Временная сложность MCP: Инструмент статического анализа передает сложность Big-O ИИ-агентам для написания кода

Time Complexity MCP — это сервер MCP, который выполняет статический анализ кода для определения временной сложности Big-O, а затем передаёт эти значения напрямую AI-агентам для написания кода. Инструмент обходит потребление токенов и потенциальные неточности, которые возникают, когда передовые модели пытаются анализировать сложность самостоятельно.

Как это работает

Сервер преобразует код в абстрактные синтаксические деревья (AST) с помощью tree-sitter, а затем анализирует их для обнаружения:

• Паттернов вложенности циклов
• Паттернов рекурсии
• Известных затрат стандартных библиотек

Он сообщает о сложности Big-O для каждой функции с аннотациями строк, к которым AI-агенты могут получить доступ как к инструменту.

Что он обнаруживает

Инструмент идентифицирует конкретные паттерны сложности:

• .contains() внутри цикла for → O(n²)
• .sort() с .indexOf() в компараторе → O(n² log n)
• Ветвящуюся рекурсию, как в fibonacci → O(2ⁿ)
• Циклы с постоянными границами, например for i in range(10) → O(1)

Поддерживаемые языки

В настоящее время инструмент поддерживает JavaScript, TypeScript, Python, Java, Kotlin и Dart.

Практическое применение

Разработчик запустил инструмент на собственном коде и обнаружил:

• O(n³) в сканере директорий
• O(n²) в утилитах форматирования

Эти проблемы были исправлены на основе собственного отчёта инструмента, демонстрируя практическое самоулучшение.

Доступность

Time Complexity MCP имеет открытый исходный код, предварительно собранные релизы доступны по адресу https://github.com/Luzgan/time-complexity-mcp.