forloopcodes/contextplus

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2천 stars 169 forks 품질 83 트렌드 29MIT

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대규모 공학을 위한 의미 지능. Context+는 99% 정확도를 요구하는 개발자를 위해 설계된 MCP 서버입니다.

개요

대규모 공학을 위한 의미 지능. Context+는 99%의 정확도를 요구하는 개발자를 위해 설계된 MCP 서버입니다. RAG, 트리-시터 AST, 스펙트럼 클러스터링, 옵시디언 스타일 링크를 결합하여 방대한 코드베이스를 검색 가능한 계층적 특징 그래프로 변환합니다. https://github.com/user-attachments/assets/a97a451f-c9b4-468d-b036-15b65fc13e79 pmll-memory-mcp(NPX PMLL-Memory-MCP)는 @drQedwards에서 제공하는 별도의 MCP 서버로, Context+의 장기 메모리 그래프를 적용하고 단기 KV 컨텍스트 메모리, Q-약속 중복 제거, 그리고 솔루션 엔진을 추가했습니다. 자세한 내용은 drQedwards/PPM을 참조하세요. 설치는 필요 없습니다. IDE MCP 설정에 Context+를 추가하세요. Claude 코드, 커서, 윈드서프는 mcpServers를 사용하세요: VS Code(.vscode/mcp.json)의 경우, 서버와 입력을 사용하세요: - "명령어": "NPX" - "ARGS": ["-y", "contextplus"]

개요(AI 번역)

대규모 공학을 위한 의미 지능.

Context+는 99%의 정확도를 요구하는 개발자를 위해 설계된 MCP 서버입니다. RAG, 트리-시터 AST, 스펙트럼 클러스터링, 옵시디언 스타일 링크를 결합하여 방대한 코드베이스를 검색 가능한 계층적 특징 그래프로 변환합니다.

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

도구

발견

도구	설명
`get_context_tree`	파일 헤더와 심볼 범위(함수/클래스/메서드의 줄 번호)를 가진 프로젝트의 구조적 AST 트리. 동적 가지치기는 자동으로 출력을 축소합니다.
`get_file_skeleton`	함수 서명, 클래스 메서드, 그리고 전체 텍스트를 읽지 않고도 라인 범위의 타입 정의를 제공합니다. API 표면을 보여줍니다.
`semantic_code_search`	정확한 텍스트가 아닌 의미로 검색합니다. 파일 헤더/심볼에 임베딩을 사용하며, 일치한 심볼 정의 라인을 반환합니다.

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

Context+

Semantic Intelligence for Large-Scale Engineering.

Context+ is an MCP server designed for developers who demand 99% accuracy. By combining RAG, Tree-sitter AST, Spectral Clustering, and Obsidian-style linking, Context+ turns a massive codebase into a searchable, hierarchical feature graph.

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

Tools

Discovery

Tool	Description
`get_context_tree`	Structural AST tree of a project with file headers and symbol ranges (line numbers for functions/classes/methods). Dynamic pruning shrinks output automatically.
`get_file_skeleton`	Function signatures, class methods, and type definitions with line ranges, without reading full bodies. Shows the API surface.
`semantic_code_search`	Search by meaning, not exact text. Uses embeddings over file headers/symbols and returns matched symbol definition lines.
`semantic_identifier_search`	Identifier-level semantic retrieval for functions/classes/variables with ranked call sites and line numbers.
`semantic_navigate`	Browse codebase by meaning using spectral clustering. Groups semantically related files into labeled clusters.

Analysis

Tool	Description
`get_blast_radius`	Trace every file and line where a symbol is imported or used. Prevents orphaned references.
`run_static_analysis`	Run native linters and compilers to find unused variables, dead code, and type errors. Supports TypeScript, Python, Rust, Go.

Code Ops

Tool	Description
`propose_commit`	The only way to write code. Validates against strict rules before saving. Creates a shadow restore point before writing.

GitHub에서 전체 README 보기

설치

npx -y contextplus

MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
  "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"
      }
    }
  }
}