Весь репозиторий — в контексте AI за один запрос

Claude Context — это MCP-плагин, который добавляет семантический поиск по коду в Claude Code и другие AI-ассистенты, давая им глубокое понимание всей кодовой базы. Проект разработан компанией Zilliz — создателями открытой векторной базы данных Milvus. Контролируемые тесты показали: Claude Context снижает количество токенов примерно на 40% при сопоставимом качестве поиска, что даёт ощутимую экономию в продакшн-окружениях.

Зачем это нужно

Современные AI-ассистенты сталкиваются с классической проблемой: чтобы помочь с кодом, им нужен контекст, но загрузка целых директорий в каждый запрос — дорого и медленно. Вместо того чтобы загружать целые директории в Claude при каждом запросе, что может быть очень дорого, Claude Context эффективно хранит кодовую базу в векторной базе данных и использует только релевантный код, чтобы стоимость оставалась управляемой.

Claude Context использует семантический поиск для нахождения всего релевантного кода из миллионов строк — без многоэтапного обнаружения. Результаты сразу попадают в контекст Claude.

Вместо grep по файлам — семантический запрос к векторной базе: агент получает именно то, что нужно, а не всё подряд.

Как это работает

Система позволяет AI-агентам, таким как Claude Code и Cursor, эффективно искать и понимать большие кодовые базы с помощью гибридной технологии поиска, сочетающей BM25 и поиск по плотным векторам.

Гибридный поиск возвращает только семантически релевантные фрагменты кода вместо полного содержимого файлов. Grep же находит каждое буквальное совпадение строки, вынуждая AI-агента загружать в контекст целые файлы с этими совпадениями.

ℹ Поддерживаемые языки
Claude Context поддерживает 14 языков программирования через парсинг AST на базе Tree-sitter, включая JavaScript, TypeScript, Python, Go, Rust, Java, C, C++, C#, Ruby, PHP, Swift, Kotlin и Bash.

Архитектура работы плагина


graph LR
    A[Кодовая база] -->|Индексация| B[Векторная БД Milvus]
    C[Запрос разработчика] -->|Семантический поиск| B
    B -->|Релевантные фрагменты| D[Контекст Claude]
    D -->|Ответ с кодом| E[Разработчик]

Быстрый старт

Для работы плагина нужны два внешних сервиса:

  1. Zilliz Cloud — бесплатная векторная база данных. Claude Context требует векторную базу данных — можно зарегистрироваться на Zilliz Cloud и получить API-ключ.
  2. OpenAI API — для построения эмбеддингов (векторных представлений кода).

Подключение к Claude Code выполняется одной командой:

claude mcp add claude-context \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key \
  -e MILVUS_TOKEN=your-zilliz-cloud-api-key \
  -- npx @zilliz/claude-context-mcp@latest
⚠ Совместимость Node.js
Плагин требует Node.js версии от 20.0.0 до 23.x включительно. Claude Context несовместим с Node.js 24.0.0 и выше — если у вас установлена такая версия, предварительно понизьте её.

Поддерживаемые IDE и AI-инструменты

Claude Context интегрируется с AI-ассистентами через Model Context Protocol и предоставляет четыре основных инструмента для работы с кодовой базой. Среди поддерживаемых платформ — Windsurf, Void, Gemini CLI, OpenAI Codex CLI, Cherry Studio, Cline, Augment, Roo Code и Zencoder, а также любой MCP-совместимый клиент через stdio-транспорт.

ПлатформаТип конфигурацииОсобенности
Claude CodeCLI-командаСамый простой способ
Cursor~/.cursor/mcp.jsonГлобальная или per-проект
VS CodeJSON-конфигЧерез MCP-расширения
Gemini CLI~/.gemini/settings.jsonJSON-файл
OpenAI Codex CLI~/.codex/config.tomlTOML-формат
Claude DesktopJSON-конфигСтандартный MCP
💡 Альтернативные модели эмбеддингов
Для настройки пользовательских моделей эмбеддингов (например, text-embedding-3-large от OpenAI или voyage-code-3 от VoyageAI) доступны подробные примеры конфигурации для каждого провайдера.

Доступные инструменты MCP

Плагин предоставляет четыре MCP-инструмента: индексация директории с кодом для гибридного поиска (BM25 + плотные векторы); поиск по индексированной кодовой базе с помощью запросов на естественном языке; очистка поискового индекса; получение статуса индексации с отображением прогресса в процентах.

📝 Дополнение: постоянная память
Для тех, кто ищет не только поиск по коду, но и долгосрочную память между сессиями, Zilliz также выпустила memsearch — плагин для Claude Code на основе Markdown с постоянной памятью для AI-агента.

Контекст: почему это важно для отрасли

Большинство AI-инструментов для кодинга — Claude Code, Gemini CLI и другие — имеют проблему с контекстом и не справляются с реальными кодовыми базами, потому что фактически не «видят» весь ваш код.

Claude Context (ранее известный как Code Context) — это open-source MCP-плагин, который добавляет семантический поиск по коду в Claude Code и многие другие AI-ассистенты, превращая весь репозиторий в доступное для поиска пространство памяти.

При ограниченной длине токенового контекста использование Claude Context даёт лучшие результаты поиска и более точные ответы. Это особенно критично для enterprise-проектов с миллионами строк кода, где классический подход «загрузи всё» технически невозможен.

Zilliz Cloud — высокопроизводительная, масштабируемая, полностью управляемая платформа векторных баз данных на основе Milvus с открытым исходным кодом, доступная на AWS, GCP и Azure. Бесплатный тир позволяет начать работу без каких-либо затрат.

Исходный код проекта доступен на GitHub.