프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Contextweaver

제작자: wchiway버전 1.5.4i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.wchiway/contextweaver

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Semantic code retrieval engine with hybrid search, context expansion, and 40+ language support.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "contextweaver": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@chiway/contextweaver"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add contextweaver -- npx -y @chiway/contextweaver

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "contextweaver": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@chiway/contextweaver"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "contextweaver": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@chiway/contextweaver"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 wchiway 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 16%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Contextweaver, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.5.4)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

ContextWeaver

🧵 A codebase context engine woven for AI agents

Semantic Code Retrieval for AI Agents — Hybrid Search • Graph Expansion • Token-Aware Packing

English · 简体中文


ContextWeaver is a semantic retrieval engine purpose-built for AI coding assistants. It combines hybrid search (vector + lexical), intelligent context expansion, and token-aware packing to deliver precise, relevant, and context-complete code snippets to LLMs.

✨ Core Features

🔍 Hybrid Retrieval Engine
  • Vector Retrieval: deep semantic understanding via similarity
  • Lexical Retrieval (FTS): exact matching for function names, class names, and other technical terms
  • RRF Fusion (Reciprocal Rank Fusion): intelligently merges multiple recall channels
🧠 AST Semantic Chunking
  • Tree-sitter parsing: supports TypeScript, JavaScript, Python, Go, Java, Rust, C, C++, C#, and more
  • Dual-Text strategy: displayCode for presentation, vectorText for embedding
  • Gap-Aware merging: handles code gaps intelligently while preserving semantic integrity
  • Breadcrumb injection: vector text carries hierarchical paths to boost recall
  • UTF-16 character-domain normalization: offsets are unified via SourceAdapter.toCharOffset before writing metadata, preventing multi-byte character slicing errors (v1.4.0+)
📊 Three-Stage Context Expansion
  • E1 Neighbor expansion: adjacent chunks within the same file, preserving block completeness
  • E2 Breadcrumb completion: sibling methods under the same class/function for structural understanding
  • E3 Import resolution: cross-file dependency tracking (configurable toggle)
🎯 Smart TopK Cutoff
  • Anchor & Floor: dynamic threshold plus an absolute floor as dual safeguards
  • Delta Guard: prevents misjudgment in Top1-outlier scenarios
  • Safe Harbor: the first N results only check the floor, guaranteeing baseline recall
🔌 Native MCP Support
  • MCP Server mode: launch a Model Context Protocol server with one command
  • Multi-tool granularity (v1.5.0+): beyond core semantic retrieval, adds dedicated tools for structure browsing, symbol references, symbol definitions, and statistics
  • Intent/term separation: an LLM-friendly API design
  • Auto-indexing: the first query triggers indexing automatically; incremental updates are transparent
⚡ Query Cache & File Watching (v1.5.0+)
  • Query cache (QueryCache): in-process per-project LRU cache (50 entries by default); a hit skips the entire vector recall / rerank / expansion pipeline
  • Automatic cache invalidation: the cache key is composed of normalized query + projectId + index version + search-config fingerprint, so it invalidates automatically after an index update or config change — stale results are never returned
  • Watch mode: contextweaver watch watches the filesystem and triggers incremental indexing automatically, with debouncing (500ms by default) and scan de-duplication (no concurrent scans)
📈 Statistics & Observability (v1.5.0+)
  • Three metric groups: indexing process, search quality/behavior, health/consistency
  • Dual exits: contextweaver stats CLI (with --json) plus the MCP stats tool
  • Consistency diagnostics: automatically detects abnormal migration state, pending_marks backlog, missing vector rows, and more — with suggested fixes
🛡️ Crash-Safe Data Architecture (v1.4.0+)
  • Single source of truth for content: LanceDB stores only vectors and locating metadata; content is read back from files.content, reducing index size by 30–50%
  • Cross-store transactional compensation: three-stage write LanceDB → FTS+outbox → SQLite mark, with automatic rollback or replay on any failure
  • Migration state machine: pending/done/aborted persisted, auto-rebuilt on crash recovery
  • Cross-process mutual exclusion: an advisory lock prevents the MCP server and CLI from triggering LanceDB migration concurrently
  • chunk_id de-duplication: pre-delete before write to avoid duplicate rows on retry

📦 Quick Start

Requirements
  • Node.js >= 20
  • pnpm (recommended) or npm
Installation
# Global install

npm install -g @chiway/contextweaver

Or with pnpm

pnpm add -g @chiway/contextweaver

Initialize Configuration
# Create the config file (~/.contextweaver/.env)

contextweaver init

Or the short alias

cw init

Edit ~/.contextweaver/.env and fill in your API keys:

# Embedding API config (required)

EMBEDDINGS_API_KEY=your-api-key-here EMBEDDINGS_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings EMBEDDINGS_MODEL=BAAI/bge-m3 EMBEDDINGS_MAX_CONCURRENCY=10 EMBEDDINGS_DIMENSIONS=1024

Reranker config (required)

RERANK_API_KEY=your-api-key-here RERANK_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/rerank RERANK_MODEL=BAAI/bge-reranker-v2-m3 RERANK_TOP_N=20

Search parameters (optional, override built-in defaults)

CW_SEARCH_WVEC=0.6 CW_SEARCH_WLEX=0.4 CW_SEARCH_RERANK_TOP_N=10 CW_SEARCH_MAX_TOTAL_CHARS=48000 CW_SEARCH_VECTOR_TOP_K=80 CW_SEARCH_SMART_MAX_K=8 CW_SEARCH_IMPORT_FILES_PER_SEED=3

Ignore patterns (optional, comma-separated)

IGNORE_PATTERNS=.venv,node_modules

Index a Codebase
# Run from the codebase root

contextweaver index

Specify a path

contextweaver index /path/to/your/project

Force a full re-index

contextweaver index --force

Watch Mode (v1.5.0+)
# Watch for file changes and auto-index incrementally (Ctrl+C to stop)

contextweaver watch

Specify a path and debounce window (ms)

contextweaver watch /path/to/project --debounce 800

watch runs one full incremental scan on startup, then listens to filesystem events; changes trigger a de-duplicated scan within the debounce window, and paths excluded by ignore rules never trigger a scan.

Local Search
# Semantic search

cw search --information-request "How is the user authentication flow implemented?"

With exact terms

cw search --information-request "Database connection logic" --technical-terms "DatabasePool,Connection"

Structure Browsing & Symbol Lookup (v1.5.0+)

The following commands are CLI mirrors of MCP tools, with zero Embedding API cost:

# List indexed files (supports glob / language / count filters)

contextweaver list-files --glob "src/**/*.ts" --language typescript --max-results 100

Look up a symbol definition

contextweaver definition SearchService --hint-path src/search

Look up symbol references

contextweaver references handleStats --exclude-definition

Statistics (v1.5.0+)
# Human-readable stats report

contextweaver stats

JSON output (for scripting)

contextweaver stats --json

Specify a project path

contextweaver stats --path /path/to/project

Start the MCP Server
# Launch the MCP server (for use by Claude and other AI assistants)

contextweaver mcp

Index Management (v1.4.0+)
# Show LanceDB migration state

contextweaver migrate

Clear the aborted state: wipe LanceDB and trigger a full rebuild

Triggered when: the Indexer refuses to write after sampling validation fails;

run this, then index again.

contextweaver migrate --reset

Specify a project path

contextweaver migrate --path /path/to/project

🔧 MCP Integration

Claude Desktop Configuration

Add the following to your Claude Desktop config file:

{

"mcpServers": { "contextweaver": { "command": "contextweaver", "args": ["mcp"] } } }

MCP Tools Overview (v1.5.0+)

ContextWeaver exposes 5 MCP tools, following a layered design of "semantic retrieval first, structure browsing second":

ToolPurposeEmbedding cost
codebase-retrievalPrimary tool: hybrid semantic + exact-match retrievalYes
list-filesList indexed file structure (path/language/size)No
find-referencesFind heuristic text references to a symbolNo
get-symbol-definitionFind likely definition blocks for a symbolNo
statsIndex/search/health statisticsNo
codebase-retrieval Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
information_requeststring✅The semantic intent in natural language
technical_termsstring[]❌Exact technical terms (class/function names, etc.)
modestring❌Retrieval profile: quick, balanced, or deep
include_globsstring[]❌File glob allowlist applied after retrieval
exclude_globsstring[]❌File glob denylist applied after retrieval
languagestring[]❌Language allowlist applied after retrieval
max_total_charsnumber❌Per-call output budget in characters
max_filesnumber❌Maximum number of files returned after packing
max_segments_per_filenumber❌Maximum non-contiguous segments per file
return_debugboolean❌Include debug metadata in structured output
low_confidence_behaviorstring❌Low-confidence handling: return_top1, return_empty, or return_with_warning
output_formatstring❌Response format: markdown, json, or both
list-files Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
globstring❌Glob pattern to filter paths
languagestring❌Language filter (matched against files.language)
max_resultsnumber❌Max files to return (default 200)
find-references Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
symbolstring✅Exact symbol name
exclude_definitionboolean❌Exclude chunks whose breadcrumb tail matches the symbol name
max_resultsnumber❌Max references to return (default 50)
get-symbol-definition Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
symbolstring✅Exact symbol name to resolve

| hint_path | string | ❌ | Preferred

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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