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 EngineCompress this error log to highlight the root cause"
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 - 面向 Agent / RAG / AI Coding 的上下文压缩引擎
为什么需要 Context Engine
很多 Agent / RAG / AI Coding 系统的问题,不是“没有上下文”,而是“上下文太脏、太长、太乱”。
日志里有大量重复 heartbeat 和 retry;RAG 检索结果里混着相关与不相关 chunk;代码修复场景里,模型经常拿到一堆文件,却缺少最小修复线索。
Context Engine 解决的是这个中间层问题:
在把内容交给大模型之前,先按任务类型压缩、排序、去噪,并输出结构化的高信号上下文。
它不是普通摘要工具,而是一个更偏工程化的上下文整理层。
Related MCP server: PlanckBot
能力边界问题
场景 | 直接丢给模型 | Context Engine |
长日志 / traceback | 复制全部日志,或者简单截断 | 保留疑似根因、traceback 尾部,折叠重复噪声 |
RAG 检索结果 | 按检索顺序塞入所有 chunk | 围绕用户问题重新排序,区分高信号与低信号证据 |
AI Coding 修复 | 把附近文件全部塞进去 | 根据 issue / test output 排序 hotspot file |
输入异常 | 抛原始 traceback | 返回结构化错误、错误码和修复提示 |
Token 不够 | 从头或从尾硬切 | 在标准化和去重后按预算裁剪 |
系统架构
核心理念:先把上下文变成可解释、可预算、可消费的结构,再交给 LLM。
flowchart TB
classDef input fill:#fff7d6,stroke:#d99b00,stroke-width:2px,color:#5c3b00;
classDef core fill:#e7f1ff,stroke:#2563eb,stroke-width:2px,color:#123c8c;
classDef mode fill:#eaf8ef,stroke:#1f8a4c,stroke-width:2px,color:#0f4f2b;
classDef output fill:#f5ecff,stroke:#7c3aed,stroke-width:2px,color:#3f1d7a;
subgraph Inputs["输入层"]
CLI["CLI<br/>本地文件 / 示例"]:::input
SDK["Python API<br/>CompressionRequest"]:::input
MCP["MCP Tool<br/>compress_context"]:::input
end
subgraph Core["核心 Pipeline"]
Validate["输入校验<br/>schema + size guard"]:::core
Normalize["标准化<br/>ContextItem list"]:::core
Dedupe["去重<br/>重复内容折叠"]:::core
Budget["预算控制<br/>small / medium / large"]:::core
end
subgraph Compressors["任务感知压缩器"]
Logs["logs<br/>root cause + traceback"]:::mode
Rag["rag<br/>question-aware evidence"]:::mode
Code["code<br/>hotspot files + failure signal"]:::mode
end
subgraph Outputs["输出契约"]
Result["ok: true<br/>summary + key facts + llm_ready_context"]:::output
Error["ok: false<br/>error_code + hint + details"]:::output
end
CLI --> Validate
SDK --> Validate
MCP --> Validate
Validate --> Normalize --> Dedupe --> Budget
Budget --> Logs
Budget --> Rag
Budget --> Code
Logs --> Result
Rag --> Result
Code --> Result
Validate --> Error数据流
sequenceDiagram
autonumber
participant U as 用户 / Agent
participant C as CLI / MCP / SDK
participant V as Validator
participant P as Pipeline
participant M as Mode Compressor
participant O as Output Envelope
U->>C: 提交 logs / rag / code 输入
C->>V: 校验字段、大小和模式
V->>P: 标准化为 ContextItem
P->>P: 去重、排序、预算裁剪
P->>M: 进入任务压缩器
M->>O: 生成 summary / key_facts / llm_ready_context
O-->>U: 返回结构化结果或结构化错误核心能力
1. logs:根因导向的日志压缩
logs 模式面向长日志、重复日志、异常栈和混合噪声。
能力 | 说明 |
根因提取 | 优先保留 error、exception、failed、fatal 等关键行 |
Traceback 保留 | 保留更接近根因的 traceback 尾部 |
噪声折叠 | 把重复 heartbeat、poll、retry、duplicate line 归并成计数 |
LLM-ready 输出 | 生成可以直接放进诊断或修复 prompt 的上下文块 |
2. rag:围绕问题的证据重排
rag 模式接收 question 和 chunks,把检索结果从“按召回顺序堆叠”变成“围绕问题排序”。
分层 | 含义 |
| 与问题重叠度高,可能直接支持回答 |
| 有帮助但不是核心证据 |
Low signal | 相关性弱,不应该占据主要上下文窗口 |
3. code:最小修复上下文
code 模式接收 issue、可选 test_output 和 files,用于给 AI Coding 助手准备更聚焦的修复输入。
信号 | 作用 |
Issue terms | 保留用户描述的问题焦点 |
Failure terms | 把测试失败、异常信息和候选文件关联起来 |
Hot path hints | 对 test、parser、pipeline、service、validator 等路径加权 |
Supporting files | 保留辅助上下文,但不让它淹没主线 |
4. CLI + MCP 双入口
同一套压缩逻辑可通过三种方式使用:
入口 | 用途 |
Python API | 集成到自己的包或服务里 |
CLI | 本地处理日志、样例和脚本任务 |
MCP Server | 接入支持 MCP 的 Agent / IDE / 自动化环境 |
快速开始
前置要求
项目 | 要求 |
Python |
|
包管理器 |
|
MCP 运行时 | 可选,通过 |
安装
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -e .[dev,mcp]从 PyPI 安装发布包:
python -m pip install "melonelish-context-engine[mcp]"运行示例
python -m pytest -q
context-engine --mode logs --input examples/logs/sample.log --budget medium
context-engine --mode rag --input examples/rag/sample.json --budget medium
context-engine --mode code --input examples/code/sample.json --budget mediumCLI 使用
context-engine --mode logs --input examples/logs/sample.log --budget small
context-engine --mode rag --input examples/rag/sample.json --budget medium
context-engine --mode code --input examples/code/sample.json --budget large输入格式
logs:纯文本
2026-07-03 10:01:12 ERROR payment.worker failed to charge order
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: missing customer_idrag:JSON
{
"question": "Why did checkout fail?",
"chunks": [
{
"content": "Checkout fails when customer_id is missing.",
"metadata": {"source": "runbook.md"}
}
]
}code:JSON
{
"issue": "Checkout test fails when customer_id is omitted.",
"test_output": "ValueError: missing customer_id",
"files": [
{
"path": "src/payments/checkout.py",
"content": "def checkout(order): ..."
}
]
}MCP 使用
通过 stdio 启动 MCP Server:
context-engine-mcp当前暴露一个工具:
工具 | 参数 | 功能 |
|
| 压缩 logs / rag / code 上下文 |
示例错误返回:
{
"ok": false,
"error": {
"error_code": "invalid_field",
"message": "Field 'chunks' must be a non-empty list.",
"hint": "Provide at least one item in 'chunks'."
}
}输出契约
CLI 和 MCP 都返回统一结构:
结果 | 结构 |
成功 |
|
失败 |
|
成功结果会包含 schema version、summary、key facts、被丢弃或降权的噪声,以及 llm_ready_context。
安全边界
当前内置限制:
限制项 | 当前值 |
单段文本最大长度 |
|
结构化列表最大数量 |
|
输入文件最大大小 |
|
Schema version |
|
这些限制用于避免外部工作流把任意超大 payload 直接打进工具。
当前已支持
Python
3.11到3.13logs/rag/code三种模式三种模式的 CLI 使用
通过
compress_context暴露 MCP 工具纯文本日志输入
JSON 格式的 RAG 和 code 输入
结构化成功 / 失败 envelope
基础 benchmark 和 GitHub Actions CI
暂不支持
PDF、图片、Office 文件等二进制输入
embedding-aware reranking
仓库级依赖图分析
跨未来大版本的长期兼容性承诺
生产级鉴权、持久化、监控和审计能力
Benchmark
Benchmark 资料位于:
当前样例集体现的行为:
模式 | 对比对象 | 当前效果 |
| 原始日志 / 简单截断 | 保留根因,折叠重复噪声 |
| 直接 dump 检索 chunk | 围绕问题排序证据 |
| 普通文件摘要 | 保留 issue、失败信号、hotspot file 和支持上下文 |
v0.1.0 的 benchmark 还很小,适合作为回归检查和展示样例,不代表完整生产评测。
开发
python -m pip install -e .[dev,mcp]
python -m pytest -q
python benchmarks/generate_benchmarks.pyCI 会在 push 和 pull request 时运行安装、测试和 benchmark 生成检查。
发布状态
当前版本目标:v0.1.0
已发布渠道:
MCP Registry: https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers/io.github.melonelish/context-engine
这个版本适合早期外部试用、集成测试和开发者工作流验证。它已经具备可复用包结构、测试、文档,以及可直接安装的 PyPI / MCP Registry 发布入口,但仍然是范围明确的早期 beta。
Roadmap
引入 embedding 或 reranker 驱动的 RAG 排序。
加强 code hotspot 识别,加入更可靠的结构化代码信号。
扩展 benchmark,加入更多真实脏数据样本。
发布更易安装的正式包版本。
增加更多 Agent Runtime / MCP 集成示例。
License
本项目采用 MIT License。
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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