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mcp-context

Name: mcp-context
Author: ericlimabr

by ericlimabr

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Local

mcp-context

コードリポジトリに対してセマンティック検索（RAG）を行う、ローカルのModel Context Protocol (MCP)サーバーです。複数のプロジェクトのコンテキストをClaude.ai、Gemini、Claude Codeなどの外部AIクライアントに公開し、セッションごとに手動でコンテキストを再入力する手間を省きます。

スタック: Python · FastMCP · Qdrant · sentence-transformers · Next.js · Docker · Cloudflare Tunnel

前提条件

作業を始める前に、以下のツールがインストールされていることを確認してください：

ツール	最小バージョン	確認コマンド
Python	3.11	`python3 --version`
Docker	24.0	`docker --version`
Docker Compose	2.20	`docker compose version`
Node.js	18.0	`node --version`
npm	9.0	`npm --version`
Git	any	`git --version`
cloudflared	any	`cloudflared --version`

リモート接続（フェーズ3）には、有効なドメインを持つCloudflareアカウントが必要です。

Related MCP server: MCP Codebase RAG Server

インストール

# 1. Clone the repository
git clone https://github.com/ericlimabr/mcp-context.git
cd mcp-context

# 2. Copy the environment variables file
cp .env.example .env

# 3. Run setup — installs Python dependencies via uv and starts Qdrant
make setup

GITHUB_TOKENに関する注意: .envファイルには、リポジトリへの読み取りアクセス権を持つGITHUB_TOKEN変数が含まれています。このトークンを取得するには、GitHubのSettings > Developer settings > Personal access tokensに移動してください。新しいトークンを生成し、.envファイルに貼り付けます。

設定

1. 環境変数

前のステップで作成した.envファイルを編集します：

# Root path where your projects are stored on the machine
PROJECTS_ROOT=/home/your-user/projects

# Access password for the administrative panel
ADMIN_PASSWORD=choose-a-strong-password

2. Cloudflare Tunnelの設定

# Authenticate cloudflared with your Cloudflare account
cloudflared tunnel login

# Create the permanent tunnel
cloudflared tunnel create mcp-context

# Associate with your subdomain (replace yourdomain.com)
cloudflared tunnel route dns mcp-context mcp.yourdomain.com

プロジェクトのルートにcloudflared/config.ymlを作成します（このファイルはgitignoredです）。<id>を上記のtunnel createコマンドで出力されたUUIDに置き換えてください：

tunnel: mcp-context
credentials-file: /home/your-user/.cloudflared/<id>.json

ingress:
  - hostname: mcp.yourdomain.com
    service: http://localhost:17800
  - service: http_status:404

3. フロントエンドの作成

このステップは1回だけ必要です。Next.jsプロジェクトを作成し、内部の.git/を自動的に削除します：

make frontend-setup

4. 最初のプロジェクトのインデックス作成

フロントエンドを開き、プロジェクトパスを追加してインデックス作成をトリガーします：

make frontend
# Access http://localhost:17801

または、ターミナルから直接インデクサーを実行します：

make index

ローカルでの実行（開発）

自動リロード付きでMCPサーバーを起動するには（開発中推奨）：

make dev

これにより、Qdrant、Cloudflare Tunnel、およびホットリロードが有効なMCPサーバーが起動します。server/内のファイルが変更されるたびに、サーバーは自動的に再起動します。

すべてのサービスをバックグラウンドで起動するには（MCPサーバー、フロントエンド、トンネル、Qdrant）：

make server-dev

利用可能なサービス：

サービス	URL
MCP Server	http://localhost:17800
Frontend (admin + dashboard)	http://localhost:17801
Qdrant (API)	http://localhost:17810

リアルタイムログはlogs/で確認できます：

tail -f logs/server.log    # MCP server
tail -f logs/frontend.log  # frontend
tail -f logs/tunnel.log    # Cloudflare Tunnel
make qdrant-logs           # Qdrant

すべて停止するには：

make stop

ローカルデプロイ（すべてのサービスをコンテナで実行）

プロジェクトを完全にコンテナ化して実行するには（本番環境のシミュレーションや、Dockerですべてをまとめて起動する場合に便利です）：

# First time: build the images
make prod-build

# Start all containers
make prod-up

# Stop everything
make prod-down

# Real-time logs
make prod-logs

警告: prod-upを実行する前に、.env内のPROJECTS_ROOTが正しいディレクトリを指していることを確認してください。MCPサーバーコンテナは、ローカルファイルにアクセスするためにそのパスをマウントします。

Makeコマンド

コマンド	説明
`make setup`	初回実行: uv経由で依存関係をインストールし、Qdrantを起動
`make frontend-setup`	`apps/frontend/`にNext.jsプロジェクトを作成（1回のみ）
`make dev`	Qdrant + トンネル + 自動リロード付きMCPサーバーを起動
`make server-dev`	すべてのサービスをバックグラウンドで起動
`make stop`	すべての開発サービスを停止
`make server`	MCPサーバーのみ起動（ポート17800）
`make frontend`	Next.jsフロントエンドのみ起動（ポート17801）
`make tunnel`	Cloudflare Tunnelのみ起動
`make index`	インデックス作成ワーカーを実行
`make qdrant-up`	Docker Compose経由でQdrantを起動
`make qdrant-down`	Qdrantを停止
`make qdrant-logs`	Qdrantのログをリアルタイムで表示
`make prod-build`	すべてのDockerイメージをビルド
`make prod-up`	すべてのコンテナを起動
`make prod-down`	すべてのコンテナを停止
`make prod-logs`	すべてのコンテナのログをリアルタイムで表示

リポジトリ構造

mcp-context/
├── server/                  # MCP Server (FastMCP/SSE, port 17800)
│   ├── main.py              # Entrypoint and MCP configuration
│   ├── tools/               # MCP tool definitions (planned)
│   ├── resources/           # MCP resource definitions (planned)
│   └── embeddings.py        # Local embedding model loading (planned)
├── indexer/                 # Project indexing worker (planned)
│   ├── worker.py            # Orchestrates indexing
│   ├── chunker.py           # Function-scope chunking
│   └── qdrant_client.py     # Qdrant client abstraction
├── apps/
│   └── frontend/            # Next.js app — admin panel + dashboard (port 17801)
│                            # Generated by make frontend-setup
├── cloudflared/             # Cloudflare Tunnel config (gitignored)
│   └── config.yml
├── docs/
│   ├── ARCHITECTURE.md      # Detailed system architecture
│   ├── DECISIONS.md         # Architecture decisions
│   ├── ENDPOINTS.md         # Endpoints documentation
│   └── ROADMAP.md           # Implementation phases
├── logs/                    # Service logs in dev (gitignored)
├── .pids/                   # Process PIDs in dev (gitignored)
├── qdrant_data/             # Persisted Qdrant data (gitignored)
├── config.json              # Project configuration (gitignored)
├── .env                     # Environment variables (gitignored)
├── .env.example             # Environment variables template
├── docker-compose.yml       # Qdrant for development
├── docker-compose.prod.yml  # All services for local deploy
├── Makefile                 # Command shortcuts
├── pyproject.toml           # Python project and dependencies (uv)
├── CONTEXT.md               # Project context for LLMs
└── README.md                # This file

既知の制限事項

Cloudflare Tunnel経由でリモートから動作させるには、ローカルマシンが起動している必要があります
Qdrantのインデックスは、最後にインデックスを作成した時点のコードの状態を反映します。コミットごとに自動的にインデックスを更新するには、post-commitフックを設定してください
バイナリファイル、画像、アセットはインデックスされません
埋め込みモデル（jina-embeddings-v2-base-code、約160 MB）は、初回実行時にsentence-transformers経由で自動的にダウンロードされます

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessNo issues

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前提条件

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設定

1. 環境変数

2. Cloudflare Tunnelの設定

3. フロントエンドの作成

4. 最初のプロジェクトのインデックス作成

ローカルでの実行（開発）

ローカルデプロイ（すべてのサービスをコンテナで実行）

Makeコマンド

リポジトリ構造

既知の制限事項

Maintenance

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