Снизьте затраты на сеансы кодирования AI на 90% с помощью графового индексирования кода

Пользователь Reddit сообщает, что тратит $2-6 за запрос в Claude Code из-за того, что модель перечитывает десятки файлов в каждом сеансе. Даже с кэшированием (70% токенов из кэша со скидкой 90%) кэш сбрасывается между сеансами. Решение: локальный сервер, который индексирует кодовую базу в графовую базу данных, к которой запросы выполняются через Model Context Protocol (MCP) вместо прямого чтения файлов.

Как это работает

• Вместо AST-парсинга или векторных эмбеддингов инструмент использует LLM для генерации назначения, краткого описания и бизнес-контекста для каждого файла, а также ссылок на его функции, классы и импорты.
• Граф предоставляется через MCP-сервер; Claude отправляет запросы к графу для целевого поиска (2-4 узла на вопрос) вместо отправки всего репозитория в контекст.
• Затраты на сеанс снизились с долларов до центов. Подход одинаково хорошо работает с открытыми моделями, такими как DeepSeek-V4 и Kimi-2.6, поскольку основную нагрузку несет поиск, а не размер модели.

Детали настройки

Все работает локально, однопользовательский режим, без облачной зависимости. Проект опубликован как open-source на GitHub: github.com/ByteBell/bytebell-oss. Пользователь отмечает, что не использует AST-парсинг или векторы — граф строится на основе анализа файлов, сгенерированного LLM.

Для кого это

Для разработчиков, использующих Claude Code (или любой другой ИИ-агент с оплатой токенов) на больших кодовых базах, желающих сократить расходы за счет кэширования структурного контекста между сеансами.