MCP 서버가 코드베이스를 지식 그래프로 인덱싱하여 토큰을 10배 감소시킵니다

codebase-memory-mcp는 AI 코딩 어시스턴트를 위한 파일별 코드 탐색을 그래프 쿼리로 대체하는 MCP 서버입니다. tree-sitter를 사용하여 코드베이스를 SQLite에 저장된 지속적인 지식 그래프로 파싱하며, 함수, 클래스, 호출 관계, HTTP 경로, 크로스 서비스 링크를 노드와 엣지로 포함합니다.
주요 기능 및 사양
- 단일 Go 바이너리로 인프라 요구사항 없음 (도커, 데이터베이스, API 키 불필요)
- 35개 프로그래밍 언어 지원
- 밀리초 미만의 쿼리 성능
- 백그라운드 폴링을 통한 파일 변경 시 자동 동기화
- 복잡한 그래프 패턴을 위한 Cypher와 유사한 쿼리 언어
- MIT 라이선스
성능 벤치마크
이 서버는 35개의 실제 저장소에서 벤치마킹되었으며, 기존 파일별 탐색과 비교하여 구조적 질문에 대해 최소 10배 적은 토큰을 사용하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 "ProcessOrder를 호출하는 것은 무엇인가?"와 같은 쿼리는 수십 개의 파일을 읽는 대신(~80K 토큰) 하나의 그래프 쿼리로 정확한 호출 체인을 반환합니다(~500 토큰).
테스트된 저장소는 78개에서 49,000개의 노드 범위를 가졌습니다. Linux 커널 스트레스 테스트는 20,000개의 노드와 67,000개의 엣지를 타임아웃 없이 처리했습니다.
로컬 LLM 설정을 위한 사용 사례
이는 작은 컨텍스트 윈도우(8K-32K)를 가진 로컬 LLM 설정에서 특히 가치가 있으며, 모든 토큰이 중요한 상황입니다. 그래프는 전체 파일 내용을 컨텍스트에 덤프하지 않고 필요한 구조적 정보만 정확히 반환합니다.
이 서버는 모든 MCP 호환 클라이언트 또는 직접 터미널 사용을 위한 CLI 모드를 통해 작동합니다.
📖 전체 소스 읽기: r/LocalLLaMA
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