Нужно перестать заставлять агента читать файлы по одному.
Недавно вышел любопытный open-source проект —
codebase-memory-mcp.Это движок для анализа кода, который заменяет обычный поиск по файлам на высокоскоростной граф знаний, построенный на AST.
Самое интересное здесь — исследование, на котором основан проект.
Согласно результатам из статьи arXiv:2603.27277, где систему тестировали на 31 реальном репозитории, такой подход даёт:
→ снижение расхода токенов на структурные запросы на 99%
→ 83% качества ответов на сложных задачах
→ в 2,1 раза меньше вызовов инструментов
Система строит граф функций, классов, HTTP-маршрутов и связей между сервисами. Когда агенту нужен контекст, он запрашивает данные напрямую из графа, а не перебирает файлы.
Отдельный плюс — всё работает полностью локально.
Без Docker, Ollama и API-ключей.
Скачиваешь бинарник, перезапускаешь агента — и можно работать.
Интересно, насколько сильно такие индексы смогут сократить расходы на AI-разработку в ближайшие годы.
https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp
✈️ Linux Ninja