TL;DR

codebase-memory-mcp는 158개 언어를 tree-sitter로 파싱하고 10개 주요 언어는 경량 LSP형 타입 추론까지 더해, 함수·클래스·호출관계·HTTP 라우트를 지속되는 지식그래프로 쌓는 MCP 서버다. 별도 LLM이나 API 키 없이 단일 정적 바이너리로 동작하며, AI 에이전트가 자연어 질문을 그래프 질의로 바꿔 구조적 정보를 캐시 SQLite에서 즉시 받아본다. 실측 논문에 따르면 5개 구조 질의가 파일 단위 탐색 대비 토큰을 10배 줄이고 도구 호출도 2.1배 줄이면서 답변 품질 83%를 기록했고, 2800만 줄짜리 리눅스 커널 전체 색인도 3분 안에 끝난다. 깃 diff를 그래프에 매핑해 영향 범위를 계산하거나 죽은 코드·아키텍처 결정 기록·크로스 리포 링크까지 다루는 15개 MCP 도구를 제공해, 파일을 하나씩 읽어가며 맥락을 쌓던 방식 자체를 대체하려 한다.

핵심 포인트

• 파일을 하나씩 grep·read하며 맥락을 쌓는 대신 그래프 질의 5개로 대체해, 같은 정보를 얻는 데 드는 토큰을 논문 실측 기준 10배 줄인다.
• 158개 언어 파싱에 10개 주요 언어용 경량 LSP형 타입 추론을 더해, 단순 문법 트리보다 정확한 호출관계·타입 정보를 얻는다.
• 지식그래프를 zstd로 압축한 단일 파일로 저장소에 커밋할 수 있어, 팀원이 클론만 하면 전체 재색인 없이 바로 시작한다.
• 그래프 구축과 질의만 담당하고 자연어 해석은 이미 대화 중인 에이전트에 맡겨, 별도 LLM API 키나 비용 없이 동작한다.

벤치마크