Context Engine — MCP-сервер для Claude Code: как установить
Сжимает журналы ошибок, фрагменты RAG и исходный код перед отправкой в языковую модель. Убирает повторяющийся шум и выделяет суть под заданный бюджет токенов.
claude mcp add context-engine -- uvx melonelish-context-engineЧто делает Context Engine
Сервер работает промежуточным слоем между сырыми материалами и языковой моделью. Вместо передачи сплошного полотна текста инструмент фильтрует повторы и структурирует данные. Доступны три режима: logs для разбора аварийных дампов и стеков вызовов, rag для ранжирования фрагментов под вопрос и code для отбора файлов под описание сбоя.
Конвейер нормализует записи, сверяет схему и распределяет полезную нагрузку по выбранному бюджету: small, medium или large. Сервер отдаёт один MCP-инструмент compress_context. Если передан неподходящий формат, сервис возвращает структурированную ошибку с кодом и подсказкой для исправления.
Для запуска требуется Python от версии 3.11 до 3.13. Защитные лимиты отсекают фрагменты длиннее 200000 символов и списки более 64 элементов. Поэтому массивные файлы больше 2000000 байт обработать за один вызов не выйдет.
Какие задачи решает
- отфильтровать повторяющиеся строки логов и вычленить корень сбоя
- переранжировать найденные куски RAG под конкретный вопрос
- подготовить релевантные файлы репозитория для отладки бага
- урезать контекст под заданный лимит без потери ключевых фактов
Примеры запросов агенту
- Сожми стек ошибки из лога с помощью context-engine и найди причину сбоя
- Отсортируй фрагменты базы знаний через
compress_contextдля ответа на вопрос о платежах - Выдели ключевые файлы проекта под задачу устранения поломки
Как установить Context Engine
Командой платформы
claude mcp add context-engine -- uvx melonelish-context-engineuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from melonelish-context-engine <команда>
Командой платформы
codex mcp add context-engine -- uvx melonelish-context-engineuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from melonelish-context-engine <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"context-engine": {
"command": "uvx",
"args": [
"melonelish-context-engine"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from melonelish-context-engine <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"context-engine": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"melonelish-context-engine"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from melonelish-context-engine <команда>
Командой платформы
gemini mcp add context-engine uvx melonelish-context-engineuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from melonelish-context-engine <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о Context Engine
Как установить Context Engine в Claude Code?
Выполните в терминале команду claude mcp add context-engine -- uvx melonelish-context-engine.
Что делает Context Engine?
Инструмент очищает логи, списки файлов и фрагменты поиска перед подачей в LLM. Он убирает циклический шум и оставляет только важные зацепки.
Какие технические ограничения действуют на объём текста?
Сервер ограничивает отдельный текст длиной 200000 символов, списки — 64 позициями, а общий размер файла — 2000000 байт.
