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Context Engine

by happy2h
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Python
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Context Engine

基于 tree-sitter 的代码索引与查询引擎，通过 MCP stdio 协议与 Claude Code 通信，提供符号查找、调用图遍历、文件大纲等能力。

特性

  • 多语言支持: Python, TypeScript, JavaScript, Go, Rust, Java

  • 符号提取: 函数、类、方法的完整信息（签名、注释、源码）

  • 调用图分析: 支持多层调用关系查询（调用者/被调用者）

  • 全文搜索: 基于 SQLite FTS5 的高效语义搜索

  • 增量更新: 文件变化时自动更新索引

  • 高性能: L 查询缓存、WAL 模式、并行索引构建

Related MCP server: Code-Index-MCP

快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/happy2h/Code_Context_Engine.git
cd context-engine

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

配置

创建 .env 文件（可选）：

CE_DB_PATH=~/.context-engine/my-repo.db
CE_REPO_ROOT=/path/to/your/repo
CE_LOG_LEVEL=INFO
CE_ENABLE_CACHE=true
CE_CACHE_SIZE=1000

索引仓库

# 全量索引
ce index /path/to/your/repo

# 查看索引状态
ce status

启动 MCP Server

ce serve

集成到 Claude Code

在项目根目录创建 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "context-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/context-engine/server.py"],
      "env": {
        "CE_REPO_ROOT": "${workspaceFolder}",
        "CE_DB_PATH": "${workspaceFolder}/.ce/index.db",
        "CE_LOG_LEVEL": "WARNING"
      }
    }
  }
}

MCP 工具

get_symbol

获取指定名称的符号（函数/类/方法）的完整源码。

参数:

  • name (必填): 符号名称

  • file (可选): 限定文件范围

  • kind (可选): 符号类型（function/method/class）

示例:

get_symbol(name="parseUserToken")
get_symbol(name="handleLogin", file="auth.py")

search_code

根据查询搜索符号（全文搜索）。

参数:

  • query (必填): 搜索查询字符串

  • limit (可选): 返回结果数量，默认 10

  • lang (可选): 限定语言类型

示例:

search_code(query="用户认证")
search_code(query="parse", limit=20, lang="python")

get_callers

获取调用指定符号的所有上层函数（调用者）。

参数:

  • symbol_name (必填): 符号名称

  • depth (可选): 查询深度，默认 1

示例:

get_callers(symbol_name="validateToken", depth=2)

get_callees

获取指定符号调用的所有下层函数（被调用函数）。

参数:

  • symbol_name (必填): 符号名称

  • depth (可选): 查询深度，默认 1

示例:

get_callees(symbol_name="handleRequest", depth=2)

get_context_window

获取符号的完整上下文窗口，包含调用者和被调用者。

参数:

  • symbol_name (必填): 符号名称

  • depth (可选): 查询深度，默认 1

示例:

get_context_window(symbol_name="processData", depth=1)

get_file_outline

获取文件内所有符号的大纲（不含函数体）。

参数:

  • file_path (必填): 文件路径

示例:

get_file_outline(file_path="src/api/users.py")

list_symbols

根据条件筛选符号列表。

参数:

  • kind (可选): 符号类型（function/method/class）

  • lang (可选): 语言类型

  • file (可选): 文件路径

示例:

list_symbols(kind="function", lang="python")
list_symbols(file="auth.py")

index_status

获取当前索引状态和统计信息。

示例:

index_status()

CLI 命令

ce index

对指定仓库执行全量索引。

ce index /path/to/repo

ce status

显示当前索引状态和统计信息。

ce status

ce watch

启动文件监听，自动增量更新。

ce watch /path/to/repo

ce query

命令行直接查询符号（调试用）。

ce query "parseUserToken"

ce search

全文搜索符号。

ce search "用户认证逻辑"

ce reindex

强制重建全量索引。

ce reindex --force

ce serve

以 MCP Server 模式启动。

ce serve

配置选项

环境变量

默认值

说明

CE_DB_PATH

~/.context-engine/{repo_hash}.db

SQLite 数据库文件路径

CE_REPO_ROOT

当前工作目录

索引的仓库根目录

CE_EXCLUDE_PATTERNS

node_modules,__pycache__,.git,dist,build

排除目录/文件模式

CE_MAX_FILE_SIZE

500000

最大文件大小（字节）

CE_PARALLEL_WORKERS

4

并行解析的线程数

CE_WATCHER_DEBOUNCE

0.5

文件变更防抖时间（秒）

CE_LOG_LEVEL

INFO

日志级别：DEBUG/INFO/WARNING/ERROR

CE_ENABLE_CACHE

true

是否启用查询缓存

CE_CACHE_SIZE

1000

缓存最大条目数

CE_JSON_LOGS

false

是否使用 JSON 格式输出日志

CE_LOG_FILE

None

日志文件路径（可选）

性能指标

指标

目标值

测量方法

全量索引（10 万行仓库）

< 30 秒

ce index + time

增量更新（单文件修改）

< 200 ms

watchdog 事件到 DB 写入完成

get_symbol 查询

< 5 ms (p99)

1000 次随机查询取 p99

search_code 全文搜索

< 30 ms (p99)

FTS5 查询基准测试

get_context_window (depth=2)

< 100 ms (p99)

递归 CTE 查询基准

DB 文件大小（10 万行仓库）

< 50 MB

du -sh *.db

内存占用（MCP Server 空闲）

< 80 MB

psutil 监控

已知限制

  • 动态语言精度: Python 的动态类型导致部分间接调用无法静态分析

  • 跨语言仓库: 同一函数调用跨语言暂不追踪

  • 宏/装饰器: 高度宏展开的代码符号提取可能不完整

  • 全文搜索质量: FTS5 基于词法匹配，中文代码注释需配合分词

开发

运行测试

pytest tests/
pytest --cov=engine --cov-report=html

性能基准测试

pytest tests/test_benchmark.py

代码风格

black engine/ server.py cli.py
flake8 engine/ server.py cli.py

许可证

MIT License

贡献

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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

Resources

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