jcodemunch-mcp: AST解析による正確なGitHubソースコード取得のためのトークン効率の高いMCPサーバー

何を解決するか

AIコーディングエージェントは通常、ファイル全体を開いて数千行の無関係なコードをスキャンすることでリポジトリを探索しますが、これはトークンを浪費し、コンテキストウィンドウを汚染します。jCodeMunchは、エージェントが必要な特定のコード（関数、クラス、メソッドなど）のみを取得できる構造化された取得システムを提供し、従来のgrep-and-read方式と比較してトークン使用量を平均96%削減します。

仕組み

このプロジェクトは、tree-sitter AST解析を使用してコードベースをインデックス化するModel Context Protocol (MCP) サーバーを実装しています。構造化されたシンボルメタデータとバイトオフセットを保存することで、ソースコード取得時にバイトレベルの精度を実現します。また、パスのプレフィックスをインターン化し、リストをタグ付きCSV行にパッキングする「MUNCH」と呼ばれるコンパクトなワイヤーフォーマットも備えており、エージェントに送信されるバイト数をさらに削減します。

対象ユーザー

MCP互換のAIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code、およびContinue）を使用しており、AIコストを抑え、コンテキストウィンドウの汚染を減らし、リポジトリの探索を高速化したい開発者。

ハイライト

• 極めて高いトークン効率: コード読み取りのトークン使用量を86–99%削減することがベンチマークで示されています。
• 正確なシンボル取得: ファイル全体を読み取ることなく、関数、クラス、および定数の正確な実装を取得する能力。
• 高度な構造的クエリ: デッドコードの発見、テストされていないシンボルの検出、git-diffsをシンボルにマッピングすること、およびPageRankによるアーキテクチャの中心性を分析するためのツール。
• 幅広い言語サポート: tree-sitterを使用して70以上の言語をサポート。
• コンパクトな出力: ツールレスポンスのバイト数をさらに45.5%節約する特化型ワイヤーフォーマット。
• 安全性プリフライト: インポーター、参照、および実行時の証拠に基づいて、シンボルの削除や編集が安全かどうかを確認するためのツール。