neuledge/context

解决的问题

AI Agent 通常依赖过时的训练数据，导致在库发布新版本时建议已弃用的 API 或错误的语法。Context 通过允许 Agent 在本地获取和查询最新的文档，为 AI Agent 提供即时、最新的文档。

工作原理

Context 作为一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器运行。它使用一个包含 100 多个流行库的社区驱动注册表。当 Agent 需要文档时，服务器会自动搜索注册表，将文档下载为紧凑的 SQLite 数据库，并在您的机器上执行全文搜索 (FTS5)。用户还可以使用 llms.txt 文件从 git 仓库、本地目录或网站手动添加文档。

适用对象

使用 MCP 兼容的 AI Agent（如 Claude Code、Cursor、Zed 或 GitHub Copilot）的开发人员，他们需要 AI 对他们正在使用的框架和库拥有准确的、特定版本的知识。

亮点

• 即插即用：根据请求自动从社区注册表下载所需的文档。
• 本地优先：文档存储在本地 SQLite 数据库中，实现低于 10ms 的查询速度、离线访问和隐私保护。
• 语言无关：支持各种生态系统（npm、pip、maven）中的 Markdown、AsciiDoc、reStructuredText 和 HTML 文档。
• 可扩展性：允许用户从私有仓库或内部网站构建自定义文档包。
• 广泛集成：通过 MCP 标准与广泛的 AI IDE 和 Agent 兼容。