Claude Context MCP插件

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🆕 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

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。

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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：

1. 创建或编辑 ~/.codex/config.toml 文件。

1. 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

1. 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：

1. 创建或编辑 ~/.gemini/settings.json 文件。
2. 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"
      }
    }
  }
}

1. 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：

1. 导航至 设置→ MCP服务器→ 添加服务器.
2. 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

1. 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：

1. 打开Cline并单击 MCP服务器 顶部导航栏中的图标。

1. 选择 已安装 选项卡，然后单击 高级MCP设置.

1. 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"
      }
    }
  }
}

1. 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

1. 点击汉堡菜单。

1. 选择 设置.

1. 导航到 工具 部分。

1. 点击 +添加MCP 按钮。

1. 输入以下命令：

   npx @zilliz/claude-context-mcp@latest

1. 命名MCP： 克劳德上下文.

1. 点击 添加 按钮。

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B.手动配置

1. 按Cmd/Ctrl Shift P或转到增强面板中的汉堡包菜单
2. 选择编辑设置
3. 在“高级”下，单击settings.json中的“编辑”
4. 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：

1. 打开Roo Code并导航到 设置→ MCP服务器→ 编辑全局配置.

1. 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"
      }
    }
  }
}

1. 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。

1. 转到Zencoder菜单（…）
2. 从下拉菜单中，选择 Tools
3. 点击 Add Custom MCP
4. 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"
    }
}

1. 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

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在代码库中的使用

1. 打开克劳德代码

   cd your-project-directory
   claude

1. 索引你的代码库:

   Index this codebase

1. 检查索引状态:

   Check the indexing status

1. 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

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🔧 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。

1. 直连: 从VS代码市场安装
2. 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 dev

Windows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 benchmark

Windows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

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📖 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：

• Claude Context决定嵌入哪些文件？
• 我可以使用完全本地部署设置吗？
• 它支持多个项目/代码库吗？
• Claude Context与其他编码工具相比如何？

❓ 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：

• 核心包贡献
• MCP服务器贡献
• VSCode扩展贡献

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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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🔗 链接

• VSCode市场
• Milvus文档
• Zilliz云