elara-labs/code-context-engine

Save 94% on AI coding tokens. Index your codebase, agents search instead of reading files. Works with Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, Gemini CLI. Local MCP server, free, open source.

해결하는 문제

Code Context Engine (CCE)은 AI 코딩 어시스턴트가 파일 전체를 다시 읽는 것을 방지하여 높은 비용과 지연 시간을 줄입니다. LLM의 컨텍스트 윈도우에 방대한 양의 원시 코드를 주입하는 대신, CCE는 코드베이스를 로컬에 인덱싱하여 AI가 가장 관련 있는 스니펫만 검색하고 가져올 수 있도록 함으로써 입력 토큰 사용량을 크게 줄입니다.

작동 방식

인덱싱: 엔진은 Tree-sitter를 사용하여 코드를 시맨틱 청크(클래스, 함수, 모듈)로 파싱하고 sqlite-vec를 사용하여 로컬에 벡터 임베딩으로 저장합니다.
검색: AI 에이전트가 context_search 도구를 호출하면 CCE는 하이브리드 검색(벡터 유사성 및 BM25 키워드 매칭 결합)을 수행하고 코드 그래프를 사용하여 임포트 및 호출을 통해 관련 파일을 가져옵니다.
압축: 검색된 청크는 LLM에 전송되기 전에 토큰을 추가로 절약하기 위해 시그니처와 docstring으로 압축됩니다.
메모리: 로컬 SQLite 데이터베이스를 사용하여 세션 간에 결정 사항 및 작업 중인 코드 영역을 유지하여 AI가 이전 아키텍처 선택을 기억할 수 있도록 합니다.
통합: Model Context Protocol (MCP)를 통해 다양한 AI 에디터 및 에이전트(Claude Code, Cursor, VS Code, Gemini CLI 등)와 통합됩니다.

대상 사용자

API 비용을 낮추고 응답 속도를 개선하며 코드베이스 인덱싱을 완전히 로컬 및 프라이빗하게 유지하고자 하는 AI 코딩 에이전트(Claude Code 또는 Cursor 등) 사용자.

주요 특징

대규모 토큰 절감: FastAPI와 같은 프로젝트에서 94%의 검색 절감 효과를 벤치마크로 입증.
로컬 우선: 클라우드 인덱싱 없음. 모든 데이터는 기기에 머뭅니다.
교차 세션 메모리: 재시작 후에도 아키텍처 결정 및 특정 코드 영역을 기억합니다.
광범위한 호환성: MCP 및 휴대 가능한 Agent Plugin 표준을 통해 여러 에디터와 에이전트를 지원합니다.
내장 분석: 제공업체 가격 책정에 따른 실제 달러 절감액을 추적하기 위한 대시보드 및 CLI 도구가 포함되어 있습니다.
기본 보안 설정: PII를 자동으로 제거하고 .env 또는 자격 증명과 같은 비밀 파일을 무시합니다.