ContextTree MCP 🌳

AIアシスタント向けのディープセマンティックコード検索 — AST解析とローカル埋め込みにより実現。100%オフライン。

ContextTree MCPは、AIコーディングアシスタントにコードベースの構造的理解を提供するローカルなModel Context Protocolサーバーです。2つの世界を組み合わせます：

• tree-sitterがソースコードをASTに解析し、論理ブロック（関数、メソッド、docstring付きのクラス署名）を抽出します。

• sentence-transformers（all-MiniLM-L6-v2）は、ファイルパス・クラス名・メソッド名・docstringを付与した各ブロックを、ローカルなChromaDBベクターストアに埋め込みます。

その結果、アシスタントはキーワードではなく意味によってコードを見つけることができ、すべての検索結果が正確なファイルパスと行番号付きで返ってきます。

🔒 プライバシー最優先。 すべてがあなたのマシン上で動作します：解析、埋め込みモデル、ベクターインデックス。クラウドへの送信も、テレメトリも、コードがディスクを離れることも一切ありません。

なぜプレーンテキスト検索では不十分なのか

grepや全文検索は文字列に一致します。それらが失敗するのは、開発者が最も支援を必要とする場面そのものです：

Related MCP server: CodeGrok MCP

機能

• 🌲 AST対応チャンキング分割 — 任意のテキストウィンドウではなく、tree-sitterにより関数・メソッド・クラス署名をインデックス化します。

• 🧩 拡張された論理ブロック — インデックスされる各ドキュメントには、ファイルパス、所属クラス、メソッド名、docstring、本文が埋め込まれるため、「payment retry logic」 のような検索が正しいメソッドに届きます。

• ⚡ インクリメンタルインデックス — ファイルごとのSHA-256コンテンツハッシュにより、変更・新規・削除されたファイルのみが再処理されます。

• 🔍 セマンティック検索 — 自然言語のクエリから、正確な行範囲付きのランク付けされたコードフラグメントを取得します。

• 📞 ASTの使用箇所検索 — 関数/クラスの実際の呼び出し箇所を検索し、文字列リテラルやコメントによる誤検出を除外します。

• 🗄️ 永続的なローカルインデックス — ChromaDBが.chroma/に保存され、再起動後も存続、Gitにはコミットされません。

• 🔌 Stdio MCPトランスポート — Claude Desktop、OpenCode、Cursor、Cline、その他のMCP互換クライアントに接続します。

技術スタック

インストール

Python 3.12以上が必要です。高速でモダンなパッケージマネージャとしてuvを推奨します：

git clone https://github.com/<your-org>/mcp-context-tree.git
cd mcp-context-tree

# Option A — uv (recommended): resolves dependencies from pyproject.toml, locks uv.lock
uv sync

# Option B — classic pip + venv
python -m venv venv && source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

💡 初回実行時に、埋め込みモデル（約90MB）がダウンロードされます。PyTorchははsentence-transformersの依存パッケージとしてインストールされます。CPU版で十分です、GPUは不要です。

MCPクライアントへの登録

設定例（Claude Desktop / stdioサーバーに対応したクライアント）：

{
  "mcpServers": {
    "context-tree": {
      "command": "<path-to-venv>/bin/python",
      "args": ["-m", "context_tree"],
      "env": {}
    }
  }
}

(Windowsの場合是\Scripts\python.exe`を指定します。)

アシスタントに公開されるツール

一般的な利用の流れ：

1. index_workspace("D:/projects/my-app")
2. semantic_search("where do we handle payment retries", limit=8)
3. find_ast_usages("PaymentGateway.retry")

対応言語

ドキュメント

• 分数ط ARCHITECTURE.md — プロジェクト構成、ChromaDBのデータスキーマ、AST抽出ロジック、インクリメンタルインデックスの設計。

• ❓ README.ru.md — ロシア語のドキュメント。

ロードマップ

• Watchモード — ファイル変更を検知して自動再インデックス（fsウォッチャー）

• tree-sitterバインディングによる言語対応の拡大

• ハイブリッド検索（BM25 + ベクトルの再ランク付け）

• コールグラフを考慮したランキング（「誰がこれを呼んでいるか？」）

• PyPIリリース（context-tree-mcp）

コントリビューション

IssueやPRを歓迎します。変更はARCHITECTURE.mdとの整合性を保ってください。

ライセンス

MIT — 詳細はLICENSEを参照してください。