Fast Context MCP

快速上下文MCP

人工智能驱动的语义代码搜索作为MCP工具，由Windsurf的逆向工程SWE grep协议提供支持。

任何兼容MCP的客户端（Claude Code、Claude Desktop、Cursor等）都可以使用此功能通过自然语言查询搜索代码库。所有工具都通过npm捆绑-- 无系统级依赖关系 需要（ripgrep通过 @vscode/ripgrep，树通过 tree-node-cli).适用于macOS、Windows和Linux。

运作原理

You: "where is the authentication logic?"
         │
         ▼
┌─────────────────────────┐
│  Fast Context MCP       │
│  (local MCP server)     │
│                         │
│  1. Maps project → /codebase
│  2. Sends query to Windsurf Devstral API
│  3. AI generates rg/readfile/tree commands
│  4. Executes commands locally (built-in rg)
│  5. Returns results to AI
│  6. Repeats for N rounds
│  7. Returns file paths + line ranges
│     + suggested search keywords
└─────────────────────────┘
         │
         ▼
Found 3 relevant files.
  [1/3] /project/src/auth/handler.py (L10-60)
  [2/3] /project/src/middleware/jwt.py (L1-40)
  [3/3] /project/src/models/user.py (L20-80)

Suggested search keywords:
  authenticate, jwt.*verify, session.*token

先决条件

• Node.js >= 18
• Windsurf帐户 -自由层工作（API密钥需要）

无需安装ripgrep——它通过以下方式捆绑在一起 @vscode/ripgrep.

安装

选项1:npm（推荐）

# Latest stable release
npm install @sammysnake/fast-context-mcp

# Or beta/next release
npm install @sammysnake/fast-context-mcp@next

选项2：来源

git clone https://github.com/SammySnake-d/fast-context-mcp.git
cd fast-context-mcp
npm install

设置

1.获取Windsurf API密钥

服务器自动从本地安装的Windsurf导出API密钥。您还可以使用 extract_windsurf_key 设置后的MCP工具，或设置 WINDSURF_API_KEY 手动。

密钥存储在Windsurf的本地SQLite数据库中：

2.配置MCP客户端

克劳德代码

增添 ~/.claude.json 在...之下 mcpServers:

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}

对于测试版/下一版本：

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp@next"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}

克劳德桌面版

增添 claude_desktop_config.json 在...之下 mcpServers:

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}

对于测试版/下一版本：

{
  "fast-context": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "--prefer-online", "@sammysnake/fast-context-mcp@next"],
    "env": {
      "WINDSURF_API_KEY": "sk-ws-01-xxxxx"
    }
  }
}

如果 WINDSURF_API_KEY 如果省略，服务器会自动从您的本地Windsurf安装中发现它。

环境变量

可用型号

可以通过设置更改模型 WS_MODEL （见上文环境变量）。

Available Models

违约： MODEL_SWE_1_6_FAST --速度最快，grep关键字最丰富，位置粒度最精细。

MCP工具

fast_context_search

人工智能驱动的语义代码搜索，参数可调。

退货：

1. 相关文件 带线条范围
2. 建议搜索关键字 （AI搜索过程中使用的rg模式）
3. 诊断元数据 ([config] 显示实际使用的树深度、树大小以及是否发生回退的行）

输出示例：

Found 3 relevant files.

  [1/3] /project/src/auth/handler.py (L10-60, L120-180)
  [2/3] /project/src/middleware/jwt.py (L1-40)
  [3/3] /project/src/models/user.py (L20-80)

grep keywords: authenticate, jwt.*verify, session.*token

[config] tree_depth=3, tree_size=12.5KB, max_turns=3

错误输出包括特定于状态的提示：

Error: Request failed: HTTP 403

[hint] 403 Forbidden: Authentication failed. The API key may be expired or revoked.
Try re-extracting with extract_windsurf_key, or set a fresh WINDSURF_API_KEY env var.

Error: Request failed: HTTP 413

[diagnostic] tree_depth_used=3, tree_size=280.0KB (auto fell back from requested depth)
[hint] If the error is payload-related, try a lower tree_depth value.

extract_windsurf_key

从本地安装中提取Windsurf API密钥。没有参数。

项目结构

fast-context-mcp/
├── package.json
├── src/
│   ├── server.mjs        # MCP server entry point
│   ├── core.mjs          # Auth, message building, streaming, search loop
│   ├── executor.mjs      # Tool executor: rg, readfile, tree, ls, glob
│   ├── extract-key.mjs   # Windsurf API Key extraction (SQLite)
│   └── protobuf.mjs      # Protobuf encoder/decoder + Connect-RPC frames
├── README.md
└── LICENSE

搜索是如何工作的

1. 项目目录映射到虚拟 /codebase 路径
2. 在请求的深度生成目录树（默认L=3），其中 自动回退 如果树超过250KB，则降低深度
3. 通过Connect-RPC/Protobuf将查询+目录树发送到Windsurf的Devstral模型
4. Devstral生成工具命令（ripgrep、文件读取、树、ls、glob）
5. 在本地并行执行的命令（最多 FC_MAX_COMMANDS 每轮）
6. 结果发回Devstral进行下一轮测试
7. 之后 max_turns rounds，Devstral返回文件路径+行范围
8. 搜索过程中使用的所有rg模式都被收集为建议关键字
9. 附加诊断元数据以帮助调用AI调整参数

技术细节

• 协议：通过HTTP/1.1连接RPC，Protobuf编码，gzip压缩
• 模型：Devstral(MODEL_SWE_1_6_FAST，可配置）
• 本地工具: rg （通过@vscode/ripgrep捆绑）， readfile （Node.js fs）， tree （树节点cli）， ls （Node.js fs）， glob （Node.js fs）
• 认证：API密钥→ JWT（每次会话自动获取）
• 运行时：Node.js>=18（ESM）

依赖项

许可证

麻省理工学院