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Kontxt MCP服务器
一个模型上下文协议（MCP）服务器，试图解决condebase索引问题（直到代理可以）。
特性
- 连接到用户指定的本地代码存储库。
- 提供(
get_codebase_context)AI客户端的工具（如Cursor、Claude Desktop）。 - 在内部使用Gemini 2.0 Flash的1M输入窗口来分析代码库，并根据用户的客户端查询生成上下文。
- Flash本身可以使用内部工具(
list_repository_structure,read_files,grep_codebase)理解代码。 - 支持SSE（推荐）和stdio传输协议。
- 支持客户查询中的用户附加文件/docs/context，以进行更有针对性的分析。
- 跟踪代币使用情况，并提供API消费的详细分析。
- 用户可配置的上下文生成令牌限制（选项：500k、800k或1M令牌；默认值：800k）。
设置
- 克隆/下载： 获取服务器代码。
- 创建环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate- 安装依赖关系：
pip install -r requirements.txt- 安装
tree: 确保tree命令在您的系统上可用。
- macOS： brew install tree - Debian/Ubuntu： sudo apt update && sudo apt install tree - Windows：需要安装端口或使用WSL。
- 配置API密钥：
- 复制 .env.example 向 .env. - 编辑 .env 并添加您的Google Gemini API密钥：
GEMINI_API_KEY="YOUR_ACTUAL_API_KEY"- 或者，您可以通过以下方式提供密钥 --gemini-api-key 命令行参数。
作为独立服务器运行（推荐）
默认情况下，服务器以SSE模式运行，这允许您：
- 独立启动服务器
- 从多个客户端连接
- 重新启动客户端时保持其运行
运行服务器：
python kontxt_server.py --repo-path /path/to/your/codebasePS：你可以使用 pwd 列出项目路径
服务器将于启动 http://127.0.0.1:8080/sse 默认情况下。
有关其他选项：
python kontxt_server.py --repo-path /path/to/your/codebase --host 0.0.0.0 --port 6900关闭服务器
按可以停止服务器 Ctrl+C 在它运行的终端。服务器将尝试优雅地关闭，超时3秒。
从客户端连接到服务器（游标示例）
服务器运行后，您可以通过编辑 ~/.cursor/mcp.json 文件：
{
"mcpServers": {
"kontxt-server": {
"serverType": "sse",
"url": "http://localhost:8080/sse"
}
}
}PS：记住始终在光标设置或其他客户端上刷新MCP服务器，以便通过sse连接到MCP
替代方案：使用stdio传输运行
如果您希望让客户端启动并管理服务器进程：
python kontxt_server.py --repo-path /path/to/your/codebase --transport stdio对于此模式，请配置您的 ~/.cursor/mcp.json 文件如下：
{
"mcpServers": {
"kontxt-server": {
"serverType": "stdio",
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/kontxt_server.py", "--repo-path", "/absolute/path/to/your/codebase", "--transport", "stdio"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}命令行参数
--repo-path PATH: 必需。要分析的本地代码存储库的绝对路径。--gemini-api-key KEY：Google Gemini API密钥（替代.env如果提供）。--token-threshold NUM：目标上下文的最大令牌计数。允许的值为：
- 500000 - 800000（默认值） - 1000000
--gemini-model NAME：要使用的特定Gemini模型（默认值：models/gemini-2.5-flash-preview-04-17).--tokenizer-model NAME：拥抱Face标记器id以进行标记估计（默认值：google/gemma-7b；通过以下方式覆盖KONTXT_TOKENIZER_MODEL).--transport {stdio,sse}：要使用的传输协议（默认值：sse）。--host HOST：SSE服务器的主机地址（默认值：127.0.0.1）。--port PORT：SSE服务器的端口（默认值：8080）。--cors-origins ORIGINS：逗号分隔的允许CORS源列表。如果省略，则默认为仅环回。--cors-credentials：允许CORS凭据（默认禁用）。
CORS配置
为了安全起见，不使用通配符CORS。默认情况下，只允许环回源：
http://127.0.0.1,http://localhost，和束缚host:port.
要在开发过程中允许特定的web客户端，请传递显式的origins或使用env var：
python kontxt_server.py \
--repo-path /path/to/your/codebase \
--cors-origins http://localhost:3000,http://127.0.0.1:5173
# or via environment variable
KONTXT_CORS_ORIGINS="http://localhost:3000,http://127.0.0.1:5173" \
python kontxt_server.py --repo-path /path/to/your/codebase笔记：
- 允许的方法：
GET,OPTIONS.标题：全部。凭证：除非--cors-credentials已设置。
Tokenizer（Gemma）访问和自动恢复
此服务器使用 google/gemma-7b tokenizer用于估计令牌。该模型由谷歌在Hugging Face上进行门控。
如果您还没有访问权限，会发生什么：
- 启动时，如果无法下载标记器，服务器会记录一条明确的消息并自动打开：https://huggingface.co/google/gemma-7b
- 服务器继续使用启发式令牌估计器运行（不会崩溃）。
- 它定期重试加载标记器；一旦您获得访问权限，它就会自动切换（无需重新启动）。
如何获得访问权限（免费，约2分钟）：
- 访问https://huggingface.co/google/gemma-7b并登录（如果需要，创建一个帐户）。
- 在模型页面上接受谷歌的条款。
- 如果运行headless/CI或容器，请对环境进行身份验证：
huggingface-cli login（或设置HF_TOKEN).
配置：
--tokenizer-model或KONTXT_TOKENIZER_MODEL：如果需要，请使用不同的HF标记器id。KONTXT_TOKENIZER_RELOAD_INTERVAL（秒，默认值60）：服务器重新尝试加载标记器的频率。
基本用法
示例查询：
- “这个代码库是关于什么的”
- “身份验证系统是如何工作的？”
- “解释应用程序中的数据流”
PS：如果代理不使用MCP工具，您可以进一步指定代理使用它：“身份验证文件第三个代码块的最后一个单词是什么？使用可用的MCP工具。”
上下文附件
查询中引用的文件/上下文将作为分析上下文包含在内：
- “解释此文件的工作原理：@kontxt_server.py”
- “查找与@user_model.py交互的所有文件”
- “比较@file1.js和@file2.js的实现”
服务器会向Gemini提及这些文件，但不会自动读取或包含其内容。相反，Gemini将根据查询上下文使用其工具决定读取哪些文件。
这种方法允许Gemini只读取实际需要的文件，并防止上下文中充斥着无关的文件内容。
令牌使用跟踪
服务器跟踪不同操作中的令牌使用情况：
- 存储库结构列表
- 文件读取
- Grep搜索
- 用户查询的附件
- 生成的响应
此信息将在操作过程中记录，帮助您监控API的使用情况并优化查询。
PD：想要改进工具吗？PR是开放的。