Контекстный слой, которого не хватает агентам
Context Engine для больших кодовых баз — с семантическим и графовым поиском и доступом по MCP. Подключается к любому агенту и наделяет его возможностью быстро и точно отвечать на вопросы по вашей системе.
Как работает Context Engine
От репозитория до графа, с которым работают агенты, — четыре шага.
Глубокий анализ и индексация кода
Парсим каждый файл во всех языках и фреймворках, извлекаем символы, типы и места вызовов.
Извлечение связей и построение карты
Строим карту того, как классы, функции, сервисы и API ссылаются и зависят друг от друга по всему коду.
Корреляция между репозиториями
Сшиваем сервисы, библиотеки и инфра-репозитории в один индекс — запрос проходит по всем одним вызовом.
Непрерывная синхронизация
Каждый коммит инкрементально обновляет индекс — контекст всегда свежий, без ночной переиндексации.
Под капотом: архитектура гибридного поиска
Обход графа, векторный и лексический поиск работают вместе: запрос идёт по цепочке вызовов через сервисы, а не просто собирает текстовые совпадения.
Построение графа знаний
Одни эмбеддинги не сохраняют структуру кода. Мы извлекаем классы, функции, сервисы, API и связи между ними и строим из них граф.
Поиск с пониманием графа
Запросы идут по графу знаний наряду с векторным сходством и лексическим поиском — чтобы находить действительно релевантный код, а не просто похожий текст.
Многошаговый обход
Идёт по связям между сервисами и репозиториями — отвечает на сложные вопросы, которые охватывают несколько компонентов.
Иерархическая суммаризация
Для каждого артефакта LLM готовит краткое описание — агент берёт либо его, либо полное тело функции, смотря что нужно.
Инкрементальная индексация в реальном времени
Держит индекс свежим по мере коммитов. Каждое изменение обновляет граф знаний — без полной переиндексации.
Гибридный поиск
Обход графа + векторное сходство + лексический поиск, слитые с реранкингом для точных контекстно-зависимых результатов.
Это разница между ответом на «как работает платёжный флоу» и «где встречается слово payment».
Поиск охватывает PR, ADR и данные о владельцах
Сам по себе код — только половина картины. Поиск подтягивает PR, ADR и данные о владельцах — они объясняют, почему код написан именно так.
Golden-репозитории
Отметьте эталонные репозитории, на которые стоит равняться, — агенты будут придавать их паттернам больший вес.
Прошлые решения
Выясняйте, почему код написан именно так — через привязанные PR, коммиты и обсуждения.
Командные конвенции
Фиксируйте и применяйте паттерны, стандарты и правила именования организации.
Привязка к документации
Связывает код со спеками, ADR и design-документами — поиск подтягивает не только фрагмент, но и обоснование.
Карта владельцев
Сразу видно, кто отвечает за код и к кому идти с вопросами, — эта информация есть в каждом ответе.
Сделан для монорепо и парка из десятков репозиториев
Индексация, которая не разваливается на миллионе строк кода или двадцати языках в одном стеке.
20+
Языков программирования
TypeScript, Python, Go, Rust, Java, C# и всё остальное из вашего стека.
1M+
Строк кода
Проверено на монорепо за миллион строк и на стеках из 50+ репозиториев.
Минуты
Всегда свежая информация
Каждый пуш переиндексирует только изменения — граф отстаёт от коммитов на минуты.
Кросс-сервисная
Трассировка зависимостей
Прослеживайте вызовы, контракты и потоки данных через границы сервисов — не только внутри одного репозитория.
Для чего команды используют Context Engine
Ищет ли кто-то функцию или планирует миграцию — ответы приходят из одного графа.
Поиск по коду всей системы
Находите поведение, контракты и паттерны по всем репозиториям — не текстовые совпадения в одном проекте.
Impact-анализ
Понимайте downstream-эффекты до того, как менять функцию, API или общую библиотеку.
Документация по архитектуре
Генерируйте и держите документацию в синхроне с реальным состоянием системы.
Ускорение онбординга
Новички с первой недели находят ответы сами, без сеньора на каждую мелочь.
Подключите Context Engine туда, где уже работаете
Один движок, четыре способа вызова.
Чат-интерфейс
Веб-чат, который отвечает по графу — со ссылками на файл и строку под каждым утверждением.
Протокол MCP
Готовый контекст для Cursor, Claude Code, Continue, Cline и других MCP-совместимых агентов.
REST API
Эндпоинты поиска, запроса и стриминга — для встраивания контекста в собственные инструменты.
IDE-расширения
Ответы с привязкой к коду прямо в редакторах, которыми команда уже пользуется.
Как выглядит граф реального репозитория.
Как Context Engine отображает связи в коде: вызовы, импорты, реализации интерфейсов и покрытие тестами.
Как выглядит граф реального репозитория.
Подключите репозиторий и попробуйте.
Запустите Context Engine за минуты — достаточно подключить репозиторий.