GlitterKill/sdl-mcp

解決する課題

SDL-MCP は AI コーディングエージェントの「コンテキスト予算」問題に対処します。完全なソースファイルを LLM に投入するのではなく、タスクに必要な特定のコードとメタデータのみをエージェントが発見・取得できる構造化された方法を提供します。

動作方法

システムはコードベースをシンボルグラフにインデックス化します。『アイリスゲートラダー』と呼ばれる階層的取得アプローチにより、エージェントはコンパクトなメタデータ（シンボルカード）から始めて、スケルトン、ホットパス、最終的に制限付きのソースコードウィンドウへと段階的に昇格できます。tree-sitter を使って構造を活用し、SCIP や言語プロバイダーの事実と統合して正確なクロスリファレンスを実現します。このプロジェクトは Model Context Protocol (MCP) を実装しており、stdio や HTTP を通じて AI クライアントと通信します。

対象ユーザー

大規模なリポジトリを効率的にナビゲートする必要があるが、モデルのコンテキストウィンドウを圧迫したくない AI コーディングエージェントの開発者や利用者向けに設計されています。

主な特徴

• シンボルカード: 各シンボルのコンパクトなメタデータ。エージェントがフルファイルを開かずに探索を開始できるようにします。
• グラフスライシング: 単なるディレクトリ境界ではなく、リポジトリの関係性とタスクの範囲に基づいてサブグラフを取得します。
• デルタパック: バージョン間の変更を分析し、影響を受けるシンボルを特定し、PRレビューにおける『爆発範囲』を計算します。
• ライブインデキシング: ファイル保存前にリアルタイムでコンテキストを更新できるライブオーバーレイによるドラフトバッファの更新をサポートします。
• 開発メモリ: リポジトリに直接リンクされた意思決定やタスクメモをオプトインで保存できます。
• ツールゲートウェイ: AIクライアントに提示するツール数を最適化するための柔軟なツール表面（Flat、Gateway、Codeモード）を提供します。