Extracts code changes from Git commits and diffs to provide contextual information about your project's history
Gathers code from GitHub repositories to provide context about your project to LLMs
Supports specialized handling of PHP code, including the ability to extract PHP signatures without implementation details
CTX は、ChatGPT や Claude などの LLM とチャットする際の大きな問題、つまりプロジェクトに関する十分なコンテキストを提供するという問題を解決するために作成されたツールです。
Mediumには Context Generator に関する記事があり、プロジェクトの背後にある動機とそれが解決する問題について説明しています。
AI開発において、コンテキストは単なる便利な情報ではなく、全てを左右します。コードベース全体を毎回手動でコピーしたり説明したりする代わりに、ctxは以下の情報から整理されたコンテキストファイルを自動的に構築します。
これは**、Claude のような AI 言語モデルにコードベースに関する必要なコンテキストを効率的に提供するという一般的な問題を解決するために作成されました。**
CTXの使い始めは簡単です。以下の簡単な手順に従って、最初のコンテキストファイルを作成してください。
インストール スクリプトを使用してツールをダウンロードしてインストールします。
これにより、 ctxコマンドがシステム (通常は/usr/local/bin ) にインストールされます。
**さらにオプションが必要ですか?**代替インストール方法については、完全なインストール ガイドを参照してください。
プロジェクト ディレクトリに新しい構成ファイルを作成します。
これにより、開始するための基本構造を持つcontext.yamlファイルが生成されます。
使用可能なすべてのコマンドとオプションについては、コマンド リファレンスを確認してください。
生成されたcontext.yamlファイルを編集して、含めるコードまたはコンテンツを指定します。
例えば：
この構成ではsrc/Authディレクトリからすべての PHP ファイルと、 src/Modelsディレクトリから名前に「User」が含まれるすべての PHP ファイルが収集されます。
次のコマンドを実行してコンテキスト ファイルを生成します。
CTX は設定を処理し、指定された出力ファイル (この例ではauth-context.md ) を作成します。
ヒント: 詳細な出力を得るには、
-v、-vv、または-vvvでログを設定します。
生成されたコンテキストファイルを、お気に入りのLLM（ChatGPTやClaudeなど）にアップロードまたは貼り付けてください。これで、コードベースに関する具体的な質問をすることができ、LLMは必要なコンテキストに基づいて正確なサポートを提供できるようになります。
プロンプトの例:
認証システムのコードを共有させていただきました。ユーザー登録プロセスにおける潜在的なセキュリティ上の脆弱性を特定するお手伝いをお願いできますか？
次のステップ: AI を活用した開発ワークフローにコンテキスト生成を統合するためのベスト プラクティスについては、 「コンテキスト ジェネレータを使用した開発」を参照してください。
これで完了です。コードベースに関する適切なコンテキストを使用して LLM を活用する準備が整いました。
よりシームレスなエクスペリエンスを実現するには、MCP サーバーを使用して Context Generator を Claude AI に直接接続できます。
Claude AI をコードベースに直接接続できる MCP サーバーが組み込まれています。
MCP クライアントをコンテキスト ジェネレーター サーバーにポイントします。
**注:**詳細なセットアップ手順については、 MCP サーバーの詳細をご覧ください。
コンテキスト ファイルを手動でアップロードしなくても、コードベースについて Claude に質問できるようになりました。
利用可能なすべての機能と構成オプションを含む完全なドキュメントについては、次の Web サイトをご覧ください。
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
CTX は、ChatGPT や Claude などの LLM とチャットする際の大きな問題、つまりプロジェクトに関する十分なコンテキストを提供することを解決するために作成されたツールです。