ctxfeed

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<picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="./assets/hero-dark.svg"> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="./assets/hero-light.svg"> <img src="./assets/hero-light.svg" width="880" alt="ctxfeed — 把整个仓库塞进 GLM-5.2 的 1M token 窗口"> </picture>

<p>_{面向 Agent 的本地 MCP 项目上下文后端：把整个仓库按缓存感知顺序切片塞进 GLM-5.2 的 100 万 token 窗口，Claude Code / Cursor / Codex 一次调用查 1000+ 文件，绕过 ChatGPT 的 40 文件上限，单次查询成本低于 Opus。}</p>

<p align="center"> <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue" alt="license"></a> <a href="https://github.com/SuperMarioYL/ctxfeed/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/SuperMarioYL/ctxfeed?color=blue" alt="release"></a> <img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/SuperMarioYL/ctxfeed/ci.yml?branch=main&label=CI" alt="CI"> <img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.12%2B-3776AB?logo=python&logoColor=white" alt="python"> <img src="https://img.shields.io/badge/Agent-ready-5E5CE6" alt="Agent-ready"> </p>

一句钩子：ChatGPT 把项目卡在 40 个文件、Claude 的 200k 窗口按 token 计费烧到撞限额——ctxfeed 把整个 1000+ 文件仓库塞进 GLM-5.2 的 1M 上下文喂给 coding agent，一次 MCP 往返拿到答案。

<h2><img src="https://api.iconify.design/tabler:topology-star-3.svg?color=%230071E3&width=24" height="22" align="absmiddle" alt=""> 架构</h2>

<picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="./assets/atlas-dark.svg"> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="./assets/atlas-light.svg"> <img src="./assets/atlas-light.svg" width="880" alt="架构：repo files → ctxfeed ingest / ShardPlan builder → GLM-5.2 1M ctx；cache-key store (sqlite) → MCP server (stdio) → Claude Code / Cursor / Codex"> </picture>

核心原语是 ShardPlan——缓存感知的文件摄入顺序，让 ctxfeed 不只是"调 GLM 带文件"。stable_prefix（依赖清单、README、类型定义先入）+ delta（只重摄入改动文件）是可拥有的部分：一个确定性的、prefix-cache 对齐的摄入计划，原始 GLM/DeepSeek API 不提供。没有它，判词说产品会退化成"成本套利 RAG 包装"。

为什么是现在

GLM-5.2 的 1M MIT 许可上下文窗口是 2026 年的已发布实物（r/LocalLLaMA 引述"Kimi K3 in the next few hours. DeepSeek V4 GA later in the week"——多家 CN 长上下文模型同周落地），MCP 给了 coding agent 一个标准摄入缝。ctxfeed 把这波供给侧长上下文变成 Agent 能直接消费的项目上下文后端——langgenius/dify 这类国产 origin 的 agent 平台生态正是它的落地点：dify 用户撞到上下文上限时，ctxfeed 是那个喂全仓库的 MCP 后端。

<h2><img src="https://api.iconify.design/tabler:rocket.svg?color=%230071E3&width=24" height="22" align="absmiddle" alt=""> 快速开始</h2>

uvx ctxfeed init            # 扫描仓库、构建 ShardPlan、摄入（默认 dry-run，无需 key）
uvx ctxfeed cost            # 单次查询 token 成本对比 Opus

进 live 模式（真实 GLM-5.2 调用）：

export ZHIPU_API_KEY=glm-...
uvx ctxfeed init            # 真 GLM-5.2 摄入

<details><summary>sample output（dry-run）</summary>

╭──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ctxfeed init — /path/to/repo                            │
│ model=GLM-5.2 (1M ctx)  mode=dry-run                   │
╰──────────────────────────────────────────────────────────╯
┌─────────────────────┬────────────────────────────┐
│ files accepted      │ 1024  (vs ChatGPT's 40)    │
│ stable_prefix       │ 12  (3_421t)               │
│ repo_body           │ 1012  (118_733t)           │
│ tokens              │ 122,154 / 1,000,000 (12.2%)│
│ cache hit           │ 0%                         │
│ delta (new/changed) │ 1024                       │
└─────────────────────┴────────────────────────────┘
╭──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ 1024 files accepted  (25.6x ChatGPT's cap, PAST)        │
╰──────────────────────────────────────────────────────────╯

</details>

<h2><img src="https://api.iconify.design/tabler:terminal-2.svg?color=%230071E3&width=24" height="22" align="absmiddle" alt=""> 用法</h2>

# 查看某文件/目录加进 plan 后的 layer + token 数（只读，不改缓存）
uvx ctxfeed add ./src/auth.py

# 起 stdio MCP server，给 Claude Code / Cursor / Codex 消费
uvx ctxfeed mcp --repo /path/to/repo

# 在 Claude Code 里注册：
claude mcp add ctxfeed -- uvx ctxfeed mcp --repo /path/to/repo

注册后，在 Claude Code 里问"auth middleware 在哪？"——ctxfeed 把全仓库摄入 GLM-5.2 的 1M 窗口，一次 MCP 往返返回带文件路径引用的答案。MCP 暴露三个工具：

工具	作用
query_repo(question)	全仓库入上下文 + 一次调用回答问题
list_files()	列出会被摄入的文件 + layer + 缓存状态
cost_delta()	单次查询 token 成本 vs Opus

编程式 API：

from ctxfeed.cache_plan import CachePlan

with CachePlan.for_repo("/path/to/repo") as cp:
    plan = cp.plan()                       # 缓存感知 ShardPlan
    qr = cp.query("auth middleware 在哪？")  # 全仓库一次往返
    delta = cp.cost_delta()                # vs Opus 的成本差
print(qr.answer, delta.savings_ratio_glm)

<h2><img src="https://api.iconify.design/tabler:photo.svg?color=%230071E3&width=24" height="22" align="absmiddle" alt=""> Demo</h2>

10 分钟从 git clone 到首屏可见结果：uvx ctxfeed init → uvx ctxfeed cost，看到两个"可星标"数字——文件数（1000+ vs 40）和单次成本 vs Opus。

<h2><img src="https://api.iconify.design/tabler:adjustments.svg?color=%230071E3&width=24" height="22" align="absmiddle" alt=""> 配置</h2>

环境变量 / 配置	类型	默认	含义
ZHIPU_API_KEY	str	""	GLM-5.2 API key（空 → dry-run 模式）
GLM_API_KEY	str	""	别名，回退读 ZHIPU_API_KEY
CTXFEED_REPO_ROOT	str	—	MCP server 的仓库根（也可 --repo 传）
IngestConfig.window	int	1_000_000	GLM-5.2 上下文窗口
IngestConfig.max_file_bytes	int	262144	跳过大于此值的文件
IngestConfig.cache_db	str	.ctxfeed/cache.db	SQLite 缓存键库路径

<h2><img src="https://api.iconify.design/tabler:map-2.svg?color=%230071E3&width=24" height="22" align="absmiddle" alt=""> 路线图</h2>

• [x] m1 ingest benchmark — 1000 文件摄入 GLM-5.2 1M 窗口 + repo-QA 对 200k-RAG 基线 kill-check
• [x] m2 shard + MCP — 缓存感知 ShardPlan + stdio MCP server（query_repo / list_files）
• [x] m3 ship CLI — uvx ctxfeed init/add/cost + 成本差 dashboard
• [ ] 多供应商成本兜底（Kimi K3 / GLM 5.5 config stub）
• [ ] ECC 级 agent-harness 集成 PR（dify / ECC 把 ctxfeed 作为 MCP 项目上下文后端）

vs ChatGPT Projects / Claude Code 200k 窗口

维度	ctxfeed (GLM-5.2 1M)	ChatGPT Projects	Claude Code 200k
文件上限	✓ 1000+	✗ 40	部分（按 token 截断）
单次查询成本	✓ CN 长上下文定价	— 套餐	✗ US per-token
prefix-cache 折扣	✓ DeepSeek V4 兜底	—	✗
MCP 原生接入 agent	✓ stdio	✗	部分
企业合规/数据驻留	✗（CN 路由是硬停）	✓	✓

企业合规买家不在目标内——CN 路由对他们是硬停，不是偏好（mvp_plan §6 out of scope）。

分享

ctxfeed — 把整个 1000+ 文件仓库塞进 GLM-5.2 的 1M token 窗口，喂给 coding agent 的 MCP 项目上下文后端。绕过 ChatGPT 的 40 文件上限，单次成本低于 Opus。https://github.com/SuperMarioYL/ctxfeed

License + 贡献

MIT — 见 LICENSE。提 issue 或 PR：github.com/SuperMarioYL/ctxfeed/issues。

<p align="center">_{<a href="./LICENSE">MIT</a> © 2026 SuperMarioYL}</p>