contextplus MCP — Casos de uso, Instalar & Demo ao vivo

Por que usar

Principais recursos

Árvore AST tree-sitter + esqueletos de arquivo — agente lê a forma, não os corpos completos
Busca semântica de identificadores com locais de chamada classificados
Raio de impacto: todas as importações/referências de um símbolo
Grafo de memória persistente (conceitos + arestas tipadas + decaimento)
Pontos de restauração ocultos para desfazer sem poluir o histórico git
Multilingue (43 extensões) + capacidade offline com Ollama

Demo ao vivo

Como fica na prática

contextplus.replay ▶ pronto

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Instalar

Escolha seu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "contextplus"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abra Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicie após salvar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "contextplus"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa o mesmo esquema mcpServers que o Claude Desktop. Config de projeto vence a global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "contextplus"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Clique no ícone MCP Servers na barra lateral do Cline, depois "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "contextplus": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "contextplus"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mesmo formato do Claude Desktop. Reinicie o Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "contextplus",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "contextplus"
      ]
    }
  ]
}

O Continue usa um array de objetos de servidor em vez de um map.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "contextplus": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "contextplus"
        ]
      }
    }
  }
}

Adicione em context_servers. Zed recarrega automaticamente ao salvar.

claude mcp add contextplus -- npx -y contextplus

Uma linha só. Verifique com claude mcp list. Remova com claude mcp remove.

Casos de uso

Usos do mundo real: contextplus

Como tornar um novo agente produtivo em um grande repositório rapidamente

👤 Líderes técnicos que usam Cursor/Claude Code em um monorepo ⏱ ~20 min intermediate

Quando usar: O agente desperdiça 30% do contexto lendo e relendo arquivos.

Pré-requisitos

Node + bun ou npm — brew install bun ou use npm
Um provedor de embeddings (Ollama local, OpenAI, Gemini ou Groq) — ollama pull nomic-embed-text para offline

Fluxo

Construir a árvore de contexto

Execute get_context_tree na raiz do repositório. Resuma as camadas de nível superior.✓ Copiado

→ Árvore AST com cabeçalhos de arquivo
Leituras apenas de esqueleto

Use get_file_skeleton em src/auth/ para ver apenas assinaturas — não leia os corpos ainda.✓ Copiado

→ Assinaturas de função sem corpos
Faça uma pergunta semântica

semantic_identifier_search: 'onde é a verificação JWT implementada e chamada?'✓ Copiado

→ Implementações classificadas + locais de chamada

Resultado: Agente opera com um modelo mental do repositório usando ~5x menos contexto.

Armadilhas

A indexação na primeira execução é lenta — Execute a verificação inicial uma vez; as atualizações incrementais são rápidas
Falta de correspondência do modelo de embeddings entre índice e consulta — Mantenha um modelo de embedding; reindexe se você o alterar

Combine com: filesystem · github

Como refatorar com pontos de restauração ocultos

👤 Desenvolvedores preocupados em deixar agentes editarem código ⏱ ~15 min intermediate

Quando usar: Você quer edições de agente, mas também quer um desfazer de um clique que não suje o git.

Fluxo

Capturar um ponto de restauração

Crie um ponto de restauração chamado 'before-auth-refactor'.✓ Copiado

→ ID do ponto retornado
Deixe o agente editar

propose_commit: refatore a verificação JWT para usar o novo assistente de rotação de chaves.✓ Copiado

→ Arquivos editados + validação aprovada
Reverter se estiver errado

undo_change de volta para 'before-auth-refactor'.✓ Copiado

→ Arquivos revertidos, histórico git limpo

Resultado: Refatorações destemidas sem poluir o histórico git.

Armadilhas

Pontos de restauração vivem em .contextplus/ — não os verifique — Adicione .contextplus/ ao .gitignore

Combine com: github

Como avaliar o raio de impacto antes de deletar uma função

👤 Engenheiros limpando código morto ⏱ ~10 min intermediate

Quando usar: Você quer saber exatamente quem importa ou usa um símbolo antes de removê-lo.

Fluxo

Peça o raio de impacto

get_blast_radius para a função 'legacyFormatPrice' em src/pricing.ts.✓ Copiado

→ Cada arquivo/linha que importa ou chama
Planejar remoção

Para cada local de chamada, sugira a substituição. Qualquer local sem uma troca limpa, sinalize como arriscado.✓ Copiado

→ Lista de verificação de migração

Resultado: Um PR de deleção sem surpresas.

Armadilhas

Importações dinâmicas (require, refs de string) não são detectadas — Suplementar com uma passagem grep para o nome da função

Combine com: github

Como persistir decisões entre sessões com o grafo de memória

👤 Qualquer usuário de agente em um projeto de longa duração ⏱ ~15 min advanced

Quando usar: Você continua re-explicando as mesmas escolhas arquitetônicas ao agente.

Fluxo

Semear memória

upsert_memory_node: 'Escolhemos Postgres em vez de MongoDB por causa de invariantes transacionais no fluxo de faturamento.'✓ Copiado

→ Nó criado com embedding
Criar relações

create_relation: vincule essa decisão aos arquivos src/billing/*.ts com tipo de aresta 'implements'.✓ Copiado

→ Aresta criada
Recuperar próxima sessão

search_memory_graph: 'por que estamos usando Postgres?'✓ Copiado

→ Superfícies de decisão com arquivos de apoio

Resultado: Memória de projeto durável que sobrevive ao bate-papo.

Armadilhas

Grafo de memória fica obsoleto — Execute prune_stale_links mensalmente

Combine com: memory-service

Combinações

Combine com outros MCPs para 10× de alavancagem

contextplus + github

Use as descobertas de raio de impacto para preencher um problema de rastreamento

Execute get_blast_radius em LegacyAuth e crie um problema de rastreamento GitHub com cada local de chamada como item de lista de verificação.✓ Copiado

contextplus + memory-service

Persistir decisões de longo prazo entre projetos usando mcp-memory-service como armazenamento compartilhado

Sempre que Context+ captura uma nova decisão arquitetônica, espelhe-a para mcp-memory-service.✓ Copiado

Ferramentas

O que este MCP expõe

Ferramenta	Entradas	Quando chamar	Custo
get_context_tree	root: str, depth?: int	Primeira chamada em uma nova sessão de repositório	gratuito
get_file_skeleton	path: str	Visão geral de arquivo barato	gratuito
semantic_code_search	query: str, k?: int	Encontrar código por significado	1 embedding + 1 busca vetorial
semantic_identifier_search	query: str	Localizar uma função/classe	1 busca vetorial
get_blast_radius	symbol: str, file?: str	Antes de deletar/renomear	gratuito
run_static_analysis	path?: str	Código não utilizado + erros de tipo	gratuito
propose_commit	files: Edit[]	Aplicar edições com validação	gratuito
list_restore_points		Ver reversões disponíveis	gratuito
undo_change	restore_point_id: str	Reverter uma edição oculta	gratuito
upsert_memory_node	content: str, tags?: str[]	Salvar um fato durável	1 embedding
search_memory_graph	query: str, traversal?: int	Recordar decisões passadas	1 busca vetorial

Custo e limites

O que custa rodar

Cota de API: Depende do provedor de embedding: Ollama gratuito, OpenAI ~$0.02/1M tokens
Tokens por chamada: Leituras de esqueleto: 100-500 tokens. Buscas completas: 500-2000
Monetário: Gratuito (código aberto) + custos de embedding se usar provedores em nuvem
Dica: Use Ollama com nomic-embed-text para zero custo marginal.

Segurança

Permissões, segredos, alcance

Escopos mínimos: Leitura/escrita de sistema de arquivos no repositório indexado

Armazenamento de credenciais: Chaves do provedor de embedding via env

Saída de dados: Embeddings vão para seu provedor escolhido (ou permanecem locais com Ollama)

Nunca conceda: Não indexe diretórios com segredos como .env

propose_commit escreve no disco — shadow restore oferece desfazer, mas não semântica atômica entre edições paralelas.

Solução de problemas

Erros comuns e correções

A indexação é extremamente lenta

Adicione diretórios grandes (node_modules, dist) ao .contextplusignore; use Ollama localmente.

A busca semântica retorna resultados irrelevantes

Sua consulta é muito abstrata — inclua um símbolo concreto ou dica de nome de arquivo.

undo_change falha com 'point not found'

Pontos ocultos são por sessão por padrão. Persistem entre sessões via sinalizador de configuração.

Gramática tree-sitter ausente para um idioma

Verifique a lista de extensões suportadas; arquivos de tipos não suportados são ignorados, mas indexados como texto simples.

Alternativas

contextplus vs. outros

Alternativa	Quando usar	Troca
mcp-language-server	Você deseja semântica LSP (renomear, referências) em vez de busca baseada em embedding	Sem grafo de memória, sem desfazer oculto
codebase-memory-mcp	Você prefere uma visualização de grafo de conhecimento em vez de esqueletos por arquivo	Forma de índice diferente; 66 idiomas

Mais

Recursos

📖 Leia o README oficial no GitHub

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