本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

• 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是


• 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是


• 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是


• 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是


• 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

ACE虽好，但HCE更好！开源且可自己部署！

1.先说优点：

1. 几乎不要钱。推荐使用的Qwen3 Embedding 4B仅仅0.02刀/MTokens输入


2. 开源，完全自己部署。后端数据库也可以自建，也可以用免费的。甚至连向量模型，如果有好显卡也可以部署。即便没有，官方api成本也几乎为零


3. 准确度高。真实测试见附录

2. 准备条件

向量数据库：Milvus

如果机器大于4G内存，可以考虑自己安装 Milvus数据库开源下载

Windows可以用Docker安装

如果条件不够的，当然有免费的远程数据库，看上去是用的AWS的机器，有免费5GB空间：Zilliz Cloud

向量嵌入模型

这里推荐Qwen3 Embedding 4B

硅基流动，国际站有一刀试用，完全够了

安装并配置HCE

npm i -g @hitmux/hce

然后创建~/.hitmux-context-engine/config.conf并写入

embeddingProvider = OpenAI

openaiBaseUrl = https://example.com #不要带 /v1

embeddingModel = qwen/qwen3-embedding-4b

openrouterApiKey = sk-or-your-openrouter-api-key

milvusAddress = localhost:19530

如果用的是Zilliz Cloud，就把milvusAddress换成

# milvusAddress = your-zilliz-cloud-public-endpoint # 配置了下面的Token，此项可以省略，能自动推断

milvusToken = your-zilliz-cloud-personal-key

配置MCP：

{

  "mcpServers": {

    "hitmux-context-engine": {

      "command": "hce"

    }

  }

}

OR

[mcp_servers.hitmux-context-engine]

command = "hce"

好了，完成了

cd到你的项目，确保.gitignore等文件正确

然后hce index即可。

用OpenRouter的qwen3-embedding-4b速度大概在5w行代码要2分钟

但查询一次仅仅3-5s，和代码库大小关系不大

附录

效果

原理

见代码…