Claude Context

Claude Context にはベクトルデータベースが必要です。Zilliz Cloud で登録すると、API キーを取得できます。

Personal Key をコピーし、設定例の your-zilliz-cloud-api-key と置き換えてください。

埋め込みモデルには OpenAI API キーが必要です。OpenAI に登録すると取得できます。

API キーは次のような形式で、必ず sk- で始まります。
キーをコピーし、以下の設定例で your-openai-api-key として使用してください。

Codex CLI は TOML 設定ファイルを使用します。

1. ~/.codex/config.toml ファイルを作成または編集します。

2. 次の設定を追加します。

# IMPORTANT: the top-level key is `mcp_servers` rather than `mcpServers`.
[mcp_servers.claude-context]
command = "npx"
args = ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"]
env = { "OPENAI_API_KEY" = "your-openai-api-key", "MILVUS_TOKEN" = "your-zilliz-cloud-api-key" }
# Optional: override the default 10s startup timeout
startup_timeout_ms = 20000

3. ファイルを保存し、Codex CLI を再起動して変更を適用します。

Gemini CLI では、JSON ファイルを使った手動設定が必要です。

1. ~/.gemini/settings.json ファイルを作成または編集します。
2. 次の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

3. ファイルを保存し、Gemini CLI を再起動して変更を適用します。

~/.qwen/settings.json ファイルを作成または編集し、次の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server の順に移動します。

次の設定を Cursor の ~/.cursor/mcp.json ファイルに貼り付ける方法をおすすめします。プロジェクトフォルダーに .cursor/mcp.json を作成して、特定のプロジェクトにインストールすることもできます。詳しくはCursor MCP のドキュメントをご覧ください。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Settings -> MCP -> Add MCP Server の順に移動します。

次の設定を Void の MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "code-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop の設定に次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Windsurf は JSON ファイルによる MCP 設定に対応しています。次の設定を Windsurf の MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude Context MCP サーバーは、MCP 互換の拡張機能を使って VS Code で利用できます。次の設定を VS Code の MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

Cherry Studio では、設定画面から MCP サーバーを視覚的に設定できます。JSON 設定を直接手動で指定することはできませんが、GUI から新しいサーバーを追加できます。

1. Settings → MCP Servers → Add Server に移動します。
2. サーバーの詳細を入力します。
   • Name：claude-context
   • Type：STDIO
   • Command：npx
   • Arguments：["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"]
   • Environment Variables：
     • OPENAI_API_KEY：your-openai-api-key
     • MILVUS_ADDRESS：your-zilliz-cloud-public-endpoint
     • MILVUS_TOKEN：your-zilliz-cloud-api-key
3. 設定を保存して、サーバーを有効にします。

Cline は、MCP サーバーの管理に JSON 設定ファイルを使用します。提供されている MCP サーバー設定を統合するには、次の手順に従います。

1. Cline を開き、上部のナビゲーションバーにある MCP Servers アイコンをクリックします。

2. Installed タブを選択し、Advanced MCP Settings をクリックします。

3. cline_mcp_settings.json ファイルに次の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

4. ファイルを保存します。

Augment Code で Claude Context MCP を設定するには、グラフィカルインターフェイスを使う方法と手動で設定する方法があります。

A. Augment Code の UI を使用する

1. ハンバーガーメニューをクリックします。

2. Settings を選択します。

3. Tools セクションに移動します。

4. + Add MCP ボタンをクリックします。

5. 次のコマンドを入力します。

   npx @zilliz/claude-context-mcp@latest
   

6. MCP の名前を Claude Context にします。

7. Add ボタンをクリックします。

B. 手動設定

1. Cmd/Ctrl Shift P を押すか、Augment パネルのハンバーガーメニューを開きます
2. Edit Settings を選択します
3. Advanced の下にある Edit in settings.json をクリックします
4. augment.advanced オブジェクトの mcpServers 配列にサーバー設定を追加します

"augment.advanced": { 
  "mcpServers": [ 
    { 
      "name": "claude-context", 
      "command": "npx", 
      "args": ["-y", "@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  ]
}

Roo Code では、MCP サーバーに JSON 設定ファイルを使用します。

1. Roo Code を開き、Settings → MCP Servers → Edit Global Config に移動します。

2. mcp_settings.json ファイルに、次の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "claude-context": {
      "command": "npx",
      "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
        "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
      }
    }
  }
}

3. ファイルを保存すると、サーバーが有効になります。

Zencoder は、JetBrains プラグイン版と VS Code プラグイン版の両方で、MCP ツールとサーバーに対応しています。

1. Zencoder メニューを開きます（...）
2. ドロップダウンメニューから Tools を選択します
3. Add Custom MCP をクリックします
4. 名前（例：Claude Context）と以下のサーバー設定を追加し、必ず Install ボタンをクリックします

{
    "command": "npx",
    "args": ["@zilliz/claude-context-mcp@latest"],
    "env": {
      "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
      "MILVUS_ADDRESS": "your-zilliz-cloud-public-endpoint",
      "MILVUS_TOKEN": "your-zilliz-cloud-api-key"
    }
}

5. Install ボタンをクリックして、サーバーを保存します。

LangChain/LangGraph の統合例については、こちらの例をご覧ください。

このサーバーは stdio トランスポートを使用し、標準の MCP プロトコルに準拠しています。次のコマンドを実行すれば、MCP 互換クライアントと統合できます。

npx @zilliz/claude-context-mcp@latest