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Context+

Name: Context+
Author: ForLoopCodes

by ForLoopCodes

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Hybrid

Context+

面向大规模工程的语义智能。

Context+ 是一款专为追求 99% 准确率的开发者设计的 MCP 服务器。通过结合 RAG、Tree-sitter AST、谱聚类和 Obsidian 风格的链接，Context+ 将庞大的代码库转化为可搜索的层级化特征图。

在你浏览的同时，欢迎查看我的另一个项目 Airena。组建一支 AI 智能体团队，与其他编排器进行正面交锋。排行榜第一名可获得 1600 美元奖金！

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

工具

发现

工具	描述
`get_context_tree`	项目的结构化 AST 树，包含文件头和符号范围（函数/类/方法的行号）。动态修剪功能可自动缩减输出。
`get_file_skeleton`	函数签名、类方法和类型定义及其行范围，无需读取完整主体。展示 API 表面。
`semantic_code_search`	按含义而非精确文本进行搜索。在文件头/符号上使用嵌入，并返回匹配的符号定义行。
`semantic_identifier_search`	针对函数/类/变量的标识符级语义检索，包含排名的调用点和行号。
`semantic_navigate`	使用谱聚类按含义浏览代码库。将语义相关的代码文件分组为带标签的簇。

分析

工具	描述
`get_blast_radius`	追踪符号被导入或使用的每个文件和行。防止出现孤立引用。
`run_static_analysis`	运行原生 linter 和编译器以查找未使用的变量、死代码和类型错误。支持 TypeScript、Python、Rust、Go。

代码操作

工具	描述
`propose_commit`	编写代码的唯一方式。在保存前根据严格规则进行验证。在写入前创建一个影子还原点。
`get_feature_hub`	Obsidian 风格的特征中心导航器。中心是包含 `[[wikilinks]]` 的 `.md` 文件，用于将特征映射到代码文件。

版本控制

工具	描述
`list_restore_points`	列出由 `propose_commit` 创建的所有影子还原点。每个还原点在 AI 修改前捕获文件状态。
`undo_change`	将文件恢复到 AI 修改前的状态。使用影子还原点。不影响 git。

内存与 RAG

工具	描述
`upsert_memory_node`	创建或更新带有自动生成嵌入的内存节点（概念、文件、符号、笔记）。
`create_relation`	在节点之间创建类型化边（relates_to、depends_on、implements、references、similar_to、contains）。
`search_memory_graph`	带有图遍历的语义搜索 — 查找直接匹配项，然后遍历一阶/二阶邻居。
`prune_stale_links`	移除衰减的边（e^(-λt) 低于阈值）和访问计数较低的孤立节点。
`add_interlinked_context`	批量添加节点并进行自动相似度链接（余弦相似度 ≥ 0.72 时自动创建边）。
`retrieve_with_traversal`	从一个节点开始向外遍历 — 返回所有可达的邻居，并按衰减和深度进行评分。

配套服务器： pmll-memory-mcp (npx pmll-memory-mcp) 是由 @drQedwards 开发的独立 MCP 服务器，它适配了 Context+ 的长期内存图，并增加了短期 KV 上下文内存、Q-promise 去重以及顶层的解决方案引擎。详情请参阅 drQedwards/PPM。

设置

快速开始 (npx / bunx)

无需安装。将 Context+ 添加到你的 IDE MCP 配置中。

对于 Claude Code、Cursor 和 Windsurf，请使用 mcpServers：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

对于 VS Code (.vscode/mcp.json)，请使用 servers 和 inputs：

{
  "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": []
}

如果你更喜欢 npx，请使用：

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

或者直接在当前目录生成 MCP 配置文件：

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

支持的编码代理名称：claude, cursor, vscode, windsurf, opencode。

配置文件位置：

IDE	配置文件
Claude Code	`.mcp.json`
Cursor	`.cursor/mcp.json`
VS Code	`.vscode/mcp.json`
Windsurf	`.windsurf/mcp.json`
OpenCode	`opencode.json`

CLI 子命令

init [target] - 生成 MCP 配置（目标：claude, cursor, vscode, windsurf, opencode）。
skeleton [path] 或 tree [path] - (新) 直接在终端中查看项目的结构树，包含文件头和符号定义。
[path] - 为指定路径启动 MCP 服务器 (stdio)（默认为当前目录）。

从源码构建

npm install
npm run build

嵌入提供程序

Context+ 支持两种由 CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER 控制的嵌入后端：

提供程序	值	需要	最适合
Ollama (默认)	`ollama`	本地 Ollama 服务器	免费、离线、私有
兼容 OpenAI	`openai`	API 密钥	Gemini (免费层级), OpenAI, Groq, vLLM

Ollama (默认)

无需额外配置。只需运行带有嵌入模型的 Ollama：

ollama pull nomic-embed-text
ollama serve

Google Gemini (免费层级)

完整的 Claude Code .mcp.json 示例：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

在 Google AI Studio 获取免费 API 密钥。

OpenAI

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

其他兼容 OpenAI 的 API (Groq, vLLM, LiteLLM)

任何实现 OpenAI Embeddings API 的端点均可工作：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

注意： semantic_navigate 工具也使用聊天模型进行簇标记。使用 openai 提供程序时，请设置 CONTEXTPLUS_OPENAI_CHAT_MODEL（默认：gpt-4o-mini）。
对于 VS Code、Cursor 或 OpenCode，请在 IDE 的 MCP 配置格式中使用相同的 env 块（参见上方的配置文件位置表格）。

架构

基于 TypeScript 构建的三层架构，通过 Model Context Protocol SDK 在 stdio 上运行：

核心 (src/core/) - 多语言 AST 解析（tree-sitter，43 种扩展）、感知 gitignore 的遍历、带磁盘缓存的 Ollama 向量嵌入、维基链接中心图、带衰减评分的内存属性图。

工具 (src/tools/) - 17 个 MCP 工具，提供结构化、语义化、操作化和内存图功能。

Git (src/git/) - 影子还原点系统，用于在不触碰 git 历史的情况下进行撤销。

运行时缓存 (.mcp_data/) - 在服务器启动时创建；存储可重用的文件、标识符和调用点嵌入，以避免重复的 GPU/CPU 嵌入工作。实时跟踪器会增量刷新已更改的文件/函数。

配置

变量	类型	默认	描述
`CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER`	string	`ollama`	嵌入后端：`ollama` 或 `openai`
`OLLAMA_EMBED_MODEL`	string	`nomic-embed-text`	Ollama 嵌入模型
`OLLAMA_API_KEY`	string	-	Ollama Cloud API 密钥
`OLLAMA_CHAT_MODEL`	string	`llama3.2`	用于簇标记的 Ollama 聊天模型
`CONTEXTPLUS_OPENAI_API_KEY`	string	-	兼容 OpenAI 提供程序的 API 密钥 (别名: `OPENAI_API_KEY`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_BASE_URL`	string	`https://api.openai.com/v1`	兼容 OpenAI 的端点 URL (别名: `OPENAI_BASE_URL`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_EMBED_MODEL`	string	`text-embedding-3-small`	兼容 OpenAI 的嵌入模型 (别名: `OPENAI_EMBED_MODEL`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_CHAT_MODEL`	string	`gpt-4o-mini`	用于标记的兼容 OpenAI 的聊天模型 (别名: `OPENAI_CHAT_MODEL`)
`CONTEXTPLUS_EMBED_BATCH_SIZE`	string (解析为数字)	`8`	每个 GPU 调用的嵌入批处理大小，限制在 5-10
`CONTEXTPLUS_EMBED_CHUNK_CHARS`	string (解析为数字)	`2000`	合并前的每块字符数，限制在 256-8000
`CONTEXTPLUS_MAX_EMBED_FILE_SIZE`	string (解析为数字)	`51200`	跳过大于此字节数的非代码文本文件
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_GPU`	string (解析为数字)	-	可选的 Ollama 嵌入运行时 `num_gpu` 覆盖
`CONTEXTPLUS_EMBED_MAIN_GPU`	string (解析为数字)	-	可选的 Ollama 嵌入运行时 `main_gpu` 覆盖
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_THREAD`	string (解析为数字)	-	可选的 Ollama 嵌入运行时 `num_thread` 覆盖
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_BATCH`	string (解析为数字)	-	可选的 Ollama 嵌入运行时 `num_batch` 覆盖
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_CTX`	string (解析为数字)	-	可选的 Ollama 嵌入运行时 `num_ctx` 覆盖
`CONTEXTPLUS_EMBED_LOW_VRAM`	string (解析为布尔值)	-	可选的 Ollama 嵌入运行时 `low_vram` 覆盖
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER`	string (解析为布尔值)	`true`	启用文件更改时的实时嵌入刷新
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER_MAX_FILES`	string (解析为数字)	`8`	每个跟踪器周期处理的最大更改文件数，限制在 5-10
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER_DEBOUNCE_MS`	string (解析为数字)	`700`	跟踪器刷新前的防抖窗口

测试

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

Install Server

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - A tier

How are these scores calculated?

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