Context Engine: Собираем гибридный поиск по коду, который не сливает ваши данные в облако

Ваша кодовая база перестала помещаться в контекст? Пора перестать платить за токены и начать думать

Представьте: вы работаете с проектом на 100 тысяч строк кода. Ваша LLM уже на третьем файле смотрит на вас стеклянными глазами, будто просит пощады. Знакомо? К 2026 году эта проблема стала настолько массовой, что появилось новое понятие — "контекстное банкротство".

Context Engine — это ответ. Не очередной облачный сервис с подпиской, а готовый Docker-образ, который ставится на ваш ноутбук или сервер. И работает. Без API-ключей, без отправки вашего кода неизвестно куда, без лимитов на запросы.

Что умеет этот зверь из 2026 года?

Давайте посмотрим на реальные цифры — не маркетинговые, а те, что получил я, запуская систему на своём Ryzen 7:

Звучит сложно? На практике всё сводится к одной команде. Но давайте сначала поймём, зачем вообще городить такой огород.

Почему в 2026 году простой RAG уже не работает для кода

Вы пробовали искать код по смыслу? Типа "найди функцию, которая парсит JSON и валидирует email"? Обычный семантический поиск на этом спотыкается. Почему?

• Синонимы убивают точность. "parse" и "decode" для LLM — разные вещи. Для программиста — одно и то же.
• Код структурирован иерархически. Функция внутри класса внутри модуля. Просто разбить по символам — преступление.
• Имена переменных часто абстрактны. "data", "result", "tmp" — эти слова встречаются в каждом втором файле.

А ещё есть проблема с актуальностью. Если вы читали про RAG 2026: от гибридного поиска до production, то знаете: чистый semantic search в 2026 уже считается legacy. Нужна комбинация методов.

Как работает гибридный поиск в реальном проекте

Допустим, у вас есть функция:

Вы ищете: "функция проверки телефона".

• Только BM25 найдёт, потому что есть слово "phone"
• Только семантический поиск может пропустить — функция называется validate_user_input, не validate_phone
• Гибридный поиск найдёт точно и поставит на первое место

В этом и есть магия. Но хватит теории — давайте ставить.

Разворачиваем Context Engine за 5 минут (или почему Docker всё ещё жив в 2026)

Самый приятный момент: разработчики сделали установку идиотски простой. Настолько, что даже я, ненавидящий Docker Compose (да, я сказал это), не смог найти повода для нытья.

1 Клонируем и запускаем

git clone https://github.com/context-engine/context-engine.git
cd context-engine
docker-compose up -d

Всё. Серьёзно. В 2026 году это работает даже на Windows с WSL2. Система поднимает:

• Qdrant — векторная база
• BGE-M3 — модель для эмбеддингов (облегчённая версия)
• FastAPI-сервер с гибридным поиском
• MCP-сервер для интеграции с IDE

2 Индексируем свою кодовую базу

python indexer.py --path /path/to/your/code --languages python,js,go

Индексатор делает несколько умных вещей:

1. Парсит AST для каждого поддерживаемого языка (Python, JavaScript, Go, Rust, Java на 2026 год)
2. Разбивает на микро-чанки: функция → блоки по 5-7 строк с сохранением контекста
3. Генерирует два типа эмбеддингов: для кода и для докстрингов
4. Строит инвертированный индекс для BM25

На проекте в 100к строк это займёт 10-15 минут. Можно ускорить, увеличив число потоков. Но лучше не надо — память съест.

3 Подключаем к IDE через MCP

Тут есть два пути:

Для Claude Desktop (который в 2026 всё ещё жив, к удивлению многих):

{
  "mcpServers": {
    "context-engine": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/context-engine/mcp_server.py"],
      "env": {
        "QDRANT_URL": "http://localhost:6333"
      }
    }
  }
}

Для Cursor или Zed — через плагин Context Engine. Его ставят из маркетплейса.

После этого в вашей IDE появляется новая панель или команда. Вводите запрос — получаете релевантные куски кода. LLM видит только их, а не всю вашу кодовую базу.

Сравниваем с альтернативами: что было в 2025 и что осталось в 2026

Пока Context Engine индексирует ваш код, давайте посмотрим на конкурентов. Их, кстати, стало меньше — рынок локального RAG за 2025 год сильно проредился.

Видите тренд? Всё, что не умело работать локально в 2025, к 2026 либо умерло, либо стало нишевым. Причина проста — компании перестали доверять облакам с кодом. Особенно после скандалов с утечками в 2024-2025.

Кстати, если вам интересна тема локального RAG в принципе, посмотрите полное руководство по сборке Agentic RAG локально. Там похожий подход, но для документов, а не для кода.

Где Context Engine спотыкается (потому что идеальных инструментов не бывает)

Перед тем как вы побежите устанавливать, давайте о плохом. Чтобы не было сюрпризов.

• Индексирование TypeScript — боль. AST-парсер для TS в 2026 всё ещё медленнее, чем для Python. На больших проектах можно сходить за кофе.
• Нет инкрементального обновления. Изменили файл? Переиндексируйте весь модуль. Разработчики обещают фикс в Q2 2026, но пока живём с этим.
• MCP — это и благословение, и проклятие. Протокол крутой, но в 2026 его поддерживают не все IDE. VS Code? Только через костыли.
• Память. 2.5 ГБ — это минимум. На практике лучше 4 ГБ. Не каждый ноутбук потянет.

И ещё один момент — Context Engine не умеет работать с бинарными файлами. Хотите искать по SQLite-базам или PDF-документам в репозитории? Не получится. Для этого есть другие инструменты.

Кому подойдёт Context Engine в 2026, а кому лучше поискать другое решение

Давайте честно: не всем это нужно. Как и любой специфичный инструмент, Context Engine решает конкретные проблемы конкретных людей.

Берите Context Engine, если:

• Работаете с кодовая базой > 50к строк
• Часто ищете "где же эта функция, которая..."
• Держите код на своём железе (приватность — must have)
• Уже используете Claude Desktop, Cursor или Zed
• Не боитесь Docker и командной строки

Не тратьте время, если:

• У вас маленький проект (< 10к строк) — проще вручную искать
• Работаете только в VS Code без плагинов
• Нет 4 ГБ свободной памяти
• Нужен поиск по документации, а не по коду
• Ждёте one-click решение без конфигурации

Отдельный случай — корпоративные разработчики. Если у вас есть self-hosted LLM в компании, то Context Engine становится не просто удобством, а необходимостью. Особенно если код закрытый.

Что дальше? Куда движется локальный поиск по коду в 2026

Пока вы читали эту статью, разработчики Context Engine выпустили два коммита. В 2026 году скорость развития таких инструментов бешеная. Что ждёт нас в ближайшие месяцы?

Судя по роадмапу (который они выложили в Issues):

1. Инкрементальное индексирование — обещали к марту 2026
2. Поддержка GraphQL и SQL — парсинг запросов, а не только кода
3. Кэширование эмбеддингов — чтобы не пересчитывать каждый раз
4. Веб-интерфейс — для тех, кто не любит IDE
5. Плагин для VS Code — наконец-то

Но самое интересное — обещают интеграцию с локальными LLM. Представьте: у вас на ноутбуке Ollama с Mixtral 8x22B, рядом Context Engine, и всё это работает без интернета. Мечта?

Нет, это уже реальность в 2026. Просто нужно потратить пару часов на настройку.

Лично я после месяца использования Context Engine заметил странную вещь: я стал меньше гуглить "как сделать X в нашем коде". Потому что теперь я просто спрашиваю у системы. И она находит. Даже когда я сам уже забыл, как называется та самая функция.

Это меняет подход к работе. Вы перестаёте держать структуру проекта в голове. Вы просто знаете, что можете её найти. Когда угодно. Без отправки кода в чужое облако.

Попробуйте. Худшее, что может случиться — потратите час и удалите Docker-контейнер. Лучшее — начнёте работать с кодом по-новому. А в 2026 году это уже не роскошь, а необходимость.