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MCP Server · 搜索检索

Fast Context MCP

Fast Context MCP是一个AI驱动的语义代码搜索工具,支持通过自然语言查询搜索代码库,适用于开发者快速定位代码逻辑。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 2
搜索代码分析JavaScriptClaude开发工具Claude DesktopCursorWindsurf

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
SammySnake-d
提供方
SammySnake-d

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

173

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Fast Context MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,没有现成的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

搜索检索

传输方式

未说明

认证方式

API Key

部署方式

仅本地运行

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

快速上下文MCP

人工智能驱动的语义代码搜索作为MCP工具,由Windsurf的逆向工程SWE grep协议提供支持。

任何兼容MCP的客户端(Claude Code、Claude Desktop、Cursor等)都可以使用此功能通过自然语言查询搜索代码库。所有工具都通过npm捆绑-- 无系统级依赖关系 需要(ripgrep通过 @vscode/ripgrep,树通过 tree-node-cli).适用于macOS、Windows和Linux。

运作原理

You: "where is the authentication logic?"
         │
         ▼
┌─────────────────────────┐
│  Fast Context MCP       │
│  (local MCP server)     │
│                         │
│  1. Maps project → /codebase
│  2. Sends query to Windsurf Devstral API
│  3. AI generates rg/readfile/tree commands
│  4. Executes commands locally (built-in rg)
│  5. Returns results to AI
│  6. Repeats for N rounds
│  7. Returns file paths + line ranges
│     + suggested search keywords
└─────────────────────────┘
         │
         ▼
Found 3 relevant files.
  [1/3] /project/src/auth/handler.py (L10-60)
  [2/3] /project/src/middleware/jwt.py (L1-40)
  [3/3] /project/src/models/user.py (L20-80)

Suggested search keywords:
  authenticate, jwt.*verify, session.*token

先决条件

  • Node.js >= 18
  • Windsurf帐户 -自由层工作(API密钥需要)

无需安装ripgrep——它通过以下方式捆绑在一起 @vscode/ripgrep.

安装

选项1:npm(推荐)

# Latest stable release
npm install @sammysnake/fast-context-mcp

# Or beta/next release
npm install @sammysnake/fast-context-mcp@next

选项2:来源

git clone https://github.com/SammySnake-d/fast-context-mcp.git
cd fast-context-mcp
npm install

设置

1.获取Windsurf API密钥

服务器自动从本地安装的Windsurf导出API密钥。您还可以使用 extract_windsurf_key 设置后的MCP工具,或设置 WINDSURF_API_KEY 手动。

密钥存储在Windsurf的本地SQLite数据库中:

平台路径
macOS~/Library/Application Support/Windsurf/User/globalStorage/state.vscdb
窗户%APPDATA%/Windsurf/User/globalStorage/state.vscdb
Linux~/.config/Windsurf/User/globalStorage/state.vscdb

2.配置MCP客户端

克劳德代码

增添 ~/.claude.json 在...之下 mcpServers:

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}

对于测试版/下一版本:

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp@next"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}
克劳德桌面版

增添 claude_desktop_config.json 在...之下 mcpServers:

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}

对于测试版/下一版本:

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp@next"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}
如果 WINDSURF_API_KEY 如果省略,服务器会自动从您的本地Windsurf安装中发现它。

环境变量

变量默认值描述
WINDSURF_API_KEY*(自动发现)*风帆API键
FC_MAX_TURNS3每个查询的搜索轮次(更多=更深但更慢)
FC_MAX_COMMANDS8每轮最大并行命令数
FC_TIMEOUT_MS30000流媒体请求的连接超时Ms
FC_RESULT_MAX_LINES50每个命令输出的最大行数(截断)
FC_LINE_MAX_CHARS250每行输出的最大字符数(截断)
WS_MODELMODEL_SWE_1_6_FASTWindsurf型号名称
WS_APP_VER1.48.2Windsurf应用程序版本(协议元数据)
WS_LS_VER1.9544.35Windsurf语言服务器版本(协议元数据)

可用型号

可以通过设置更改模型 WS_MODEL (见上文环境变量)。

违约: MODEL_SWE_1_6_FAST --速度最快,grep关键字最丰富,位置粒度最精细。

MCP工具

fast_context_search

人工智能驱动的语义代码搜索,参数可调。

参数类型必填默认说明
querystring是--自然语言搜索查询
project_pathstring否cwd项目根的绝对路径
tree_depth整数否3仓库映射的目录树深度(1-6)。更高=上下文更多,但有效载荷更大。如果树超过250KB,则自动回退到较低深度。对于大型monorepos(>5000个文件)使用1-2,对于大多数项目使用3,对于小型项目使用4-6。
max_turns整数否3搜索轮次(1-5)。更多=搜索更深入,但速度较慢。1-2用于简单查找,3用于大多数查询,4-5用于复杂分析。
max_results整数否10要返回的最大文件数(1-30)。更小=更专注,更大=更广泛的探索。

退货:

  1. 相关文件 带线条范围
  2. 建议搜索关键字 (AI搜索过程中使用的rg模式)
  3. 诊断元数据 ([config] 显示实际使用的树深度、树大小以及是否发生回退的行)

输出示例:

Found 3 relevant files.

  [1/3] /project/src/auth/handler.py (L10-60, L120-180)
  [2/3] /project/src/middleware/jwt.py (L1-40)
  [3/3] /project/src/models/user.py (L20-80)

grep keywords: authenticate, jwt.*verify, session.*token

[config] tree_depth=3, tree_size=12.5KB, max_turns=3

错误输出包括特定于状态的提示:

Error: Request failed: HTTP 403

[hint] 403 Forbidden: Authentication failed. The API key may be expired or revoked.
Try re-extracting with extract_windsurf_key, or set a fresh WINDSURF_API_KEY env var.
Error: Request failed: HTTP 413

[diagnostic] tree_depth_used=3, tree_size=280.0KB (auto fell back from requested depth)
[hint] If the error is payload-related, try a lower tree_depth value.

extract_windsurf_key

从本地安装中提取Windsurf API密钥。没有参数。

项目结构

fast-context-mcp/
├── package.json
├── src/
│   ├── server.mjs        # MCP server entry point
│   ├── core.mjs          # Auth, message building, streaming, search loop
│   ├── executor.mjs      # Tool executor: rg, readfile, tree, ls, glob
│   ├── extract-key.mjs   # Windsurf API Key extraction (SQLite)
│   └── protobuf.mjs      # Protobuf encoder/decoder + Connect-RPC frames
├── README.md
└── LICENSE

搜索是如何工作的

  1. 项目目录映射到虚拟 /codebase 路径
  2. 在请求的深度生成目录树(默认L=3),其中 自动回退 如果树超过250KB,则降低深度
  3. 通过Connect-RPC/Protobuf将查询+目录树发送到Windsurf的Devstral模型
  4. Devstral生成工具命令(ripgrep、文件读取、树、ls、glob)
  5. 在本地并行执行的命令(最多 FC_MAX_COMMANDS 每轮)
  6. 结果发回Devstral进行下一轮测试
  7. 之后 max_turns rounds,Devstral返回文件路径+行范围
  8. 搜索过程中使用的所有rg模式都被收集为建议关键字
  9. 附加诊断元数据以帮助调用AI调整参数

技术细节

  • 协议:通过HTTP/1.1连接RPC,Protobuf编码,gzip压缩
  • 模型:Devstral(MODEL_SWE_1_6_FAST,可配置)
  • 本地工具: rg (通过@vscode/ripgrep捆绑), readfile (Node.js fs), tree (树节点cli), ls (Node.js fs), glob (Node.js fs)
  • 认证:API密钥→ JWT(每次会话自动获取)
  • 运行时:Node.js>=18(ESM)

依赖项

包装用途
@modelcontextprotocol/sdkMCP服务器框架
@vscode/ripgrep捆绑的ripgrep二进制文件(跨平台)
tree-node-cli跨平台目录树(替换系统 tree)
better-sqlite3阅读Windsurf的本地SQLite数据库
zod模式验证(MCP SDK要求)

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

语义搜索JavaScript本地部署代码分析AI驱动开发工具MCP协议

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursorWindsurf

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Fast Context MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Fast Context MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Fast Context MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Fast Context MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Fast Context MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor、Windsurf;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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