Context Engine
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Context Engineshow the callers of handleRequest with depth 2"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
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 10lang(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/repoce status
显示当前索引状态和统计信息。
ce statusce watch
启动文件监听,自动增量更新。
ce watch /path/to/repoce 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 --forcece serve
以 MCP Server 模式启动。
ce serve配置选项
环境变量 | 默认值 | 说明 |
|
| SQLite 数据库文件路径 |
| 当前工作目录 | 索引的仓库根目录 |
|
| 排除目录/文件模式 |
|
| 最大文件大小(字节) |
|
| 并行解析的线程数 |
|
| 文件变更防抖时间(秒) |
|
| 日志级别:DEBUG/INFO/WARNING/ERROR |
|
| 是否启用查询缓存 |
|
| 缓存最大条目数 |
|
| 是否使用 JSON 格式输出日志 |
|
| 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 |
|
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 |
|
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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Maintenance
Resources
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