
🆕 正在为Claude Code寻找持久内存? 结账 memsearch克劳德代码插件 --一个标记优先的内存系统,为您的AI代理提供跨会话的长期内存。
你的整个代码库都是Claude的上下文
 ](https://nodejs.org/)   ](https://www.npmjs.com/package/@zilliz/claude-context-core) ](https://www.npmjs.com/package/@zilliz/claude-context-mcp)  
克劳德上下文 是一个MCP插件,它为Claude code和其他AI编码代理添加了语义代码搜索,为它们提供了整个代码库的深层上下文。
🧠 您的整个代码库作为上下文:Claude Context使用语义搜索从数百万行中查找所有相关代码。不需要多轮发现。它将结果直接带入克劳德的背景中。
💰 大型代码库的成本效益:与每次请求都将整个目录加载到Claude中(这可能非常昂贵)不同,Claude Context有效地将您的代码库存储在向量数据库中,并且只在上下文中使用相关代码来控制成本。
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🚀 演示
模型上下文协议(MCP)允许您将Claude Context与您最喜欢的AI编码助手集成,例如Claude Code。
快速开始
先决条件
Get a free vector database on Zilliz Cloud 👈
Claude Context需要一个向量数据库。你可以 注册 在Zilliz Cloud上获取API密钥。

复制您的个人密钥以替换 your-zilliz-cloud-api-key 在配置示例中。
Get OpenAI API Key for embedding model
您需要一个用于嵌入模型的OpenAI API密钥。您可以通过注册获得一个 开放人工智能.
您的API密钥看起来是这样的:它总是以 sk-.\ 复制您的密钥,并在下面的配置示例中使用它,如下所示 your-openai-api-key.
为Claude代码配置MCP
系统要求:
- Node.js>=20.0.0
配置
使用命令行界面添加Claude Context MCP服务器:
claude mcp add claude-context \
-e OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key \
-e MILVUS_ADDRESS=your-zilliz-cloud-public-endpoint \
-e MILVUS_TOKEN=your-zilliz-cloud-api-key \
-- npx @zilliz/claude-context-mcp@latest看 克劳德代码MCP文档 有关MCP服务器管理的更多详细信息。
其他MCP客户端配置
OpenAI Codex CLI
Codex CLI使用TOML配置文件:
- 创建或编辑
~/.codex/config.toml文件。
- 添加以下配置:
# IMPORTANT: the top-level key is `mcp_servers` rather than `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" }
# Optional: override the default 10s startup timeout
startup_timeout_ms = 20000- 保存文件并重新启动Codex CLI以应用更改。
Gemini CLI
Gemini CLI需要通过JSON文件进行手动配置:
- 创建或编辑
~/.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"
}
}
}
}- 保存文件并重新启动Gemini CLI以应用更改。
Qwen Code
创建或编辑 ~/.qwen/settings.json 文件并添加以下配置:
{
"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
首选 Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server
将以下配置粘贴到游标中 ~/.cursor/mcp.json 文件是推荐的方法。您还可以通过创建以下内容在特定项目中安装 .cursor/mcp.json 在您的项目文件夹中。看 光标MCP文档 了解更多信息。
{
"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
首选 Settings -> MCP -> Add MCP Server
将以下配置添加到Void MCP设置中:
{
"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
添加到您的Claude Desktop配置中:
{
"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支持通过JSON文件进行MCP配置。将以下配置添加到Windsurf MCP设置中:
{
"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服务器可以通过MCP兼容的扩展与VS Code一起使用。将以下配置添加到VS Code MCP设置中:
{
"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允许通过其设置界面进行可视化MCP服务器配置。虽然它不直接支持手动JSON配置,但您可以通过GUI添加新服务器:
- 导航至 设置→ MCP服务器→ 添加服务器.
- 填写服务器详细信息:
- 名称: claude-context - 类型: STDIO - 命令: npx - 参数: ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"] - 环境变量: - OPENAI_API_KEY: your-openai-api-key - MILVUS_ADDRESS: your-zilliz-cloud-public-endpoint - MILVUS_TOKEN: your-zilliz-cloud-api-key
- 保存配置以激活服务器。
Cline
Cline使用JSON配置文件来管理MCP服务器。要集成提供的MCP服务器配置:
- 打开Cline并单击 MCP服务器 顶部导航栏中的图标。
- 选择 已安装 选项卡,然后单击 高级MCP设置.
- 在
cline_mcp_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_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
"MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
}
}
}
}- 保存文件。
Augment
要在增强代码中配置Claude Context MCP,您可以使用图形界面或手动配置。
A.使用增强代码UI
- 点击汉堡菜单。
- 选择 设置.
- 导航到 工具 部分。
- 点击 +添加MCP 按钮。
- 输入以下命令:
npx @zilliz/claude-context-mcp@latest- 命名MCP: 克劳德上下文.
- 点击 添加 按钮。
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B.手动配置
- 按Cmd/Ctrl Shift P或转到增强面板中的汉堡包菜单
- 选择编辑设置
- 在“高级”下,单击settings.json中的“编辑”
- 将服务器配置添加到
mcpServers数组中augment.advanced对象
"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为MCP服务器使用JSON配置文件:
- 打开Roo Code并导航到 设置→ MCP服务器→ 编辑全局配置.
- 在
mcp_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_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
"MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
}
}
}
}- 保存文件以激活服务器。
Zencoder
Zencoder在JetBrains和VS Code插件版本中都支持MCP工具和服务器。
- 转到Zencoder菜单(…)
- 从下拉菜单中,选择
Tools - 点击
Add Custom MCP - 添加名称(即。
Claude Context从下面开始配置服务器,并确保点击Install按钮
{
"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"
}
}
- 点击保存服务器
Install按钮。
LangChain/LangGraph
有关LangChain/LangGraph集成示例,请参阅 这个例子.
Other MCP Clients
服务器使用stdio传输并遵循标准MCP协议。通过运行以下命令,它可以与任何兼容MCP的客户端集成:
npx @zilliz/claude-context-mcp@latest______________________________________________________________________
在代码库中的使用
- 打开克劳德代码
cd your-project-directory
claude- 索引你的代码库:
Index this codebase- 检查索引状态:
Check the indexing status- 开始搜索:
Find functions that handle user authentication🎉 就是这样! 现在,您可以在Claude code中进行语义代码搜索。
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环境变量配置
有关MCP环境变量配置的更多详细信息,请参阅我们的 环境变量指南.
使用不同的嵌入模型
为了配置自定义嵌入模型(例如。, text-embedding-3-large 对于OpenAI, voyage-code-3 对于VoyageAI),请参阅 MCP配置示例 有关每个提供程序的详细设置说明。
文件包含和排除规则
有关文件包含和排除规则以及如何自定义它们的详细说明,请参阅我们的 文件包含和排除规则.
可用工具
1. index_codebase
为混合搜索(BM25+密集向量)的代码库目录建立索引。
2. search_code
使用自然语言查询和混合搜索(BM25+密集向量)搜索索引代码库。
3. clear_index
清除特定代码库的搜索索引。
4. get_indexing_status
获取代码库的当前索引状态。显示对代码库进行主动索引的进度百分比和索引代码库的完成状态。
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📊 评估
我们的受控评估表明,在同等检索质量的条件下,Claude Context MCP实现了约40%的令牌减少。这转化为生产环境中的显著成本和时间节省。这也意味着,在有限的令牌上下文长度的约束下,使用Claude context可以产生更好的检索和答案结果。
有关详细的评估方法和结果,请参阅 评估目录.
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🏗️ 建筑

🔧 实现细节
- 🔍 混合代码搜索:问以下问题 *“查找处理用户身份验证的函数”* 并使用高级混合搜索(BM25+密集向量)立即获得相关、上下文丰富的代码。
- 🧠 上下文感知:发现大型代码库,了解代码库的不同部分是如何相互关联的,甚至跨越数百万行代码。
- ⚡ 增量索引:使用Merkle树高效地仅重新索引更改的文件。
- 🧩 智能代码分块:分析抽象语法树(AST)中的代码以进行分块。
- 🗄️ 可扩展的:与Zilliz Cloud集成,用于可扩展的矢量搜索,无论您的代码库有多大。
- 🛠️ 可定制的:配置文件扩展名、忽略模式和嵌入模型。
核心组件
Claude Context是一个包含三个主要包的monorepo:
@zilliz/claude-context-core:具有嵌入和矢量数据库集成的核心索引引擎- VSCode扩展:Visual Studio代码的语义代码搜索扩展
@zilliz/claude-context-mcp:用于AI代理集成的模型上下文协议服务器
支持的技术
- 嵌入提供者: 开放人工智能, Voyageai, 奥拉玛, 双子座
- 矢量数据库: 米尔维斯 或 Zilliz云(完全管理的矢量数据库即服务)
- 代码拆分器:基于AST的拆分器(带自动回退),基于LangChain字符的拆分器
- 语言:TypeScript、JavaScript、Python、Java、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala、Markdown
- 开发工具:VSCode,模型上下文协议
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📦 使用克劳德语境的其他方法
虽然MCP是将Claude Context与AI助手一起使用的推荐方式,但您也可以直接或通过VSCode扩展使用它。
使用核心包构建应用程序
这 @zilliz/claude-context-core 该包为代码索引和语义搜索提供了基本功能。
import { Context, MilvusVectorDatabase, OpenAIEmbedding } from '@zilliz/claude-context-core';
// Initialize embedding provider
const embedding = new OpenAIEmbedding({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY || 'your-openai-api-key',
model: 'text-embedding-3-small'
});
// Initialize vector database
const vectorDatabase = new MilvusVectorDatabase({
address: process.env.MILVUS_ADDRESS || 'your-zilliz-cloud-public-endpoint',
token: process.env.MILVUS_TOKEN || 'your-zilliz-cloud-api-key'
});
// Create context instance
const context = new Context({
embedding,
vectorDatabase
});
// Index your codebase with progress tracking
const stats = await context.indexCodebase('./your-project', (progress) => {
console.log(`${progress.phase} - ${progress.percentage}%`);
});
console.log(`Indexed ${stats.indexedFiles} files, ${stats.totalChunks} chunks`);
// Perform semantic search
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扩展
将Claude Context直接集成到IDE中。为语义代码搜索和导航提供直观的界面。
- 直连: 从VS代码市场安装
- 手动搜索:
- 在VSCode中打开扩展视图(Mac上的Ctrl+Shift+X或Cmd+Shift+X) - 搜索“语义代码搜索” - 单击安装
🛠️ 发展
设置开发环境
先决条件
- Node.js 20.x、22.x或24.x
- pnpm(推荐的包管理器)
跨平台设置
# Clone repository
git clone https://github.com/zilliztech/claude-context.git
cd claude-context
# Install dependencies
pnpm install
# Build all packages
pnpm build
# Start development mode
pnpm devWindows特定安装程序
在Windows上,确保您有:
- Windows 版 Git 具有适当的线路末端配置
- Node.js 通过官方安装程序或包管理器安装
- pnpm 全局安装:
npm install -g pnpm
# Windows PowerShell/Command Prompt
git clone https://github.com/zilliztech/claude-context.git
cd claude-context
# Configure git line endings (recommended)
git config core.autocrlf false
# Install dependencies
pnpm install
# Build all packages (uses cross-platform scripts)
pnpm build
# Start development mode
pnpm dev建筑
# Build all packages (cross-platform)
pnpm build
# Build specific package
pnpm build:core
pnpm build:vscode
pnpm build:mcp
# Performance benchmarking
pnpm benchmarkWindows构建说明
- 所有构建脚本都使用rimraf跨平台兼容
- 启用构建缓存以实现更快的后续构建
- 使用PowerShell或命令提示符-两者都同样有效
运行示例
# Development with file watching
cd examples/basic-usage
pnpm dev______________________________________________________________________
📖 示例
检查 /examples 完整使用示例目录:
- 基本用法:简单的索引和搜索示例
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❓ 常见问题
常见问题:
❓ 有关详细答案和更多故障排除提示,请参阅我们的 常见问题解答指南.
🔧 遇到问题? 访问我们的 故障排除指南 逐步解决方案。
📚 需要更多帮助? 查看我们的 完整的文件 获取详细指南和故障排除提示。
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🤝 贡献
我们欢迎捐款!请查看我们的 贡献指南 了解如何开始的详细信息。
特定于软件包的贡献指南:
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🗺️ 路线图
- \[x\] 基于AST的代码分析,以提高理解
- \[x\] 支持其他嵌入提供程序
- \[\]基于代理的交互式搜索模式
- \[x\] 增强的代码分块策略
- \[\]搜索结果排名优化
- \[\]强大的Chrome扩展程序
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📄 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
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