zilliztech/claude-context

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

What it solves

Claude Context는 AI 코딩 에이전트를 대규모 코드베이스와 함께 사용할 때 발생하는 "컨텍스트 윈도우 고갈" 및 높은 비용 문제를 해결합니다. 전체 디렉터리를 LLM에 로드하는 대신(비용이 많이 들고 토큰 제한을 초과하기 쉬움), 에이전트는 수백만 줄의 소스 코드 중 가장 관련성 높은 코드 스니펫만을 검색합니다.

How it works

Model Context Protocol (MCP) 플러그인으로 동작하여 AI 어시스턴트(Claude Code, Cursor, Windsurf 등)를 벡터 데이터베이스에 연결합니다. 시스템은 다음 파이프라인을 통해 코드베이스를 처리합니다:

  1. Indexing: 추상 구문 트리(AST)를 사용해 지능적으로 청크화하고, 생성된 임베딩을 벡터 데이터베이스(Milvus 또는 Zilliz Cloud 등)에 저장합니다.
  2. Hybrid Search: BM25(키워드 검색)와 밀집 벡터 검색(시맨틱 검색)을 결합해 자연어 질의에 따라 코드를 찾습니다.
  3. Incremental Updates: Merkle 트리를 사용해 변경된 파일만 재인덱싱하여 전체 재구축 없이 인덱스를 최신 상태로 유지합니다.
  4. Integration: index_codebase와 search_code 같은 도구를 제공하여 AI 에이전트가 특정 관련 코드를 직접 활성 컨텍스트로 가져올 수 있게 합니다.

Who it’s for

대규모 소프트웨어 프로젝트에서 AI 코딩 에이전트를 사용하고, 검색 정확도를 높이며 토큰 사용량과 API 비용을 줄이고자 하는 개발자를 위한 솔루션입니다.

Highlights

  • Broad Compatibility: Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code, Gemini CLI 등 다양한 MCP 클라이언트와 호환됩니다.
  • Multi-Language Support: TypeScript, JavaScript, Python, Java, C++, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Swift, Kotlin, Scala, Markdown을 지원합니다.
  • Flexible Embeddings: OpenAI, VoyageAI, Ollama, Gemini 등 여러 임베딩 제공자를 지원합니다.
  • Efficiency: 전체 디렉터리를 로드하는 경우에 비해 토큰 사용량을 약 40% 감소시키면서도 검색 품질을 유지함을 입증했습니다.