時間計算量MCP：静的解析ツールがAIコーディングエージェントにBig-O計算量を提供

Time Complexity MCPは、コードの静的解析を行ってBig-O時間計算量を決定し、その値をAIコーディングエージェントに直接供給するMCPサーバーです。このツールは、フロンティアモデルが自ら計算量を解析しようとする際に発生するトークン消費と潜在的な不正確さを回避します。

仕組み

サーバーはtree-sitterを使用してコードを抽象構文木（AST）に解析し、以下の要素を検出するために分析します：

• ループのネストパターン
• 再帰パターン
• 既知の標準ライブラリのコスト

AIエージェントがツールとしてアクセスできる行注釈付きで、関数ごとのBig-O計算量を報告します。

検出内容

このツールは特定の計算量パターンを識別します：

• .contains()がforループ内にある場合 → O(n²)
• .sort()と.indexOf()がコンパレータ内にある場合 → O(n² log n)
• フィボナッチのような分岐再帰 → O(2ⁿ)
• for i in range(10)のような定数範囲ループ → O(1)

対応言語

現在、JavaScript、TypeScript、Python、Java、Kotlin、Dartをサポートしています。

実世界での応用

開発者は自社のコードベースでこのツールを実行し、以下の点を発見しました：

• ディレクトリスキャナー内のO(n³)
• フォーマットユーティリティ内のO(n²)

これらの問題は、ツール自身のレポートに基づいて修正され、実用的な自己改善を示しています。

入手方法

Time Complexity MCPはオープンソースで、ビルド済みリリースはhttps://github.com/Luzgan/time-complexity-mcpで入手可能です。