使用说明

背景+

面向大规模工程的语义智能。

Context+是一个MCP服务器，专为要求99%准确率的开发人员而设计。通过结合RAG、树型AST、光谱聚类和黑曜石风格链接，Context+将庞大的代码库转化为可搜索的分层特征图。

https://github.com/user-attachments/assets/a97a451f-c9b4-468d-b036-15b65fc13e79

工具

发现

工具	说明
`get_context_tree`	项目的结构化AST树，包含文件头和符号范围（函数/类/方法的行号）。动态修剪会自动缩小输出。
`get_file_skeleton`	函数签名、类方法和带行范围的类型定义，无需阅读全文。显示API曲面。
`semantic_code_search`	按含义搜索，而不是按精确文本搜索。在文件头/符号上使用嵌入，并返回匹配的符号定义行。
`semantic_identifier_search`	对具有排序调用站点和线路号的函数/类/变量进行标识符级语义检索。
`semantic_navigate`	使用谱聚类按意义浏览代码库。将语义相关的文件分组到标记的簇中。

分析

工具	说明
`get_blast_radius`	跟踪导入或使用符号的每个文件和行。防止孤立引用。
`run_static_analysis`	运行本机linter和编译器以查找未使用的变量、死代码和类型错误。支持TypeScript、Python、Rust、Go。

代码操作

工具	说明
`propose_commit`	编写代码的唯一方法。保存前根据严格规则进行验证。在写入之前创建阴影还原点。
`get_feature_hub`	黑曜石风格的功能中心导航器。集线器是 `.md` 文件与 `[[wikilinks]]` 将功能映射到代码文件。

版本控制

工具	说明
`list_restore_points`	列出由创建的所有阴影还原点 `propose_commit`。每个都捕获AI更改前的文件状态。
`undo_change`	将文件还原到特定AI更改前的状态。使用阴影还原点。不会影响git。

内存和RAG

工具	说明
`upsert_memory_node`	使用自动生成的嵌入创建或更新内存节点（概念、文件、符号、注释）。
`create_relation`	在节点之间创建类型化边（relates_to、depends_on、implementations、references、similar_to、contains）。
`search_memory_graph`	带图遍历的语义搜索——找到直接匹配，然后遍历一级/二级邻居。
`prune_stale_links`	删除衰减边（e^（-λt）低于阈值）和访问计数低的孤立节点。
`add_interlinked_context`	批量添加具有自动相似性链接的节点（余弦≥0.72会自动创建边）。
`retrieve_with_traversal`	从一个节点开始向外走——返回所有按衰减和深度评分的可达邻居。

补充服务器： pmll存储器mcp (npx pmll-memory-mcp)是一个独立的MCP服务器 @Qedwards博士它调整了Context+的长期内存图，并在其上添加了短期KV上下文内存、Q-promise重复数据删除和解决方案引擎。看 drQedwards/PPM 了解详情。

设置

快速入门（npx/bunx）

无需安装。将Context+添加到IDE MCP配置中。

对于Claude Code、Cursor和Windsurf，请使用 mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "bunx",
      "args": ["contextplus"],
      "env": {
        "OLLAMA_EMBED_MODEL": "nomic-embed-text",
        "OLLAMA_CHAT_MODEL": "gemma2:27b",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY"
      }
    }
  }
}

VS代码(.vscode/mcp.json)，使用 servers 和 inputs:

{
  "servers": {
    "contextplus": {
      "type": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["contextplus"],
      "env": {
        "OLLAMA_EMBED_MODEL": "nomic-embed-text",
        "OLLAMA_CHAT_MODEL": "gemma2:27b",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY"
      }
    }
  },
  "inputs": []
}

如果你愿意 npx，使用：

"command": "npx"
"args": ["-y", "contextplus"]

或者直接在当前目录中生成MCP配置文件：

npx -y contextplus init claude
bunx contextplus init cursor
npx -y contextplus init opencode

支持的编码代理名称： claude, cursor, vscode, windsurf, opencode.

配置文件位置：

IDE	配置文件
克劳德代码	`.mcp.json`
光标	`.cursor/mcp.json`
VS代码	`.vscode/mcp.json`
风帆冲浪	`.windsurf/mcp.json`
OpenCode	`opencode.json`

CLI子命令

init [target] -生成MCP配置（目标： claude, cursor, vscode, windsurf, opencode).
skeleton [path] 或 tree [path] - 新直接在终端中查看具有文件头和符号定义的项目结构树。
[path] -启动指定路径（默认为当前目录）的MCP服务器（stdio）。

包括工作区排除的路径 `.gitignore`

如果你的工作空间 .gitignore 排除您仍然需要的子目录索引（在monorepos中很常见，其中子项目在 repos/, packages/, 或 vendor/ 在顶层被忽略），使用 --include 或 CONTEXTPLUS_EXTRA_ROOTS 重新添加路径。

CLI表单 （可重复）：

bunx contextplus /path/to/workspace \
  --include repos/lacuna \
  --include repos/graphrag-core

环境变量 （否时回退 --include 标志已设置；使用系统路径分隔符-- : 在Unix上， ; 在Windows上）：

CONTEXTPLUS_EXTRA_ROOTS=repos/lacuna:repos/graphrag-core \
  bunx contextplus /path/to/workspace

进入 .mcp.json env形式通常更符合人体工程学：

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "bunx",
      "args": ["contextplus", "/path/to/workspace"],
      "env": {
        "CONTEXTPLUS_EXTRA_ROOTS": "repos/lacuna:repos/graphrag-core"
      }
    }
  }
}

列出的每条路径都是步行的 独立地 工作区根目录，带有新鲜忽略范围。每条路都有自己的 .gitignore 受到尊重。路径是启动时验证；无效条目（不存在，不是目录，工作区外）发出stderr警告并被跳过。

嵌套 .gitignore 工作区内和每个额外根目录内的文件加载并合并继承的规则，匹配 git 和 ripgrep 行为。

来源

npm install
npm run build

嵌入提供者

Context+支持两个由控制的嵌入后端 CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER:

提供者	价值	要求	最佳
Ollama （默认）	`ollama`	本地Ollama服务器	免费、离线、私人
OpenAI兼容	`openai`	API密钥	Gemini（免费层）、OpenAI、Groq、vLLM

Ollama（默认）

无需额外配置。只需使用嵌入模型运行Ollama：

ollama pull nomic-embed-text
ollama serve

谷歌双子座（免费版）

完整的克劳德代码 .mcp.json 例子：

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "contextplus"],
      "env": {
        "CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER": "openai",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_API_KEY",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_BASE_URL": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_EMBED_MODEL": "text-embedding-004"
      }
    }
  }
}

在获取免费API密钥谷歌AI工作室.

OpenAI

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "contextplus"],
      "env": {
        "CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER": "openai",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "OPENAI_EMBED_MODEL": "text-embedding-3-small"
      }
    }
  }
}

其他与OpenAI兼容的API（Groq、vLLM、LiteLLM）

任何实现 OpenAI嵌入API 作品：

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "contextplus"],
      "env": {
        "CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER": "openai",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_API_KEY": "YOUR_KEY",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_BASE_URL": "https://your-proxy.example.com/v1",
        "CONTEXTPLUS_OPENAI_EMBED_MODEL": "your-model-name"
      }
    }
  }
}

注：这 semantic_navigate 该工具还使用聊天模型进行集群标记。使用时 openai 提供者，set CONTEXTPLUS_OPENAI_CHAT_MODEL （默认值： gpt-4o-mini).

对于VS代码、游标或OpenCode，使用相同的 env IDE MCP配置格式中的块（请参阅配置文件位置上表）。

建筑学

使用模型上下文协议SDK在stdio上使用TypeScript构建的三层：

核心 (src/core/)-多语言AST解析（树形图，43个扩展）、gitignore感知遍历、带磁盘缓存的Ollama向量嵌入、wikilink中心图、带衰减评分的内存属性图。

工具 (src/tools/)-17个MCP工具，展示结构、语义、操作和内存图功能。

Git (src/git/)-影子还原点系统，用于撤消操作，无需接触git历史记录。

运行时缓存 (.mcp_data/)-在服务器启动时创建；存储可重用的文件、标识符和调用站点嵌入，以避免重复的GPU/CPU嵌入工作。实时跟踪器增量刷新更改的文件/函数。

配置

变量	类型	默认值	描述
`CONTEXTPLUS_EMBED_PROVIDER`	字符串	`ollama`	嵌入后端： `ollama` 或 `openai`
`OLLAMA_EMBED_MODEL`	字符串	`nomic-embed-text`	Ollama嵌入模型
`OLLAMA_API_KEY`	string	-	Ollama Cloud API密钥
`OLLAMA_CHAT_MODEL`	字符串	`llama3.2`	用于集群标记的Ollama聊天模型
`CONTEXTPLUS_OPENAI_API_KEY`	string	-	OpenAI兼容提供程序的API密钥（别名： `OPENAI_API_KEY`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_BASE_URL`	字符串	`https://api.openai.com/v1`	OpenAI兼容端点URL（别名： `OPENAI_BASE_URL`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_EMBED_MODEL`	字符串	`text-embedding-3-small`	OpenAI兼容的嵌入模型（别名： `OPENAI_EMBED_MODEL`)
`CONTEXTPLUS_OPENAI_CHAT_MODEL`	字符串	`gpt-4o-mini`	用于标签的OpenAI兼容聊天模型（别名： `OPENAI_CHAT_MODEL`)
`CONTEXTPLUS_EMBED_BATCH_SIZE`	字符串（解析为数字）	`8`	每次GPU调用嵌入批处理大小，限制在5-10
`CONTEXTPLUS_EMBED_CHUNK_CHARS`	字符串（解析为数字）	`2000`	合并前每个块字符数限制为256-8000
`CONTEXTPLUS_MAX_EMBED_FILE_SIZE`	字符串（解析为数字）	`51200`	跳过大于此字节数的非代码文本文件
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_GPU`	string（解析为数字）	-	可选Ollama嵌入运行时 `num_gpu` 以（权力）否决
`CONTEXTPLUS_EMBED_MAIN_GPU`	string（解析为数字）	-	可选Ollama嵌入运行时 `main_gpu` 以（权力）否决
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_THREAD`	string（解析为数字）	-	可选Ollama嵌入运行时 `num_thread` 以（权力）否决
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_BATCH`	string（解析为数字）	-	可选Ollama嵌入运行时 `num_batch` 以（权力）否决
`CONTEXTPLUS_EMBED_NUM_CTX`	string（解析为数字）	-	可选Ollama嵌入运行时 `num_ctx` 以（权力）否决
`CONTEXTPLUS_EMBED_LOW_VRAM`	string（解析为布尔值）	-	可选Ollama嵌入运行时 `low_vram` 以（权力）否决
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER`	字符串（解析为布尔值）	`true`	启用文件更改时的实时嵌入刷新
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER_MAX_FILES`	字符串（解析为数字）	`8`	每个跟踪器滴答声处理的最大更改文件数，限制在5-10个
`CONTEXTPLUS_EMBED_TRACKER_DEBOUNCE_MS`	字符串（解析为数字）	`700`	刷新跟踪器前清除窗口抖动

测试

npm test
npm run test:demo
npm run test:all

使用说明

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分析

代码操作

版本控制

内存和RAG

设置

快速入门（npx/bunx）

CLI子命令

包括工作区排除的路径 .gitignore

来源

嵌入提供者

Ollama（默认）

谷歌双子座（免费版）

OpenAI

其他与OpenAI兼容的API（Groq、vLLM、LiteLLM）

建筑学

配置

测试

相关 MCP

Figma MCP服务器

Markdown转换服务

AI持久记忆服务器

MCP 协议测试服务器

代码索引分析工具

Zotero文献库搜索与阅读MCP服务

包括工作区排除的路径 `.gitignore`