graphify-ts: MCPサーバーでPRトークンを63K→8.7Kに削減

実際のコードベースで Claude Code を使用したことがあるなら、問題をご存知でしょう。質問のたびに 8～10 回の連続ツール呼び出し (glob、grep、read、read、read) が発生し、毎回スクラッチからコンテキストを構築します。入力トークンが積み上がり、レイテンシが増加し、エージェントは毎回同じ構造を再発見します。graphify-ts は、コードをローカル知識グラフにあらかじめインデックス化する無料のオープンソース MCP サーバーで、Claude は 1 回の retrieve 呼び出しで済むようになります。

仕組み

インデックス作成時に、graphify-ts は tree-sitter AST でコードを解析し、構造的な関係 (ファイル、関数、クラス、呼び出し、インポート) を抽出し、Louvain コミュニティ検出を実行して関連モジュールをグループ化し、BM25 でインデックス化し、オプションでローカルの ONNX モデルで再ランク付けします。結果のグラフは MCP stdio 経由で提供され、完全にローカルで、データがラップトップから出ることはありません。デフォルトのコアプロファイルは 6 つのツールを公開し、セッションオーバーヘッドを低く抑えます (約 5K トークン)。GRAPHIFY_TOOL_PROFILE=full を設定すると、21 ツールのフルサーフェスを利用できます。

検証可能なベンチマーク

リポジトリには verify.sh スクリプトが含まれており、すべての数値をコミット済みの証拠から再導出します。実際の本番 NestJS + Next.js コードベース (1,268 ファイル) で Claude Opus 4.7 を使用して測定された結果:

単一コードクエリ: 9回のツール呼び出し → 3 回、615,190 入力トークン → 233,508 (2.6 倍削減)、レイテンシ 96 秒 → 35 秒 (2.8 倍高速)。いずれも Claude の --output-format json 使用フィールドから。
36ファイルのPRレビュー: プロンプトトークンが 63,024 から 8,690 に削減 (7.25 倍)。同じレビュアー、同じ差分、同じレビュー深度 — 両方の実行で同じホットスポットが検出されました。
3つのリポジトリにわたる複数リポジトリの質問: 推定ナイーブプロンプト約 150万トークン (どのウィンドウにも収まらない) に対して、graphify-ts では 2,800 トークン。著者はこれが構造的推定であり、送信されたプロンプトではないと述べています。

インストールと使用方法

npm install -g @mohammednagy/graphify-ts
cd your-project
graphify-ts generate .
graphify-ts claude install

Cursor、Copilot、Gemini CLI、Aider、OpenCode でも <agent> install で動作します。

注意すべきトレードオフ

コールドスタートコスト: 最初のセッションは、ツールスキーマのオーバーヘッド (~5K トークン) により、グラフなしのベースラインより約 13% コストが高くなります。複数質問のセッションで償却されます。
言語サポート: 深い抽出は JS/TS で最も効果的で、フレームワーク認識パス (Express、NestJS、Next.js、Redux Toolkit、React Router) が使用されます。Python/Ruby/Go/Java/Rust はプレーンな tree-sitter AST を使用します。C/Kotlin/C#/Scala/PHP/Swift/Zig は汎用構造抽出器を使用します。
制限: これはエージェントのための構造マップであり、完全なプログラム解析データベースではありません。メタプログラミングが多用されたルートは、基本 AST にフォールバックします。

著者は、構造スライスが機能しないリポジトリ、つまり反例を積極的に探しています。MIT ライセンス、Node 20+ が必要です。

📖 全文を読む: r/ClaudeAI