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Claude Context 教程
Words 794Read Time≈ 2 min
2025-8-20
2025-8-20
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Claude Context 是一个强大的工具，它通过模型驱动代码平台（MCP）为AI编码助手增加语义化代码搜索能力。
本教程将指导你如何配置 Claude Context 以使用 Gemini 作为 Embedding Provider，并与 Zilliz Cloud 向量数据库协同工作。

第一步：获取所需的 API Keys

你需要两个关键的API Key：
  1. Google Gemini API Key: 这是用来将你的代码转换成“向量”（即数学表示）的服务。
  1. Zilliz Cloud API Key: 这是用来存储和检索代码向量的数据库服务。
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  • Claude Context 与 Zilliz Cloud 深度集成。你可以通过注册 Zilliz Cloud 来免费获取一个 Serverless 集群 (Project) 和对应的 API Key。
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第二步：创建全局配置文件 (推荐)

这种方法可以避免在每个AI助手中重复配置，是官方推荐的最佳实践。
  1. 打开你的终端（Terminal）。
  1. 执行以下命令，创建配置文件目录和文件：
 
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  1. 编辑这个新建的 ~/.context/.env 文件，填入你上一步获取的 API Keys。
      2. notion image
       
      重要提示: 请将 xxxx... 替换为你自己的真实 Key。

第三步：在你的AI助手中配置 MCP 服务器

现在，你需要在你偏好的AI编码助手中指向 Claude Context 的MCP服务器。由于你已经创建了全局配置文件，这里的配置会非常简洁。
以两个主流工具为例：
  • 如果你使用 Cursor:
      1. 在 Cursor 中，找到并打开其配置文件 ~/.cursor/mcp.json。
      1. 添加以下内容：
    • 如果你使用 Claude Code，比如易安就是:
        1. 在你的终端中，直接运行以下命令：
       
      对于其他AI助手（如 Windsurf, Void 等），配置方式大同小异，都是在它们的MCP设置中添加类似的 command 和 args，无需再附带环境变量。
       
      检测是否有安装好： claude /mcp
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      第四步：开始使用

      配置完成后，重启你的AI助手。现在你可以开始体验语义化搜索了。
      1. 索引你的代码库:
          2. 在AI助手的聊天框中，进入你的项目根目录，然后发送一条指令来索引整个项目。例如：
          Index this codebase
           
          notion image
          Claude Context 会在后台开始分析、向量化并索引你的代码。这个过程可能需要几分钟，具体取决于项目的大小。
      1. 进行语义化搜索:
          2. 索引完成后，你就可以用自然语言提问了。例如：
          Find functions related to user authentication
          Show me the code for database connection
          Where is the error handling logic for API requests?
      现在，Claude Context 已经成功集成并开始工作了。它会为你提供比以往更精准、更智能的代码上下文，极大地提升你与AI协作编码的效率。
       
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