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大規模コードベースのためのより賢いコンテキスト

DeepContextは、Codex CLI、Claude Code、その他のエージェントにシンボル認識セマンティックサーチを追加し、最大級のコードベースでもより正確なコンテキストを提供するMCPサーバーです。現在はTypescriptとPythonをサポートしています。

クイックスタート

1. ワイルドカードのDeepContextページをご覧ください
2. 「API キーを生成」をクリックします
3. APIキーをコピーする
4. MCPクライアントのインストールコマンドを貼り付ける
5. 現在のディレクトリをインデックスするためにindex this codebaseとタイプします

クロードコード:

コデックス:

デモ

https://github.com/user-attachments/assets/9a2d418f-497b-42b9-bbb2-f875ef0007b4

なぜDeepContext MCPなのか?

ほとんどのコーディングエージェントは正確なテキストに一致するgrepベースの検索を用いていますが、これらの検索は意味的に関連したコードを見逃し、文脈ウィンドウを無関係な結果で埋めてしまいます。大規模なコードベースはこの問題を増幅させ、テキスト検索で数百件のマッチが返ってきて会話容量をすぐに圧倒します。その結果、完了が遅くなり、幻覚が増え、成功率が低下します。

DeepContextは、関連するコードチャンクのみを見つけることでコンテキストウィンドウを保持するインテリジェント検索を提供します。

Smarter Context for Large Codebases

DeepContext is an MCP server that adds symbol-aware semantic search to Codex CLI, Claude Code, and other agents, giving them more precise context of even the largest codebases. Currently supports Typescript and Python.

Quickstart

1. Visit the Wildcard DeepContext page
2. Click “Generate API Key”
3. Copy your API key
4. Paste installation command for your MCP client
5. Type index this codebase to index the current directory

Claude Code:

claude mcp add deepcontext \
  -e WILDCARD_API_KEY=your-wildcard-api-key \
  -- npx @wildcard-ai/deepcontext@latest

Codex:

# Add to ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.deepcontext]
command = "npx"
args = ["-y", "@wildcard-ai/deepcontext@latest"]
env = { "WILDCARD_API_KEY" = "your-wildcard-api-key" }

Demo

https://github.com/user-attachments/assets/9a2d418f-497b-42b9-bbb2-f875ef0007b4

Why DeepContext MCP?

Most coding agents use grep based search that match exact text, these searches miss semantically related code and fill context windows with irrelevant results. Large codebases amplify this problem, where text search returns hundreds of matches that quickly overwhelm conversation capacity. This leads to slow completions, more hallucinations, and lower success rates.

DeepContext provides agents with intelligent search that preserves context windows by finding only relevant code chunks.

• Semantic accuracy: Matches code by meaning and relationships rather than text patterns, finding related functions across files that keyword search misses.

• Reduced token usage: Returns precise code chunks instead of every file containing your search terms, preserving conversation context windows and reducing costs.

• Search speed: Searches code immediately through pre-indexed data for instant file discovery.

MCP Tools

index_codebase

Creates a searchable index of your codebase for semantic search.

search_codebase