CodeAlive MCP：为您的项目（尤其是大型代码库）提供最深入的上下文引擎

![CodeAlive Logo](https://www.codealive.ai/)

在几秒钟内将您的AI助手连接到CodeAlive强大的代码理解平台！

此MCP（模型上下文协议）服务器使Claude Code、Cursor、Claude Desktop、Continue、VS Code（GitHub Copilot）、Cline、Codex、OpenCode、Qwen Code、Gemini CLI、Roo Code、Goose、Kilo Code、Windsurf、Kiro、Qoder、n8n和Amazon Q Developer等AI客户端能够访问CodeAlive的高级语义代码搜索和代码库交互功能。

什么是CodeAlive？

最准确、最全面的上下文引擎即服务，针对大型代码库进行了优化，由先进的GraphRAG提供支持，可通过MCP访问。它丰富了Cursor、Claude Code、Codex等AI代理的上下文，使它们的效率提高了35%，速度提高了84%。

它类似于Context7，但适用于您的（大型）代码库。

它允许AI编码代理：

更快地找到相关代码 语义搜索
了解大局 超越孤立文件
提供更好的答案 具有完整的项目背景
减少成本和时间 通过消除猜测

🛠 可用工具

连接后，您将可以访问这些强大的工具：

get_data_sources -列出您的索引存储库和工作区
semantic_search -跨索引工件的规范语义搜索
grep_search -具有行级匹配的精确文本或正则表达式搜索
fetch_artifacts -加载相关搜索结果的完整来源
get_artifact_relationships -扩展一个工件的调用图、继承和引用关系
chat -合成代码库问答速度较慢，通常仅在搜索后
codebase_search -保留弃用的遗留语义搜索别名以实现向后兼容性
codebase_consultant -已弃用的别名 chat

🎯 使用示例

设置完成后，使用您的AI助手尝试以下命令：

*“显示所有可用存储库”* → Uses get_data_sources
*“在用户服务中查找身份验证码”* → Uses semantic_search
*“查找与JWT令牌匹配的确切正则表达式”* → Uses grep_search
*“解释支付流在此代码库中是如何工作的”* → 通常以 semantic_search/grep_search，然后可选择使用 chat

semantic_search 和 grep_search 应该是大多数代理的默认工具。 chat 是一种较慢的合成回退，可能需要30秒，当代理可以运行包含搜索、获取、关系和本地文件读取的多步骤工作流时，通常是不必要的。如果您的代理支持子代理，那么最可靠的方法是委派一个专注的子代理来协调 semantic_search 和 grep_search 第一。

📚 代理技能

为了获得更好的体验，请安装 CodeAlive代理技能在MCP服务器旁边。MCP服务器允许您的代理访问CodeAlive的工具；该技能教给它最好的工作流程和查询模式，以便有效地使用它们。

对于大多数代理商来说 （光标、复制、Gemini CLI、Codex和 30+其他)--安装技能：

npx skills add CodeAlive-AI/codealive-skills@codealive-context-engine

克劳德代码 --安装插件（推荐），其中包括技能和克劳德特定的增强功能：

/plugin marketplace add CodeAlive-AI/codealive-skills
/plugin install codealive@codealive-marketplace

🚀 快速启动（远程）

最快的开始方式 -无需安装！我们的远程MCP服务器位于 https://mcp.codealive.ai/api 提供对CodeAlive功能的即时访问。

步骤1：获取API密钥

注册地址： https://app.codealive.ai/
导航到 MCP和API
点击 “+创建API密钥”
立即复制您的API密钥-您不会再看到它了！

第二步：选择你的AI客户端

在下面选择您首选的AI客户端进行即时设置：

🚀 快速启动（代理安装）

您可以要求您的AI代理为您安装CodeAlive MCP服务器。

复制-将以下提示粘贴到您的AI代理中（记住插入API密钥）：

Here is CodeAlive API key: PASTE_YOUR_API_KEY_HERE

Add the CodeAlive MCP server by following the installation guide from the README at https://raw.githubusercontent.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp/main/README.md

Find the section "AI Client Integrations" and locate your client (Claude Code, Cursor, Gemini CLI, etc.). Each client has specific setup instructions:
- For Gemini CLI: Use the one-command setup with `gemini mcp add`
- For Claude Code: Use `claude mcp add` with the --transport http flag
- For other clients: Follow the configuration snippets provided

Prefer the Remote HTTP option when available. If API key is not provided above, help me issue a CodeAlive API key first.

然后允许执行。

重新启动AI代理。

🤖 AI客户端集成

Claude Code

选项1:远程HTTP（推荐）

claude mcp add --transport http codealive https://mcp.codealive.ai/api --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE"

选项2：Docker（STDIO）

claude mcp add codealive-docker /usr/bin/docker run --rm -i -e CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main

替换 YOUR_API_KEY_HERE 使用您的实际API密钥。

Cursor

选项1:远程HTTP（推荐）

打开的游标→ 设置(Cmd+, 或 Ctrl+,)
导航到 “工具和MCP” 在左侧面板中（旧版本称为 “工具和集成”)
点击 “新建MCP服务器”
粘贴此配置：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

保存--Cursor会自动重新加载服务器。条目存储在 .cursor/mcp.json （项目）或 ~/.cursor/mcp.json （全球）。

提示： Cursor还支持一键安装deeplink-- cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=codealive&config=BASE64_CONFIG。只关注来自可信来源的深度链接。

选项2：Docker（STDIO）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

Codex (CLI, App, IDE Extension)

OpenAI Codex以三种形状因子发货 共享相同的配置：the Codex CLI，the Codex应用程序 （macOS/Windows），以及 Codex IDE扩展 （VS代码 openai.chatgpt JetBrains 2025.3+）。三读 ~/.codex/config.toml，所以一个片段覆盖了每个Codex表面。项目级别 .codex/config.toml 在repo中，受信任的项目也支持根。

选项1：添加一行（推荐）

codex mcp add codealive --url https://mcp.codealive.ai/api

然后打开 ~/.codex/config.toml 并添加承载令牌引用和Streamable HTTP特征标志：

[features]
rmcp_client = true

[mcp_servers.codealive]
url = "https://mcp.codealive.ai/api"
bearer_token_env_var = "CODEALIVE_API_KEY"

最后，导出密钥：

export CODEALIVE_API_KEY="YOUR_API_KEY_HERE"

证实 codex mcp list.

注：流式HTTP需要 [features].rmcp_client = true.旧的顶级 experimental_use_rmcp_client = true 标志已弃用。 bearer_token_env_var 优于内联 headers = { Authorization = "Bearer …" } 因为它将秘密隐藏在配置文件之外。

选项2：内联标头（HTTP）

[features]
rmcp_client = true

[mcp_servers.codealive]
url = "https://mcp.codealive.ai/api"
headers = { Authorization = "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" }

选项3:Docker（STDIO）

[mcp_servers.codealive]
command = "docker"
args = ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"]
env_vars = ["CODEALIVE_API_KEY"]

export CODEALIVE_API_KEY="YOUR_API_KEY_HERE"

不 [features] stdio需要标志。 env_vars 从父shell转发值——比将密钥嵌入更安全 args.

Codex应用程序用户界面： 设置→ MCP服务器→ 添加服务器。UI写的内容相同 ~/.codex/config.toml 进入。CLI和IDE扩展会自动拾取它。

Gemini CLI

一个命令设置（完成）：

gemini mcp add --transport http secure-http https://mcp.codealive.ai/api --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE"

替换 YOUR_API_KEY_HERE 使用您的实际API密钥。就是这样-不需要配置文件！ 🎉

Continue

选项1:远程HTTP（推荐）

创建/编辑 .continue/config.yaml 在您的项目或 ~/.continue/config.yaml
添加此配置：

mcpServers:
  - name: CodeAlive
    type: streamable-http
    url: https://mcp.codealive.ai/api
    requestOptions:
      headers:
        Authorization: "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"

重新启动VS代码

选项2：Docker（STDIO）

mcpServers:
  - name: CodeAlive
    type: stdio
    command: docker
    args:
      - run
      - --rm
      - -i
      - -e
      - CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
      - ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main

Visual Studio Code with GitHub Copilot

选项1:远程HTTP（推荐）

注： VS Code支持Streamable HTTP和SSE传输，如果Streamable HTTP失败，则自动回退到SSE。

打开命令选项板(Ctrl+Shift+P 或 Cmd+Shift+P)
跑 “MCP:添加服务器”
选择 “HTTP” 服务器类型
输入此配置：

{
  "servers": {
    "codealive": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

重新启动VS代码

选项2：Docker（STDIO）

创建 .vscode/mcp.json 在您的工作空间中：

{
  "servers": {
    "codealive": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop

选项1：扩展包 .mcpb （推荐）

这 .mcpb bundle为您提供一键安装、安全令牌存储和自托管 baseUrl 配置——不需要Docker或CLI。

下载 codealive-mcp.mcpb 从
在Claude Desktop中，打开 设置→ 扩展→ 安装扩展。..
选择已下载的 .mcpb 文件和配置：

- CodeAlive API密钥：您的持票人代币 - Codealive基本URL：默认为 https://app.codealive.ai；对于自托管，请使用您的部署源（例如。 https://codealive.yourcompany.com) - 忽略TLS错误：仅适用于开发/自签名环境

选项2：Docker（STDIO）

编辑您的配置文件：

- macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加此配置：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

重新启动克劳德桌面

Cline

选项1:远程HTTP（推荐）

在VS Code中打开Cline扩展
单击MCP服务器图标进行配置
将此配置添加到MCP设置中：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

保存并重新启动VS Code

选项2：Docker（STDIO）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

OpenCode

将CodeAlive添加为远程您的MCP服务器 opencode.json.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "codealive": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "enabled": true,
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Qwen Code

Qwen Code通过以下方式支持MCP mcpServers 在其中 settings.json 以及多种传输方式（stdio/SSE/可流式传输http）。使用 可流式传输http 如果可用；否则使用Docker（stdio）。

~/.qwen/settings.json （流式HTTP）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "requestOptions": {
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
        }
      }
    }
  }
}

回退：Docker（stdio）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i",
               "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
               "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"]
    }
  }
}

Roo Code

Roo Code读取类似于Cline的JSON设置文件。

全局配置： mcp_settings.json （Roo）或 cline_mcp_settings.json （Cline风格）

选项A——远程HTTP

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

选项B——Docker（STDIO）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

提示： 如果您的Roo构建不支持HTTP标头，请使用Docker/STDIO选项。

Goose

UI路径： 设置→ MCP服务器→ Add → 选择流式HTTP

流式HTTP配置：

姓名： codealive
终结点URL: https://mcp.codealive.ai/api
标题： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE

Docker（STDIO）替代方案：

添加STDIO扩展名：

命令： docker
Args： run --rm -i -e CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main

Kilo Code

UI路径： 管理→ 集成→ 模型上下文协议（MCP）→ 添加服务器

超文本传输协议

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

STDIO（Docker）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

Windsurf (Codeium)

文件： ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "streamable-http",
      "serverUrl": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Kiro

注： Kiro尚未原生支持远程MCP服务器。使用 mcp-remote 连接到远程HTTP服务器的解决方法。

先决条件：

npm install -g mcp-remote

UI路径： 设置→ MCP → 添加服务器

全局文件： ~/.kiro/settings/mcp.json 工作空间文件： .kiro/settings/mcp.json

远程HTTP（通过mcp远程解决方法）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://mcp.codealive.ai/api",
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${CODEALIVE_API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "CODEALIVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Docker（STDIO）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

Qoder

UI路径： 用户图标→ Qoder设置→ MCP → 我的服务器→ + 添加（代理模式）

SSE（远程HTTP）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "sse",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

STDIO（Docker）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

Amazon Q Developer (CLI & IDE)

Q开发人员CLI

配置文件： ~/.aws/amazonq/mcp.json 或工作空间 .amazonq/mcp.json

HTTP服务器

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

STDIO（Docker）

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

Q开发人员IDE（VS代码/JetBrains）

全球的： ~/.aws/amazonq/agents/default.json 本地（工作区）： .aws/amazonq/agents/default.json

最小条目（HTTP）：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.codealive.ai/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      },
      "timeout": 310000
    }
  }
}

使用IDE UI:Q面板→ Chat → 工具图标→ 添加MCP服务器→ 选择http或stdio。

JetBrains AI Assistant

注： JetBrains AI助手需要 mcp-remote 连接到远程HTTP MCP服务器的解决方法。

先决条件：

npm install -g mcp-remote

配置文件： 设置/首选项→ AI助手→ 模型上下文协议→ 配置

添加此配置：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://mcp.codealive.ai/api",
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${CODEALIVE_API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "CODEALIVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

用于自托管部署，替换URL：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://your-server:8000/api",
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${CODEALIVE_API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "CODEALIVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

看 JetBrains MCP文档了解更多详情。

n8n

使用MCP工具使用AI代理节点

添加一个 AI 代理 节点到工作流

使用MCP工具配置代理：

   Server URL: https://mcp.codealive.ai/api
   Authorization Header: Bearer YOUR_API_KEY_HERE

服务器自动处理n8n的额外参数（sessionId、action、chatInput、toolCallId）

使用可用工具：

- get_data_sources -列出可用存储库 - semantic_search -语义搜索代码 - grep_search -按精确文本或正则表达式搜索 - get_artifact_relationships -扩展一个工件的关系 - chat -通常在搜索后，合成代码库问答速度较慢 - codebase_search -遗留语义搜索别名 - codebase_consultant -已弃用的别名 chat

工作流程示例：

Trigger → AI Agent (with CodeAlive MCP tools) → Process Response

注： n8n中间件是内置的，因此不需要特殊的配置。服务器将在处理工具调用之前自动删除n8n的额外参数。

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🔧 高级：地方发展

适用于想要定制或为MCP服务器做出贡献的开发人员。

先决条件

Python 3.11+
紫外线（推荐）或pip

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git
cd codealive-mcp

# Setup with uv (recommended)
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

# Or setup with pip
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate  
pip install -e .

本地服务器配置

在本地安装后，配置您的AI客户端以使用本地服务器：

克劳德代码（本地）

claude mcp add codealive-local /path/to/codealive-mcp/.venv/bin/python /path/to/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py --env CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE

其他客户（本地）

替换Docker command 和 args 与：

{
  "command": "/path/to/codealive-mcp/.venv/bin/python",
  "args": ["/path/to/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py"],
  "env": {
    "CODEALIVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
  }
}

在本地运行HTTP服务器

# Start local HTTP server
export CODEALIVE_API_KEY="your_api_key_here"
python src/codealive_mcp_server.py --transport http --host localhost --port 8000

# Test health endpoint
curl http://localhost:8000/health

测试本地安装

更改后，快速验证一切正常：

# Quick smoke test (recommended)
make smoke-test

# Or run directly
python smoke_test.py

# With your API key for full testing
CODEALIVE_API_KEY=your_key python smoke_test.py

# Run unit tests
make unit-test

# Run all tests
make test

烟雾测试验证：

服务器启动并正确连接
所有工具均已注册
每个工具都会做出适当的响应
参数验证工作
运行约5秒

Smithery安装

通过以下方式自动安装Claude Desktop 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @CodeAlive-AI/codealive-mcp --client claude

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🌐 社区插件

Gemini CLI——CodeAlive扩展

代表： https://github.com/akolotov/gemini-cli-codealive-extension

Gemini CLI扩展，通过预构建的斜线命令和MCP配置将CodeAlive连接到您的终端。它包括：

GEMINI.md 指南，使Gemini知道如何有效地使用CodeAlive工具
Slash命令： /codealive:chat, /codealive:find, /codealive:search
通过Gemini CLI的扩展系统轻松设置

安装

gemini extensions install https://github.com/akolotov/gemini-cli-codealive-extension

配置

# Option 1: .env next to where you run `gemini`
CODEALIVE_API_KEY="your_codealive_api_key_here"

# Option 2: environment variable
export CODEALIVE_API_KEY="your_codealive_api_key_here"
gemini

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🚢 HTTP部署（自托管和云）

将MCP服务器部署为HTTP服务，以便在团队范围内访问或与自托管的CodeAlive实例集成。

部署选项

CodeAlive MCP服务器可以使用Docker部署为HTTP服务。这允许多个AI客户端连接到单个共享实例，并支持与自托管CodeAlive部署的集成。

Docker Compose（推荐）

创建一个 docker-compose.yml 基于我们的示例的文件：

# Download the example
curl -O https://raw.githubusercontent.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp/main/docker-compose.example.yml
mv docker-compose.example.yml docker-compose.yml

# Edit configuration (see below)
nano docker-compose.yml

# Start the service
docker compose up -d

# Check health
curl http://localhost:8000/health

配置选项：

对于CodeAlive Cloud（默认）：

- 移除 CODEALIVE_BASE_URL 环境变量（使用默认值 https://app.codealive.ai) - 客户必须通过提供其API密钥 Authorization: Bearer YOUR_KEY 头球

对于自托管CodeAlive：

- 集 CODEALIVE_BASE_URL 到您的CodeAlive实例URL（例如。， https://codealive.yourcompany.com) - 客户必须通过提供其API密钥 Authorization: Bearer YOUR_KEY 头球

看 docker-compose.example.yml 获取完整的配置模板。

将AI客户端连接到已部署的实例

部署后，配置您的AI客户端以使用您的HTTP端点：

克劳德代码：

claude mcp add --transport http codealive http://your-server:8000/api --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE"

VS代码：

code --add-mcp "{\"name\":\"codealive\",\"type\":\"http\",\"url\":\"http://your-server:8000/api\",\"headers\":{\"Authorization\":\"Bearer YOUR_API_KEY_HERE\"}}"

光标/其他客户端：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "url": "http://your-server:8000/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

替换 your-server:8000 使用您的实际部署URL和端口。

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🪟 Windows和WSL

Overview

Windows上的Claude Code在WSL（Linux的Windows子系统）中运行。Claude Desktop在Windows上本机运行。这在配置MCP服务器时带来了特定的挑战，尤其是在二进制路径、环境变量和网络方面。

Windows上Claude Code和Claude Desktop最简单的解决方案是远程HTTP --它完全避免了所有子流程生成和路径问题。

Claude Code in WSL

当Claude Code在WSL中运行时，它将作为正常的Linux环境运行。使用与Linux/macOS上相同的命令：

远程HTTP（推荐--避免所有WSL问题）：

claude mcp add --transport http codealive https://mcp.codealive.ai/api --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE"

Docker STDIO（如果启用了Docker桌面WSL集成）：

claude mcp add codealive-docker /usr/bin/docker run --rm -i -e CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main

注：如果 docker 未找到，请确保Docker Desktop已为您的发行版启用WSL集成，或使用完整路径 /usr/bin/docker.

Claude Desktop on Windows (Docker STDIO)

Windows上的克劳德桌面不能直接连接到WSL内部运行的MCP服务器。使用以下方法之一：

选项1:Docker桌面（推荐）

如果Docker Desktop安装在Windows上， docker.exe 位于Windows路径中：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

选项2:wsl.exe代理

如果Docker仅在WSL内部可用，请使用 wsl.exe 作为一座桥梁：

{
  "mcpServers": {
    "codealive": {
      "command": "wsl.exe",
      "args": [
        "--", "docker", "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CODEALIVE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE",
        "ghcr.io/codealive-ai/codealive-mcp:main"
      ]
    }
  }
}

Self-Hosted MCP Server in WSL2

如果在WSL2中运行MCP HTTP服务器并从Windows端客户端连接：

WSL2 NAT网络问题： 默认情况下， localhost 无法从Windows访问WSL2内部。两种解决方法：

启用镜像网络 （Windows 11 22H2+）--添加到 %USERPROFILE%\.wslconfig:

   [wsl2]
   networkingMode=mirrored

然后重新启动WSL： wsl --shutdown在此之后， localhost 在Windows和WSL2之间共享。

使用WSL2虚拟机IP --奔跑 hostname -I 在WSL内部获取IP，然后连接到 http://:8000/api 而不是 http://localhost:8000/api.

Common WSL Pitfalls

问题	原因	修复
`docker: command not found`	Docker不在WSL PATH中	为您的发行版启用Docker Desktop WSL集成，或使用完整路径 `/usr/bin/docker`
`ENOENT` / `spawn error` 为了 `npx` 或 `python`	二进制不在非交互式shell PATH中	使用绝对路径（例如。， `/home/user/.nvm/versions/node/v20/bin/npx`)
缺少环境变量	WSL非登录shell没有源代码 `.bashrc`	在MCP配置中显式添加变量 `env` 挡块
`Connection refused` 到自托管服务器	WSL2 NAT隔离本地主机	启用镜像网络或使用WSL2 VM IP
Claude Desktop无法访问WSL MCP服务器	Claude Desktop不支持WSL子进程生成	使用远程HTTP、Docker Desktop或 `wsl.exe` 代理

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🐞 故障排除

快速诊断

测试托管服务：

   curl https://mcp.codealive.ai/health

检查您的API密钥：

   curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" https://app.codealive.ai/api/v1/data_sources

启用调试日志记录： 添加 --debug 到本地服务器args

常见问题

“连接被拒绝” → 检查互联网连接
“401未经授权” → 验证您的API密钥
“未找到存储库” → 检查CodeAlive仪表板中的API密钥权限
客户端特定日志 → 有关MCP日志，请参阅AI客户端的文档

Windows/WSL问题

docker: command not found WSL → 为您的发行版启用Docker Desktop WSL集成（设置→ 资源→ WSL集成），或使用完整路径 /usr/bin/docker
ENOENT 或 spawn error 为了 npx/python → 非交互式WSL shell不继承 nvm/pyenv 路径。在MCP配置中使用绝对路径
Connection refused 到WSL2中的自托管服务器 → WSL2使用NAT网络； localhost Windows和WSL2之间存在差异。在中启用镜像网络 .wslconfig 或使用WSL2 VM IP(hostname -I)
Claude Desktop无法连接到WSL MCP服务器 → Claude Desktop不支持WSL子进程生成。使用远程HTTP(https://mcp.codealive.ai/api)Docker桌面或 wsl.exe 代理模式（请参见 Windows和WSL部分)

获取帮助

📧 电子邮件：support@codealive.ai
🐛 问题：

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📦 发布到MCP注册表

对于维护人员：请参阅部署.md 有关向MCP注册表发布新版本的说明。

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隐私政策

CodeAlive处理您通过此扩展发送的存储库和查询，以提供语义搜索和代码库分析。有关完整的隐私详细信息，请参阅 CodeAlive隐私政策.

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📄 许可证

MIT许可证-请参阅许可证文件以获取详细信息。

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CodeAlive MCP

快速接入

详细介绍

CodeAlive MCP：为您的项目（尤其是大型代码库）提供最深入的上下文引擎

什么是CodeAlive？

🛠 可用工具

🎯 使用示例

📚 代理技能

目录

🚀 快速启动（远程）

步骤1：获取API密钥

第二步：选择你的AI客户端

🚀 快速启动（代理安装）

🤖 AI客户端集成

🔧 高级：地方发展

先决条件

安装

本地服务器配置

克劳德代码（本地）

其他客户（本地）

在本地运行HTTP服务器

测试本地安装

Smithery安装

🌐 社区插件

Gemini CLI——CodeAlive扩展

🚢 HTTP部署（自托管和云）

部署选项

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