MCP-Server indiziert Codebasen in Wissensgraphen für 10-fache Tokenreduktion
codebase-memory-mcp ist ein MCP-Server, der die Datei-für-Datei-Codeerkundung für KI-Coding-Assistenten durch Graph-Abfragen ersetzt. Er analysiert Codebasen mit tree-sitter in einen persistenten Wissensgraphen, der in SQLite gespeichert wird und Funktionen, Klassen, Aufrufbeziehungen, HTTP-Routen und serviceübergreifende Verknüpfungen als Knoten und Kanten enthält.
Wichtige Funktionen und Spezifikationen
- Einzelne Go-Binärdatei ohne Infrastrukturanforderungen (kein Docker, keine Datenbanken, keine API-Schlüssel)
- Unterstützt 35 Programmiersprachen
- Sub-Millisekunden-Abfrageleistung
- Automatische Synchronisation bei Dateiänderungen durch Hintergrundabfragen
- Cypher-ähnliche Abfragesprache für komplexe Graphmuster
- MIT-lizenziert
Leistungsbenchmarks
Der Server wurde über 35 reale Repositories hinweg getestet und zeigte mindestens 10-mal weniger Tokens für strukturierte Fragen im Vergleich zur traditionellen Datei-für-Datei-Erkundung. Beispiel: Eine Abfrage wie "was ruft ProcessOrder auf?" liefert eine präzise Aufrufkette in einer Graph-Abfrage (~500 Tokens) anstatt Dutzende von Dateien zu lesen (~80K Tokens).
Getestete Repositories reichten von 78 bis 49.000 Knoten. Der Linux-Kernel-Stresstest bewältigte 20.000 Knoten und 67.000 Kanten ohne Zeitüberschreitungen.
Anwendungsfall für lokale LLM-Setups
Dies ist besonders wertvoll für lokale LLM-Setups mit kleineren Kontextfenstern (8K-32K), wo jeder Token zählt. Der Graph liefert genau die benötigten strukturellen Informationen, ohne gesamte Dateiinhalte in den Kontext zu laden.
Der Server funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client oder über den CLI-Modus für die direkte Terminalnutzung.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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