Context-hub
AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor 등)가 코드베이스를 정확히 이해하도록 돕는 MCP 기반 코드 컨텍스트 서버입니다. 코드 검색, 호출 체인 추적, 아키텍처 규칙 검증을 제공합니다.
Tech Stack
Overview
제품 개요
Context-hub는 Claude Code, Cursor 같은 AI 코딩 도구가 팀의 코드베이스를 정확히 이해하도록 돕는 MCP(Model Context Protocol) 기반 코드 컨텍스트 서버입니다. AI 도구는 열려 있는 파일 몇 개 수준의 좁은 맥락으로 코드를 수정하기 쉽습니다. Context-hub는 코드 검색, 호출 체인 추적, 아키텍처 규칙 검증을 하나의 서버로 제공해 AI가 코드베이스 전체 구조를 근거로 판단하도록 만듭니다.
코드는 PostgreSQL과 pgvector로 색인되어 키워드 검색과 의미 기반 검색을 함께 지원하고, 메서드 호출 관계는 N-hop까지 추적되어 수정 전에 변경 영향 범위를 확인할 수 있습니다. 회사 표준 코드 패턴(Golden Pattern)을 자동 추출해 AI가 팀 컨벤션에 맞는 코드를 생성하도록 유도하며, 규칙 엔진이 아키텍처 위반을 탐지합니다. Git 커밋 분석으로 설계 의사결정 이력을 자동 축적해 사용할수록 컨텍스트가 깊어집니다.
서버는 Golang으로 구현되어 가볍게 구동되고, 프로젝트별 참조 범위를 분리하는 다중 프로젝트 관리를 지원해 여러 리포지토리를 운영하는 조직에서도 프로젝트 간 맥락이 섞이지 않습니다.
Features
핵심 기능
코드베이스 검색
파일, 메서드 검색 및 구조 기반 컨텍스트를 제공합니다.
호출 체인 추적
N-hop까지 호출 관계를 추적하여 영향도를 분석합니다.
Golden Pattern
회사 표준 코드 패턴을 자동 추출하고 제시합니다.
아키텍처 검증
규칙 엔진으로 구조 위반을 탐지합니다.
의사결정 기록
Git 커밋 분석으로 설계 의도를 자동 축적합니다.
다중 프로젝트
프로젝트별 참조 범위를 제한해 맥락을 분리합니다.
Use Cases
활용 시나리오
AI 코딩 도구 도입 팀
Claude Code, Cursor 등을 사용하는 개발팀이 MCP 연동만으로 AI에게 코드베이스 전체 맥락을 제공해 중복 구현과 컨벤션 위반을 줄입니다.
대규모 코드베이스 변경 관리
N-hop 호출 체인 추적과 영향도 분석으로 수정 전에 파급 범위를 확인해 레거시 코드 변경의 리스크를 낮춥니다.
팀 코드 표준화
Golden Pattern 자동 추출과 아키텍처 규칙 검증으로 팀 표준을 리뷰어의 기억이 아니라 시스템으로 강제합니다.
FAQ
자주 묻는 질문
어떤 AI 코딩 도구와 연동할 수 있나요?
MCP(Model Context Protocol)를 지원하는 도구와 연동됩니다. Claude Code, Cursor 등에서 MCP 서버 등록만으로 사용할 수 있습니다.
어떤 기술 스택으로 구성되어 있나요?
서버는 Golang, 저장소는 PostgreSQL과 pgvector, 캐시는 Redis를 사용하며 관리 화면은 Next.js로 제공됩니다.
여러 프로젝트를 함께 관리할 수 있나요?
프로젝트별로 참조 범위를 제한하는 다중 프로젝트 관리를 지원합니다. 조직의 여러 리포지토리를 분리된 맥락으로 운영할 수 있습니다.
도입 문의는 어떻게 하나요?
문의하기 페이지에서 도입 문의와 데모 요청을 접수하고 있습니다. 기술 상담도 함께 진행합니다.