的對照評估表明，在檢索質量相當的情況下，Claude Context MCP 可實現約 40% 的令牌減少。這意味著在生產環境中，能夠顯著節省成本和時間。這也意味著，在有限的令牌上下文長度約束下，使用 Claude Context 可獲得更好的檢索和回答結果。

有關詳細的評估方法和結果，請參閱評估目錄。

🏗️ 架構

🔧 實現細節

🔍 混合代碼搜索：提出諸如 "查找處理用戶認證的函數" 之類的問題，藉助先進的混合搜索（BM25 + 密集向量），立即獲取相關且上下文豐富的代碼。
🧠 上下文感知：深入探索大型代碼庫，理解代碼庫不同部分之間的關係，即使代碼量達到數百萬行也不在話下。
⚡ 增量索引：利用 Merkle 樹高效地僅對更改的文件重新建立索引。
🧩 智能代碼分塊：通過抽象語法樹（AST）分析對代碼進行分塊。
🗄️ 可擴展性：與 Zilliz Cloud 集成，實現可擴展的向量搜索，無論代碼庫規模多大都能應對。
🛠️ 可定製性：配置文件擴展名、忽略模式和嵌入模型。

核心組件

Claude Context 是一個包含三個主要包的單倉庫項目：

@zilliz/claude-context-core：核心索引引擎，集成了嵌入和向量數據庫功能。
VSCode 擴展：為 Visual Studio Code 提供語義代碼搜索擴展。
@zilliz/claude-context-mcp：用於 AI 代理集成的模型上下文協議服務器。

支持的技術

嵌入提供商：OpenAI、VoyageAI、Ollama、Gemini
向量數據庫：Milvus 或 Zilliz Cloud（完全託管的向量數據庫即服務）
代碼分割器：基於 AST 的分割器（具有自動回退功能）、LangChain 基於字符的分割器
編程語言：TypeScript、JavaScript、Python、Java、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala、Markdown
開發工具：VSCode、模型上下文協議

📦 使用 Claude Context 的其他方式

雖然 MCP 是將 Claude Context 與 AI 助手結合使用的推薦方式，但你也可以直接使用它，或通過 VSCode 擴展來使用。

使用核心包構建應用程序

@zilliz/claude-context-core 包提供了代碼索引和語義搜索的基本功能。

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

// 初始化嵌入提供商
const embedding = new OpenAIEmbedding({
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY || 'your-openai-api-key',
    model: 'text-embedding-3-small'
});

// 初始化向量數據庫
const vectorDatabase = new MilvusVectorDatabase({
    address: process.env.MILVUS_ADDRESS || 'your-zilliz-cloud-public-endpoint',
    token: process.env.MILVUS_TOKEN || 'your-zilliz-cloud-api-key'
});

// 創建上下文實例
const context = new Context({
    embedding,
    vectorDatabase
});

// 對代碼庫進行索引並跟蹤進度
const stats = await context.indexCodebase('./your-project', (progress) => {
    console.log(`${progress.phase} - ${progress.percentage}%`);
});
console.log(`Indexed ${stats.indexedFiles} files, ${stats.totalChunks} chunks`);

// 執行語義搜索
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 擴展

將 Claude Context 直接集成到你的 IDE 中，為你提供直觀的語義代碼搜索和導航界面。

直接鏈接：從 VS Code 市場安裝
手動搜索：
- 在 VSCode 中打開擴展視圖（Ctrl+Shift+X 或 Mac 上的 Cmd+Shift+X）
- 搜索 "Semantic Code Search"
- 點擊安裝

VSCode 擴展

🛠️ 開發

設置開發環境

前提條件

Node.js 20.x 或 22.x
pnpm（推薦的包管理器）

跨平臺設置

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/zilliztech/claude-context.git
cd claude-context

# 安裝依賴
pnpm install

# 構建所有包
pnpm build

# 啟動開發模式
pnpm dev

Windows 特定設置

在 Windows 上，請確保你具備以下條件：

適用於 Windows 的 Git，並進行了正確的換行符配置
通過官方安裝程序或包管理器安裝的 Node.js
全局安裝的 pnpm：npm install -g pnpm

# Windows PowerShell/命令提示符
git clone https://github.com/zilliztech/claude-context.git
cd claude-context

# 配置 Git 換行符（推薦）
git config core.autocrlf false

# 安裝依賴
pnpm install

# 構建所有包（使用跨平臺腳本）
pnpm build

# 啟動開發模式
pnpm dev

構建

# 構建所有包（跨平臺）
pnpm build

# 構建特定包
pnpm build:core
pnpm build:vscode
pnpm build:mcp

# 性能基準測試
pnpm benchmark

Windows 構建注意事項

所有構建腳本都使用 rimraf 實現了跨平臺兼容
啟用了構建緩存，以加快後續構建速度
可以使用 PowerShell 或命令提示符，兩者效果相同

運行示例

# 開發時進行文件監控
cd examples/basic-usage
pnpm dev

📖 示例

查看 /examples 目錄，獲取完整的使用示例：

基本用法：簡單的索引和搜索示例

❓ 常見問題解答

常見問題：

Claude Context 如何決定嵌入哪些文件？
我可以使用完全本地部署的設置嗎？
它支持多個項目/代碼庫嗎？
Claude Context 與其他編碼工具相比如何？

❓ 如需詳細答案和更多故障排除提示，請參閱我們的常見問題解答指南。

🔧 遇到問題了嗎？ 訪問我們的故障排除指南，獲取分步解決方案。

📚 需要更多幫助？ 查看我們的完整文檔，獲取詳細指南和故障排除提示。

🤝 貢獻

我們歡迎貢獻！請參閱我們的貢獻指南，瞭解如何開始貢獻。

特定包的貢獻指南：

核心包貢獻
MCP 服務器貢獻
VSCode 擴展貢獻

🗺️ 路線圖

[x] 基於 AST 的代碼分析，以提高理解能力
[x] 支持更多嵌入提供商
[ ] 基於代理的交互式搜索模式
[x] 增強代碼分塊策略
[ ] 搜索結果排名優化
[ ] 強大的 Chrome 擴展

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證 - 有關詳細信息，請參閱 LICENSE 文件。

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Claude Context

概述

安裝

工具列表

內容詳情

替代品

什麼是Claude Context MCP服務器？

如何使用Claude Context？

適用場景

主要功能

如何使用

使用案例

常見問題

相關資源

安裝

🚀 Claude Context

🚀 快速開始

前提條件

為 Claude Code 配置 MCP

配置

其他 MCP 客戶端配置

A. 使用 Augment Code 用戶界面

B. 手動配置

在你的代碼庫中使用

環境變量配置

使用不同的嵌入模型

文件包含與排除規則

可用工具

1. index_codebase

2. search_code

3. clear_index

4. get_indexing_status

📊 評估

🏗️ 架構

🔧 實現細節

核心組件

支持的技術

📦 使用 Claude Context 的其他方式

使用核心包構建應用程序

VSCode 擴展

🛠️ 開發

設置開發環境

前提條件

跨平臺設置

Windows 特定設置

構建

Windows 構建注意事項

運行示例

📖 示例

❓ 常見問題解答

🤝 貢獻

🗺️ 路線圖

📄 許可證

🔗 鏈接

替代品

1. `index_codebase`

2. `search_code`

3. `clear_index`

4. `get_indexing_status`