Madar: Claude Code / Cursor向けローカルコンテキストコンパイラ — NestJSリポジトリでトークン78%削減

Madarは、Claude Code、Cursor、Copilot、Geminiなどのコーディングエージェント向けのオープンソースのローカルコンテキストコンパイラです。TypeScript/Node.jsリポジトリを一度（ローカルで、ML依存なし）マッピングし、各クエリに対してMCP経由で最小限のコンテキストパックを提供することで、エージェントのデフォルトのセッションごとのコードベース再発見を回避します。

仕組み

グローバルにインストールし、--spi（シングルパッケージ分離）を使用してバックエンドサービスにスコープされたグラフを生成します：

npm i -g @lubab/madar
madar generate . --spi
madar claude install   # または: madar cursor install / madar copilot install

このツールは決定論的です—インポートとコールパスの純粋な静的解析であり、埋め込みやモデル呼び出しはありません。

NestJS + BullMQ（約800ファイル）でのベンチマーク

同じ質問（「アイデアレポートはどのように生成されるか」）をMadarありとなしでClaude Codeに尋ねました。Anthropicのレポートからの数値：

• 入力トークン： 1,000,776（通常）→ 223,539（Madarあり）— 78%削減
• コスト： $1.84 → $0.69 — 63%節約
• ターン数： 16 → 5
• ツール呼び出し： 15 → 4

逆効果になる場合

作者は制限について透明に説明しています：

• 1つのリポジトリ、1つのエージェント、1つの質問タイプ（「Xはどのように動作するか」）でのみテスト済み。一般的な主張ではありません。
• スコーピングが重要：単一サービスで--spiを使用すると効果的でしたが、モノレポ全体を対象にすると、トークン使用量が増加する可能性のあるコンテキストパックが生成されました。
• 編集/レビュータスクはまだ検証されていません—メリットは説明タイプのクエリ向けです。
• 現在はTypeScript/Node.jsコードベースでのみ動作します。

対象ユーザー

大規模なNestJS、Express、Node.jsリポジトリで作業し、AIコーディングエージェントに依存しており、繰り返しのコンテキスト収集によるトークン浪費を削減したい開発者向け。注意深いスコーピングなしではモノレポには適していません。