Code-Graph-MCP：オープンソースMCPサーバーがClaudeのコードトークン使用量を40〜60％削減

code-graph-mcpは、Claude Codeのトークン使用量を削減するために、コードベースをAST知識グラフにインデックス化するオープンソースのMCPサーバーです。Claudeがコード構造を理解するために複数のgrep/read/glob呼び出しを行う代わりに、単一の呼び出しでグラフに対して構造化された回答をクエリします。

仕組み

このツールは、Tree-sitterでコードを解析し、シンボル（関数、クラス、型、インターフェース）とそれらの関係（呼び出し、インポート、継承、エクスポート、HTTPルートバインディング）を抽出し、FTS5全文検索とベクトル類似性のためのsqlite-vecを備えたSQLiteにすべてを保存します。TypeScript、JavaScript、Go、Python、Rust、Java、C、C++、HTML、CSSの10言語をサポートしています。

主要ツール

• project_map — 1回の呼び出しで完全なアーキテクチャ概要を取得（モジュール、依存関係、ホット関数、エントリーポイント）
• semantic_code_search — BM25 + ベクトル類似性をRRF融合で組み合わせたハイブリッド検索
• get_call_graph — 再帰CTEで呼び出し元/呼び出し先をトレース
• impact_analysis — 関数を変更する前に、それに依存するすべてのものを確認
• trace_http_chain — HTTPルートをハンドラからDB呼び出しまでトレース（Express、Flask/FastAPI、Goをサポート）
• module_overview、dependency_graph、find_similar_code、get_ast_node — 追加のツールキット関数

効率化の結果

33ファイルのRustプロジェクトで：

• プロジェクトアーキテクチャの理解：5-8回のツール呼び出しから1回の呼び出しに削減
• 2レベルの呼び出しチェーンのトレース：8-15回の呼び出しから1回の呼び出しに削減
• 変更前の影響分析：10-20回以上の呼び出しから1回の呼び出しに削減
• 概念による関数の検索：3-5回の呼び出しから1回の呼び出しに削減

全体：ナビゲーションタスクごとに約80％のツール呼び出し削減、コンテキストにダンプされるソースコードを約95％削減、合計セッショントークンを40-60％節約。

技術的詳細

増分インデックス作成はBLAKE3マークルツリーを使用してコンテンツハッシュを追跡 — 変更されたファイルのみが再解析されます。変更されていないディレクトリサブツリーはmtimeキャッシュを介して完全にスキップされます。関数シグネチャが変更されると、ダーティ伝播によりすべての下流の呼び出し元のコンテキストが自動的に再生成されます。

このツールには外部依存関係がありません — 組み込みSQLiteとバンドルされたsqlite-vecを備えた単一の19MBバイナリです。Docker、クラウドAPI、データベースサーバーは不要です。オプションのローカル埋め込みはCandleベースの埋め込みモデルを使用し、ベクトル検索が必要ない場合はビルド時に除外できるように機能ゲートされています。

インストール

Claude Code、Cursor、Windsurf、または任意のMCPクライアントで動作します。

Claude Codeプラグイン（推奨）：

/plugin marketplace add sdsrss/code-graph-mcp
/plugin install code-graph-mcp

これには、MCPサーバーに加えてスラッシュコマンド（/understand、/trace、/impact）、自動インデックス作成フック（すべてのファイル編集時に再インデックス）、StatusLineヘルス表示、自動更新が含まれます。

任意のMCPクライアントの場合：

npx -y @sdsrs/code-graph

またはMCP設定に追加：

{
  "mcpServers": {
    "code-graph": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@sdsrs/code-graph"]
    }
  }
}

使用しない方が良い場合

正確な文字列/定数検索には、grepの方が依然として優れています。TODOや特定のエラーコードのすべての出現箇所を見つける必要がある場合は、grepを使用してください。code-graph-mcpは、構造、関係、コードアーキテクチャを理解する必要がある場合に優れた性能を発揮します。