Сервер MCP индексирует кодовые базы в граф знаний для 10-кратного сокращения токенов

codebase-memory-mcp — это MCP-сервер, который заменяет исследование кода файл за файлом на запросы к графу для ИИ-ассистентов программирования. Он анализирует кодовые базы с помощью tree-sitter в постоянный граф знаний, хранящийся в SQLite, содержащий функции, классы, отношения вызовов, HTTP-маршруты и межсервисные связи в виде узлов и рёбер.

Ключевые особенности и характеристики

• Один исполняемый файл Go без требований к инфраструктуре (без Docker, баз данных, API-ключей)
• Поддерживает 35 языков программирования
• Скорость запросов менее миллисекунды
• Автоматическая синхронизация при изменениях файлов через фоновый опрос
• Язык запросов, похожий на Cypher, для сложных шаблонов графов
• Лицензия MIT

Тесты производительности

Сервер был протестирован на 35 реальных репозиториях, показав как минимум в 10 раз меньше токенов для структурных вопросов по сравнению с традиционным исследованием файл за файлом. Пример: запрос типа «что вызывает ProcessOrder?» возвращает точную цепочку вызовов в одном запросе к графу (~500 токенов) вместо чтения десятков файлов (~80K токенов).

Протестированные репозитории содержали от 78 до 49 000 узлов. Стресс-тест ядра Linux обработал 20 000 узлов и 67 000 рёбер без таймаутов.

Применение для локальных LLM-систем

Это особенно ценно для локальных LLM-систем с меньшими окнами контекста (8K–32K), где важен каждый токен. Граф возвращает именно нужную структурную информацию без выгрузки всего содержимого файлов в контекст.

Сервер работает с любым MCP-совместимым клиентом или через CLI-режим для прямого использования в терминале.