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Context+

Name: Context+
Author: ForLoopCodes

by ForLoopCodes

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Hybrid

Context+

대규모 엔지니어링을 위한 의미론적 지능(Semantic Intelligence).

Context+는 99%의 정확도를 요구하는 개발자를 위해 설계된 MCP 서버입니다. RAG, Tree-sitter AST, 스펙트럼 클러스터링 및 Obsidian 스타일의 링크 기능을 결합하여 방대한 코드베이스를 검색 가능한 계층적 기능 그래프로 변환합니다.

이곳에 오신 김에 제 다른 프로젝트인 Airena도 확인해 보세요. AI 에이전트 팀을 구성하여 다른 오케스트레이터들과 정면 대결을 펼쳐보세요. 리더보드 1위에게는 $1600의 상금이 주어집니다!

https://github.com/user-attachments/assets/a97a451f-c9b4-468d-b036-15b65fc13e79

도구

탐색

도구	설명
`get_context_tree`	파일 헤더와 심볼 범위(함수/클래스/메서드의 줄 번호)를 포함하는 프로젝트의 구조적 AST 트리입니다. 동적 가지치기를 통해 출력을 자동으로 줄입니다.
`get_file_skeleton`	전체 본문을 읽지 않고 줄 범위를 포함한 함수 시그니처, 클래스 메서드 및 타입 정의를 제공합니다. API 표면을 보여줍니다.
`semantic_code_search`	정확한 텍스트가 아닌 의미로 검색합니다. 파일 헤더/심볼에 임베딩을 사용하며 일치하는 심볼 정의 줄을 반환합니다.
`semantic_identifier_search`	함수/클래스/변수에 대한 식별자 수준의 의미론적 검색으로, 순위가 매겨진 호출 위치와 줄 번호를 제공합니다.
`semantic_navigate`	스펙트럼 클러스터링을 사용하여 의미별로 코드베이스를 탐색합니다. 의미적으로 관련된 파일을 레이블이 지정된 클러스터로 그룹화합니다.

분석

도구	설명
`get_blast_radius`	심볼이 가져오거나 사용되는 모든 파일과 줄을 추적합니다. 고립된 참조를 방지합니다.
`run_static_analysis`	네이티브 린터와 컴파일러를 실행하여 사용되지 않는 변수, 죽은 코드 및 타입 오류를 찾습니다. TypeScript, Python, Rust, Go를 지원합니다.

코드 작업

도구	설명
`propose_commit`	코드를 작성하는 유일한 방법입니다. 저장하기 전에 엄격한 규칙에 따라 검증합니다. 작성 전 섀도우 복원 지점을 생성합니다.
`get_feature_hub`	Obsidian 스타일의 기능 허브 탐색기입니다. 허브는 기능을 코드 파일에 매핑하는 `[[wikilinks]]`가 포함된 `.md` 파일입니다.

버전 관리

도구	설명
`list_restore_points`	`propose_commit`에 의해 생성된 모든 섀도우 복원 지점을 나열합니다. 각 지점은 AI 변경 전의 파일 상태를 캡처합니다.
`undo_change`	특정 AI 변경 이전의 상태로 파일을 복원합니다. 섀도우 복원 지점을 사용하며 git에는 영향을 주지 않습니다.

메모리 및 RAG

도구	설명
`upsert_memory_node`	자동 생성된 임베딩과 함께 메모리 노드(개념, 파일, 심볼, 메모)를 생성하거나 업데이트합니다.
`create_relation`	노드 간에 타입이 지정된 에지(relates_to, depends_on, implements, references, similar_to, contains)를 생성합니다.
`search_memory_graph`	그래프 탐색을 포함한 의미론적 검색 — 직접 일치하는 항목을 찾은 다음 1차/2차 이웃 노드를 탐색합니다.
`prune_stale_links`	감쇠된 에지(임계값 미만의 e^(-λt))와 액세스 횟수가 낮은 고립된 노드를 제거합니다.
`add_interlinked_context`	자동 유사성 연결(코사인 ≥ 0.72 시 자동으로 에지 생성)을 사용하여 노드를 대량으로 추가합니다.
`retrieve_with_traversal`	노드에서 시작하여 외부로 탐색 — 감쇠 및 깊이에 따라 점수가 매겨진 모든 도달 가능한 이웃을 반환합니다.

보완 서버: pmll-memory-mcp (npx pmll-memory-mcp)는 @drQedwards가 만든 별도의 MCP 서버로, Context+의 장기 메모리 그래프를 조정하고 단기 KV 컨텍스트 메모리, Q-promise 중복 제거 및 솔루션 엔진을 추가합니다. 자세한 내용은 drQedwards/PPM을 참조하세요.

설정

빠른 시작 (npx / bunx)

설치가 필요 없습니다. IDE MCP 구성에 Context+를 추가하세요.

Claude Code, Cursor 및 Windsurf의 경우 mcpServers를 사용하세요:

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "bunx",
      "args": ["contextplus"],
      "env": {
        "OLLAMA_EMBED_MODEL": "nomic-embed-text",
        "OLLAMA_CHAT_MODEL": "gemma2:27b",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY"
      }
    }
  }
}

VS Code (.vscode/mcp.json)의 경우 servers와 inputs를 사용하세요:

{
  "servers": {
    "contextplus": {
      "type": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["contextplus"],
      "env": {
        "OLLAMA_EMBED_MODEL": "nomic-embed-text",
        "OLLAMA_CHAT_MODEL": "gemma2:27b",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY"
      }
    }
  },
  "inputs": []
}

npx를 선호하는 경우 다음을 사용하세요:

"command": "npx"
"args": ["-y", "contextplus"]

또는 현재 디렉토리에 MCP 구성 파일을 직접 생성하세요:

npx -y contextplus init claude
bunx contextplus init cursor
npx -y contextplus init opencode

지원되는 코딩 에이전트 이름: claude, cursor, vscode, windsurf, opencode.

구성 파일 위치:

IDE	구성 파일
Claude Code	`.mcp.json`
Cursor	`.cursor/mcp.json`
VS Code	`.vscode/mcp.json`
Windsurf	`.windsurf/mcp.json`
OpenCode	`opencode.json`

CLI 하위 명령

init [target] - MCP 구성을 생성합니다 (대상: claude, cursor, vscode, windsurf, opencode).
skeleton [path] 또는 tree [path] - (신규) 터미널에서 직접 파일 헤더와 심볼 정의가 포함된 프로젝트의 구조적 트리를 봅니다.
[path] - 지정된 경로에 대해 MCP 서버(stdio)를 시작합니다 (기본값은 현재 디렉토리).

소스에서 빌드

npm install
npm run build

임베딩 제공자

Context+는 CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER로 제어되는 두 가지 임베딩 백엔드를 지원합니다:

제공자	값	필요 조건	용도
Ollama (기본값)	`ollama`	로컬 Ollama 서버	무료, 오프라인, 비공개
OpenAI 호환	`openai`	API 키	Gemini (무료 티어), OpenAI, Groq, vLLM

Ollama (기본값)

추가 구성이 필요 없습니다. 임베딩 모델과 함께 Ollama를 실행하기만 하면 됩니다:

ollama pull nomic-embed-text
ollama serve

Google Gemini (무료 티어)

전체 Claude Code .mcp.json 예시:

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "contextplus"],
      "env": {
        "CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER": "openai",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_API_KEY",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_BASE_URL": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_EMBED_MODEL": "text-embedding-004"
      }
    }
  }
}

Google AI Studio에서 무료 API 키를 받으세요.

OpenAI

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "contextplus"],
      "env": {
        "CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER": "openai",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "OPENAI_EMBED_MODEL": "text-embedding-3-small"
      }
    }
  }
}

기타 OpenAI 호환 API (Groq, vLLM, LiteLLM)

OpenAI Embeddings API를 구현하는 모든 엔드포인트가 작동합니다:

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "contextplus"],
      "env": {
        "CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER": "openai",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_API_KEY": "YOUR_KEY",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_BASE_URL": "https://your-proxy.example.com/v1",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_EMBED_MODEL": "your-model-name"
      }
    }
  }
}

참고: semantic_navigate 도구는 클러스터 레이블링을 위해 채팅 모델도 사용합니다. openai 제공자를 사용할 때는 CONTEXTPLUS_OPENAI_CHAT_MODEL (기본값: gpt-4o-mini)을 설정하세요.
VS Code, Cursor 또는 OpenCode의 경우 IDE의 MCP 구성 형식 내에서 동일한 env 블록을 사용하세요 (위의 구성 파일 위치 표 참조).

아키텍처

Model Context Protocol SDK를 사용하여 stdio 위에서 TypeScript로 구축된 3개 계층:

Core (src/core/) - 다중 언어 AST 파싱(tree-sitter, 43개 확장자), gitignore 인식 탐색, 디스크 캐시가 포함된 Ollama 벡터 임베딩, 위키링크 허브 그래프, 감쇠 점수가 포함된 메모리 내 속성 그래프.

Tools (src/tools/) - 구조적, 의미론적, 운영 및 메모리 그래프 기능을 노출하는 17개의 MCP 도구.

Git (src/git/) - git 기록을 건드리지 않고 실행 취소할 수 있는 섀도우 복원 지점 시스템.

Runtime Cache (.mcp_data/) - 서버 시작 시 생성됨; 반복적인 GPU/CPU 임베딩 작업을 피하기 위해 재사용 가능한 파일, 식별자 및 호출 위치 임베딩을 저장합니다. 실시간 추적기가 변경된 파일/함수를 점진적으로 새로 고칩니다.

구성

변수	타입	기본값	설명
`CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER`	string	`ollama`	임베딩 백엔드: `ollama` 또는 `openai`
`OLLAMA_EMBED_MODEL`	string	`nomic-embed-text`	Ollama 임베딩 모델
`OLLAMA_API_KEY`	string	-	Ollama Cloud API 키
`OLLAMA_CHAT_MODEL`	string	`llama3.2`	클러스터 레이블링을 위한 Ollama 채팅 모델
`CONTEXTPLUS_OPENAI_API_KEY`	string	-	OpenAI 호환 제공자를 위한 API 키 (별칭: `OPENAI_API_KEY`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_BASE_URL`	string	`https://api.openai.com/v1`	OpenAI 호환 엔드포인트 URL (별칭: `OPENAI_BASE_URL`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_EMBED_MODEL`	string	`text-embedding-3-small`	OpenAI 호환 임베딩 모델 (별칭: `OPENAI_EMBED_MODEL`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_CHAT_MODEL`	string	`gpt-4o-mini`	레이블링을 위한 OpenAI 호환 채팅 모델 (별칭: `OPENAI_CHAT_MODEL`)
`CONTEXTPLUS_EMBED_BATCH_SIZE`	string (숫자로 파싱)	`8`	GPU 호출당 임베딩 배치 크기, 5-10으로 제한
`CONTEXTPLUS_EMBED_CHUNK_CHARS`	string (숫자로 파싱)	`2000`	병합 전 청크당 문자 수, 256-8000으로 제한
`CONTEXTPLUS_MAX_EMBED_FILE_SIZE`	string (숫자로 파싱)	`51200`	이 바이트 수보다 큰 비코드 텍스트 파일은 건너뜀
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_GPU`	string (숫자로 파싱)	-	선택적 Ollama 임베드 런타임 `num_gpu` 재정의
`CONTEXTPLUS_EMBED_MAIN_GPU`	string (숫자로 파싱)	-	선택적 Ollama 임베드 런타임 `main_gpu` 재정의
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_THREAD`	string (숫자로 파싱)	-	선택적 Ollama 임베드 런타임 `num_thread` 재정의
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_BATCH`	string (숫자로 파싱)	-	선택적 Ollama 임베드 런타임 `num_batch` 재정의
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_CTX`	string (숫자로 파싱)	-	선택적 Ollama 임베드 런타임 `num_ctx` 재정의
`CONTEXTPLUS_EMBED_LOW_VRAM`	string (불리언으로 파싱)	-	선택적 Ollama 임베드 런타임 `low_vram` 재정의
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER`	string (불리언으로 파싱)	`true`	파일 변경 시 실시간 임베딩 새로 고침 활성화
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER_MAX_FILES`	string (숫자로 파싱)	`8`	추적기 틱당 처리되는 최대 변경 파일 수, 5-10으로 제한
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER_DEBOUNCE_MS`	string (숫자로 파싱)	`700`	추적기 새로 고침 전 디바운스 창

테스트

npm test
npm run test:demo
npm run test:all

Install Server

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - A tier

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