jgravelle/jcodemunch-mcp

解決する課題

AIエージェントは、特定のコードを検索するためにファイル全体を読み込むことが多く、トークンの無駄遣いが発生し、コストが増加し、コンテキストウィンドウを消費します。jCodeMunchは、関数、クラス、メソッドなど、正確なコード断片（バイト単位の精度で）を取得できる、トークン効率の高い方法を提供します。従来のgrepと読み込み方式と比較して、平均96%のトークン使用量削減が可能です。

動作方法

ツールは、tree-sitter AST解析を使用してコードベースを一度インデックス化し、構造化されたシンボルメタデータ（シグネチャ、種別、バイトオフセットなど）を、元のファイルコンテンツとともにローカルインデックスに保存します。ファイル全体を再読み込みするのではなく、エージェントはこのインデックスを照会して、必要な特定の実装や構造情報のみを取得できます。

対象ユーザー

大規模なリポジトリや unfamiliar なコードベースで作業する開発者で、AIエージェント（Claude Code、Cursor、Windsurf、Continueなど）を使用しており、AIのコストを削減し、コード探索やリファクタリング時のエージェントの信頼性を向上させたい方。

特徴

• 極めて高いトークン効率：grepと読み込みエージェントと比較して、ベンチマークで28.3倍少ないトークンを使用。
• 構造的クエリ：grepでは回答できない高度なクエリをサポート。インポート元の検索、爆発半径の計算、無用コードの特定などが可能。
• 広範な言語対応：tree-sitterを介して70以上の言語をサポート。
• ローカル優先設計：インデックスは ~/.code-index/ にローカルに保存され、プライバシーとセキュリティを確保。
• MCP互換：幅広いAI IDEやCLIツールで使用可能なModel Context Protocolサーバーとして動作。