Claude Codeを使ったプレコーディングルーチン：コードを書く前に5つのMCPサーバー

Redditユーザーが、Claude Codeでコードを書かせる前に5つのMCPサーバーを使用するプレコーディングルーティンを共有しました。このルーティンは60〜90秒かかり、誤ったクラス名、古いSDKメソッド、実際のコードベースと一致しないアドバイスなどの幻覚を減らすことで、何百時間もの節約になるそうです。

5つのMCPサーバー

• Memory MCP: セッション間でコンテキストを引き継ぎます — 前回のスプリント目標、未解決の決定事項、最近の学び、過去の技術選択の理由など。これがないと、各セッションは白紙状態から始まり、モデルが推論をゼロから再構築するため、しばしば誤った結果になります。
• コードベースメモリサーバー: リポジトリの知識グラフ（関数、呼び出し元、依存関係、循環）を構築します。盲目的にgrepする代わりに、Claudeはグラフに問い合わせます（例：「processOrderを呼び出しているものは？」）。1回のツール呼び出しで数十回のファイル読み取りを代替します。
• Tavily検索: 重要な決定の前に最新のプラクティスを検索します。トレーニングデータは古く、ベストプラクティスは変化します。Tavilyは出典付きのクリーンな回答を提供します。
• Context7: 使用しようとしているライブラリ（Anthropic SDK、Next.js、Prismaなど）の最新のドキュメントを取得します。トレーニングデータのカットオフのため、Claudeは2バージョン前に名称変更されたAPIメソッドをでっち上げることがあります。実際のドキュメントを読み込むことでそのバグは解消されました。
• コードを書く: メモリ、コードベース構造、エコシステムの最新コンテキスト、正確なドキュメントが揃うと、出力は「試してみて確認」から「コールグラフとv5ドキュメントに基づき、変更はここ」に変わります。

モデルの正確性を保つフック

また、この投稿では2つのフックが強調されています：

• 編集前の読み取りガード: セッションがまだ読み取っていないファイルへの編集を拒否します。最初は余分なトークンがかかりますが、盲目的な編集を防ぎ、後処理でさらに多くのトークンを無駄にするのを防ぎます。
• セーフティガード: 破壊的なコマンドをブロックします。
• 編集後の再インデックス: 変更後に知識グラフを自動的に同期します。

ループは、うまくいったこと（決定事項、パターン、落とし穴、修正）をメモリに保存して閉じます。コンテキストが蓄積されるにつれて、システムは毎週強化されます。

著者の根底にある洞察：モデルは知識の源ではなく、オーケストレーターです。MCPサーバーとフックがシステムです。メモリが記憶し、グラフがコードを知り、検索が現在を知り、Context7がドキュメントを知り、フックがモデルの正確性を保ちます。モデルはそれらをつなぐだけです。