Context-Engine-AI/Context-Engine

解決する問題

AI コーディングアシスタントは、大規模または複数リポジトリのコードベースで正しいコードを見つけるのに苦労することがよくあります。彼らは壊れやすい grep やファイル読み取りアプローチに依存しており、トークンを無駄にし、ファイル間の意味を見逃します。Context Engine は、これらのアシスタントに信頼性の高いセマンティックレイヤーを提供します。動作、概念、エラーテキスト、シンボル関係で検索できるインデックス化されたコードで、正確な行範囲と検証済みソースを備えています。

仕組み

Context Engine はコードベースをインデックス化し、30 以上の MCP（Model Context Protocol）ツールを公開します。アシスタントは、各エディタ（Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf、Augment、Gemini、または任意のカスタム指示アシスタント）にインストールされたスキルファイルを介してそれらを使用することを学習します。CLI ブリッジ（ctxce）はワークスペースを接続し、デーモンとして実行され、変更を監視し、stdio または HTTP で MCP を提供します。主要なツールには、セマンティッククエリ用の repo_search、引用付きのクロスファイルの方法/理由の説明用の context_answer、定義/呼び出し元/呼び出し先/参照用の symbol_graph、マルチホップ影響分析用の graph_query、マルチリポジトリトレース用の cross_repo_search、永続コンテキスト用の memory_store/memory_find、構造的イディオム用のパターン検索が含まれます。

対象者

AI コーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf など）を使用する開発者で、実際のコードベース（特に大規模、複数ファイル、または複数リポジトリのプロジェクト）で作業し、編集、名前変更、または質問に答える前にアシスタントにコードを理解させたいと考えている人。

ハイライト

• セマンティック検索、シンボルグラフナビゲーション、クロスリポジトリ検索、永続メモリをカバーする 30 以上の MCP ツール。
• 単一の SKILL.md を介して Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf、Augment、Gemini、または任意のアシスタントにインストールできるスキル。
• バッチクエリ（batch_search、batch_symbol_graph、batch_graph_query）でトークンを 75% 以上節約。
• デーモンモードとファイル監視（ctxce connect）を備えた CLI ブリッジ、および stdio と HTTP MCP サービス。
• grep の代わりに検索を最初に使用するようにアシスタントをガイドし、結果を既に読んだ検証済みソースとして扱います。