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做这个项目的初心很简单,在大项目中还是比较依赖ACE的语义召回能力的( Augment 的产品和吃相,实在让我不想再掏每个月那 20 美元了),不然一直grep太浪费时间了,看了一圈,有些项目做得不错,但评测大多是在和 grep 或自己的基础版本比较。所以就自己做了 OpenContextEngine,找了几个仓库,用同一批问题和 ACE 跑了个对比。代码和测试结果都放在 GitHub 上了,欢迎大家一起贡献。
一个rerank模型和一个向量模型,就可以顶级的代码理解能力。

Codex:安装和使用
安装 OpenContextEngine:
npm install -g open-context-engine
open-context-engine setup
按提示填写向量和重排服务的地址、API Key、模型名及向量维度。向导会安装 Python 依赖并保存配置,重排默认使用 /rerank 接口。
接入 Codex:
codex mcp add open-context-engine -- open-context-engine mcp
codex mcp get open-context-engine
第二条命令可以查看刚保存的配置。完成后重启 Codex。
进入你要搜索的项目:
cd /path/to/your-project
codex
然后直接提问:
用 open-context-engine 的 search_code 看看这个项目是做什么的,找出主要入口,附上文件路径和行号。
首次搜索需要建立索引。如果还没完成,让 Codex 用 index_status 查看进度,完成后再搜。之后会复用索引,代码保存后自动更新。
如果 Codex 找不到 open-context-engine,请参考客户端配置说明,改用绝对路径。桌面端和源码安装也可以用这种方式。
Claude Code:安装和使用
安装 OpenContextEngine:
npm install -g open-context-engine
open-context-engine setup
按提示填写向量和重排服务的地址、API Key、模型名及向量维度。向导会安装 Python 依赖并保存配置。如果已经给 Codex 配置过,这两步可以跳过。
接入 Claude Code:
claude mcp add --transport stdio --scope user open-context-engine -- open-context-engine mcp
这里的 --scope user 表示所有项目都能用。要把配置放进项目供团队共用,就在项目目录执行,并改成 --scope project。
重启 Claude Code,进入你要搜索的项目:
cd /path/to/your-project
claude
输入 /mcp 查看连接状态,然后提问:
用 open-context-engine 的 search_code 看看这个项目是做什么的,找出主要入口,附上文件路径和行号。
首次搜索需要建立索引。如果还没完成,让 Claude 用 index_status 查看进度,完成后再搜。之后会复用索引,代码保存后自动更新。
如果 Claude Code 找不到 open-context-engine,请参考客户端配置说明,改用绝对路径。
其他 MCP 客户端
安装并完成 setup 后,运行:
open-context-engine mcp-config
按客户端要求填写输出的配置。如果客户端支持 mcpServers JSON,可以使用:
{
"mcpServers": {
"open-context-engine": {
"command": "open-context-engine",
"args": ["mcp"]
}
}
}
客户端需要能通过 PATH 找到 open-context-engine,否则将 command 改为命令的绝对路径。
搜索时,助手通过 directory_path 指定项目的绝对路径。只想搜索一个固定项目,也可以直接写在配置里:
"args": ["mcp", "--root", "/absolute/path/to/your-repository"]
从源码运行
git clone https://github.com/AnnaSuSu/OpenContextEngine.git
cd OpenContextEngine
npm ci
node bin/opencontextengine.mjs setup
接入客户端时,使用安装向导输出的 Node 和 CLI 绝对路径。
需要打包供内测安装,运行:
npm pack
进一步了解
评测报告 · 原始评测数据
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