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AI#Vector Database#Semantic Search#MCP#LLM#Codebase Analysis
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// 概要

Claude Context は、コードベース全体をベクトルデータベースにインデックス化することで、AI コーディングエージェント向けのセマンティックコード検索を実現する MCP プラグインです。ディレクトリ全体ではなく関連するコードスニペットのみを AI に提供することで、コストを大幅に削減し検索品質を向上させます。本ツールはインクリメンタルなインデックス作成や AST ベースのコードチャンク化をサポートし、様々な AI アシスタントや IDE とシームレスに統合可能です。

// 技術解説

Claude Context は、AI コーディングエージェントに大規模なコードベースの深い意味的理解を提供するために設計された Model Context Protocol (MCP) サーバーです。ハイブリッド検索 (BM25 + dense vector) と AST ベースのコードチャンキングを活用することで、リポジトリ全体を LLM に読み込む際に発生するコンテキストウィンドウの制限や高いトークンコストという問題を解決します。このプロジェクトは、Merkle trees を使用したインクリメンタルインデックス作成により効率性を優先しており、変更されたコードのみが再処理されるため、大規模プロジェクトに取り組む開発者にとってパフォーマンスとコストが大幅に最適化されます。

// 主要ハイライト

01
BM25 と dense vectors を組み合わせたハイブリッド検索を実装し、関連性の高いコード取得を実現します。
02
AST ベースのコードチャンキングを活用して論理構造を維持し、AI モデルに提供されるコンテキストの品質を向上させます。
03
Merkle trees によるインクリメンタルインデックス作成をサポートし、変更されたファイルのみを更新することで冗長な処理を最小限に抑えます。
04
フルコンテキスト読み込みと比較してトークン使用量を約 40% 削減し、コスト低減とパフォーマンス向上を実現します。
05
標準の Model Context Protocol (MCP) を通じて、さまざまな AI コーディングアシスタントとシームレスに統合します。
06
TypeScript、Python、Go、Rust、Java といった主要な言語を含む幅広い言語サポートを提供します。

// ユースケース

01
BM25 と高密度ベクトル検索を組み合わせたハイブリッド手法による AI エージェント向けのセマンティックコード検索
02
大規模プロジェクトにおけるコスト効率に優れたコードベースのコンテキスト管理
03
Merkle tree を活用したインクリメンタルなインデックス作成による効率的なコードベースの更新

// クイックスタート

開始するには、Node.js (バージョン 20.x または 22.x) がインストールされていることを確認し、OpenAI API key と Zilliz Cloud ベクターデータベースのエンドポイントを取得してください。その後、'claude mcp add' コマンドを使用するか、提供された npx コマンドでクライアントの設定ファイルを更新することで、お好みの AI エージェント (Claude Code など) に MCP サーバーを追加できます。設定が完了したら、エージェント内で 'Index this codebase' を実行するだけで、プロジェクトの検索を開始できます。