graphify-ts: Servidor MCP local reduz tokens de revisão de PR do Claude Code de 63K para 8,7K

Se você já usou o Claude Code em uma base de código real, viu o problema: cada pergunta desencadeia 8 a 10 chamadas sequenciais de ferramentas (glob, grep, read, read, read) para construir contexto do zero. Os tokens de entrada se acumulam, a latência arrasta e o agente redescobre a mesma estrutura a cada vez. graphify-ts é um servidor MCP gratuito e de código aberto que pré-indexa seu código em um grafo de conhecimento local, para que o Claude faça uma única chamada retrieve.
Como funciona
No momento da indexação, o graphify-ts analisa seu código com a AST do tree-sitter, extrai relações estruturais (arquivos, funções, classes, chamadas, importações), executa detecção de comunidades Louvain para agrupar módulos relacionados, indexa com BM25 e, opcionalmente, reordena com um modelo ONNX local. O grafo resultante é servido via MCP stdio — totalmente local, nenhum dado sai do seu laptop. O perfil core padrão expõe 6 ferramentas para manter a sobrecarga da sessão baixa (cerca de 5K tokens); você pode optar pela superfície completa de 21 ferramentas com GRAPHIFY_TOOL_PROFILE=full.
Benchmarks que você pode verificar
O repositório inclui um script verify.sh que deriva todos os números de evidências registradas. Resultados medidos em uma base de código real NestJS + Next.js (1.268 arquivos) com Claude Opus 4.7:
- Consulta de código única: 9 chamadas de ferramenta → 615.190 tokens de entrada → 233.508 (2,6× menos), latência de 96 seg → 35 seg (2,8× mais rápido). Ambos do campo de uso
--output-format jsondo Claude. - Revisão de PR de 36 arquivos: Tokens de prompt caíram de 63.024 para 8.690 (7,25× menor). Mesmo revisor, mesmo diff, mesma profundidade de revisão — ambas as execuções sinalizaram os mesmos pontos críticos.
- Pergunta multi-repositório em 3 repositórios: Prompt ingênuo estimado em ~1,5 milhão de tokens (não caberia em nenhuma janela) vs. 2.800 tokens com graphify-ts. O autor observa que isso é uma estimativa estrutural, não um prompt enviado.
Instalação e uso
npm install -g @mohammednagy/graphify-ts
cd seu-projeto
graphify-ts generate .
graphify-ts claude installTambém funciona com Cursor, Copilot, Gemini CLI, Aider, OpenCode via <agent> install.
Compensadores a conhecer
- Custo inicial (cold start): A primeira sessão custa cerca de 13% mais que a linha de base sem grafo devido à sobrecarga do esquema da ferramenta (~5K tokens). Sessões com múltiplas perguntas amortizam isso.
- Suporte a linguagens: A extração profunda é melhor em JS/TS com passes cientes de frameworks (Express, NestJS, Next.js, Redux Toolkit, React Router). Python/Ruby/Go/Java/Rust usam AST tree-sitter simples. C/Kotlin/C#/Scala/PHP/Swift/Zig usam um extrator estrutural genérico.
- Limitações: Este é um mapa estrutural para um agente, não um banco de dados completo de análise de programas. Rotas fortemente metaprogramadas recorrem à AST base.
O autor está ativamente buscando contraexemplos — repositórios onde a divisão estrutural falha. Licenciado sob MIT, requer Node 20+.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
👀 See Also

Plugin Claude Code Yoink Substitui Dependências de Biblioteca para Reduzir Riscos na Cadeia de Suprimentos
Yoink é um plugin do Claude Code que remove dependências complexas reimplementando apenas as funções necessárias, usando um fluxo de trabalho de três etapas com os comandos /setup, /curate-tests e /decompose. Atualmente suporta Python, com suporte para TypeScript e Rust em desenvolvimento.

Octopoda: Camada de Memória de Código Aberto para Agentes de IA Locais
Octopoda é uma camada de memória de código aberto que fornece memória persistente para agentes de IA locais entre sessões, busca semântica, detecção de loops e recuperação de falhas. Ele funciona totalmente offline com um modelo de embeddings de 33MB e integra-se com LangChain, CrewAI, AutoGen e OpenAI Agents SDK.

Dois Padrões para Prevenir a Degradação da Memória de Agentes de IA: AutoDream e Recuperação Cética
O OpenClaw introduz dois padrões licenciados pelo MIT para lidar com a deterioração da memória baseada em arquivos em IA: o AutoDream para consolidação noturna da memória e o Skeptical Retrieval para pontuação de memória ponderada por deterioração. Ambos trabalham juntos em um ciclo de autoaperfeiçoamento para manter o contexto do agente atualizado.

Holaboss visa resolver a implantação de agentes locais portáteis
Holaboss é um projeto de código aberto que trata o trabalhador de IA como um artefato portátil com espaço de trabalho por trabalhador, habilidades/aplicativos locais, memória persistente e um tempo de execução que pode ser empacotado separadamente do aplicativo de desktop. Ele suporta pilhas de modelos locais como Ollama e requer Node.js 22+ nas máquinas de destino.