zilliztech/claude-context

Code search MCP for Claude Code. Make entire codebase the context for any coding agent.

What it solves

Claude Context は、AI コーディングエージェントで大規模コードベースを扱う際の「コンテキストウィンドウの枯渇」や高コストの問題を解決します。ディレクトリ全体を LLM にロードする（高コストでトークン上限を超えることが多い）代わりに、エージェントは何百万行ものソースコードから最も関連性の高いコードスニペットだけを取得できます。

How it works

Model Context Protocol (MCP) プラグインとして機能し、AI アシスタント（Claude Code、Cursor、Windsurf など）をベクトルデータベースに接続します。システムは以下のパイプラインでコードベースを処理します：

  1. Indexing：抽象構文木（AST）を用いてインテリジェントにチャンク化し、得られた埋め込みベクトルをベクトルデータベース（Milvus や Zilliz Cloud など）に保存します。
  2. Hybrid Search：BM25（キーワード検索）と密なベクトル検索（セマンティック検索）を組み合わせ、自然言語クエリに基づいてコードを検索します。
  3. Incremental Updates：Merkle ツリーを使用して変更されたファイルのみを再インデックス化し、フルリビルドなしでインデックスを最新に保ちます。
  4. Integration：index_codebase や search_code といったツールを提供し、AI エージェントが特定の関連コードを直接アクティブコンテキストに取り込めるようにします。

Who it’s for

大規模ソフトウェアプロジェクトで AI コーディングエージェントを使用し、取得精度を向上させつつトークン使用量と API コストを削減したい開発者向けです。

Highlights

  • Broad Compatibility：Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code、Gemini CLI など、幅広い MCP クライアントと互換性があります。
  • Multi-Language Support：TypeScript、JavaScript、Python、Java、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala、Markdown をサポート。
  • Flexible Embeddings：OpenAI、VoyageAI、Ollama、Gemini など、複数の埋め込みプロバイダーに対応。
  • Efficiency：ディレクトリ全体をロードする場合と比較して、約 40% のトークン削減を実証しながら検索品質を維持しています。