graphify-ts: Локальный MCP-сервер сокращает токены проверки PR в Claude Code с 63K до 8.7K

Если вы использовали Claude Code на реальной кодовой базе, вы сталкивались с проблемой: каждый вопрос запускает 8-10 последовательных вызовов инструментов (glob, grep, read, read, read) для построения контекста с нуля. Входные токены накапливаются, задержка растёт, и агент каждый раз заново обнаруживает одну и ту же структуру. graphify-ts — это бесплатный сервер MCP с открытым исходным кодом, который предварительно индексирует ваш код в локальный граф знаний, так что Claude делает один вызов retrieve вместо этого.

Как это работает

На этапе индексации graphify-ts анализирует ваш код с помощью tree-sitter AST, извлекает структурные отношения (файлы, функции, классы, вызовы, импорты), выполняет кластеризацию по методу Лувена для группировки связанных модулей, индексирует с помощью BM25 и опционально переранжирует с помощью локальной модели ONNX. Полученный граф предоставляется через MCP stdio — полностью локально, никакие данные не покидают ваш ноутбук. Профиль по умолчанию предоставляет 6 инструментов для низких накладных расходов сеанса (около 5K токенов); вы можете переключиться на полную поверхность из 21 инструмента с помощью GRAPHIFY_TOOL_PROFILE=full.

Бенчмарки, которые можно проверить

Репозиторий включает скрипт verify.sh, который воспроизводит все числа из подтверждённых данных. Результаты измерены на реальной производственной кодовой базе NestJS + Next.js (1 268 файлов) с Claude Opus 4.7:

• Одиночный запрос к коду: 9 вызовов инструментов → 3, 615 190 входных токенов → 233 508 (в 2,6 раза меньше), задержка 96 с → 35 с (в 2,8 раза быстрее). Оба показателя из поля usage --output-format json от Claude.
• Ревью PR из 36 файлов: Токены промпта сократились с 63 024 до 8 690 (в 7,25 раза меньше). Тот же рецензент, тот же diff, та же глубина ревью — оба запуска отметили одни и те же горячие точки.
• Вопрос по нескольким репозиториям (3 репо): Оценочный наивный промпт ~1,5M токенов (не поместился бы ни в одно окно) против 2 800 токенов с graphify-ts. Автор отмечает, что это структурная оценка, а не отправленный промпт.

Установка и использование

npm install -g @mohammednagy/graphify-ts
cd your-project
graphify-ts generate .
graphify-ts claude install

Также работает с Cursor, Copilot, Gemini CLI, Aider, OpenCode через <agent> install.

Известные компромиссы

• Затраты на холодный старт: Первый сеанс стоит примерно на 13% больше, чем базовый вариант без графа, из-за накладных расходов на схему инструментов (~5K токенов). Множественные запросы в рамках сеанса амортизируют это.
• Поддержка языков: Глубокое извлечение лучше всего работает для JS/TS с фреймворк-осведомлёнными проходами (Express, NestJS, Next.js, Redux Toolkit, React Router). Python/Ruby/Go/Java/Rust используют обычный tree-sitter AST. C/Kotlin/C#/Scala/PHP/Swift/Zig используют общий структурный экстрактор.
• Ограничения: Это структурная карта для агента, а не полноценная база данных для анализа программ. Сильно метапрограммируемые маршруты возвращаются к базовому AST.

Автор активно ищет контрпримеры — репозитории, где структурное разрезание даёт сбой. Лицензия MIT, требуется Node 20+.