Code Context Engine

Code Context Engine

elara-labsMIT
144 звёзд17 форков
Code Context Engine — MCP-сервер, который индексирует всю вашу кодовую базу. Вместо того чтобы AI-ассистент каждый раз перечитывал файлы, он использует предварительно построенный индекс. Это радикально сокращает расход токенов — по результатам бенчмарков экономия достигает 94 %. Сервер особенно полезен для разработчиков, работающих с большими проектами, где полнотекстовое чтение всех файлов слишком затратно. Сервер написан на Python, работает через stdin/stdout, поддерживает все популярные ОС. Простая установка через uvx.
Ai-mlDevelopmentSearch
Открыть на GitHub

Установка

uvx code-context-engine

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикelara-labs
  • ЛицензияMIT

Технологии

  • Языки
    Python
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Индексация всей кодовой базы: анализирует структуру проекта, файлы и зависимости
  • Интеллектуальный поиск по коду: AI находит нужные классы, функции и файлы без повторного чтения
  • Автоматическое обновление индекса при изменениях в проекте (watcher)
  • Предоставление релевантного контекста для ответов AI с минимальным потреблением токенов
  • Поддержка различных языков программирования через определение языковых паттернов
  • Фильтрация по типу элемента (класс, функция, модуль) для точного поиска
  • Экспорт контекста в формате, пригодном для передачи в любые LLM
  • Интеграция с MCP-клиентами: Claude Desktop, IDE-плагины и другие агенты
  • Измерение и логирование экономии токенов в сравнении с полным чтением файлов
  • Совместимость с проектами любого размера — от микросервисов до монолитов

Как подключить

Установите сервер командой:

uvx code-context-engine

Добавьте конфигурацию в файл настроек вашего MCP-клиента. Для Claude Desktop это claude_desktop_config.json:

{ "mcpServers": { "code-context-engine": { "command": "uvx", "args": ["code-context-engine"] } } }

Перезапустите клиент. Сервер автоматически начнёт индексацию проекта из текущей рабочей директории.

Примеры запросов

Вы можете попросить AI-ассистента через ваш MCP-клиент:

  • «Проиндексируй текущий проект и покажи его архитектуру на верхнем уровне»
  • «Найди в коде все реализации интерфейса UserRepository»
  • «Дай контекст для файла src/main.py: какие классы и функции в нём объявлены»
  • «Покажи, какие функции из модуля utils используются в этом проекте»

Технические детали

Язык: Python 3.11+

Транспорт: stdio (MCP)

Лицензия: MIT

Совместимые клиенты: любые, поддерживающие MCP (Claude Desktop, Continue.dev, IDE-плагины)

Платформы: macOS, Linux, Windows

Поделиться