kunal12203/GrapeRoot

Compounding Context for AI Coding Assistants — MCP graph engine for Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini, OpenCode

解決する課題

GrapeRoot は、AI コーディングアシスタントがコードベースを探索するのに費やす時間とトークンを削減するためのコンテキストエンジンです。AI が手動でシンボルを検索したり、複数回のツール呼び出しで呼び出しチェーンをたどる必要がなくなります。GrapeRoot は、AI が質問を見る前から最も関連性の高いコードをプロンプトに事前に読み込み、即座に推論を開始できるようにします。

動作方法

グラフスキャン: ツールがプロジェクトをスキャンし、ファイル、関数、クラス、インポート関係のローカルな意味的グラフを構築します。
コンテキスト取得: ユーザーが質問を投げると、エンジンはグラフに基づいて最も関連性の高いファイルをランク付けし、プロンプトにパッキングします。
セッションメモリ: システムは、どのファイルが読み込まれ、編集され、問い合わせられたかを追跡し、その後のターンでそれらをより高い重みで扱うことで、トークンの節約を累積します。
MCPツール: AI が必要に応じてより深い探索を行うための Model Context Protocol (MCP) ツール（例：graph_read と graph_neighbors）を提供します。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI などの AI コーディングアシスタントを使用し、遅延を低減し、API コストを下げ、AI 生成コードの品質を向上させたい開発者向けです。より良い初期コンテキストを提供することで実現します。

特徴

事前読み込みコンテキスト: AI アシスタントが通常複数ターンを費やす「探索フェーズ」を排除します。
広範なツール対応: Claude Code、Cursor、OpenAI Codex CLI など、多数の AI ツールと統合可能です。
ローカル処理: コードベースのスキャンとグラフ構築はすべてユーザーのマシン上でローカルに実行されます。
詳細なベンチマーク: アーキテクチャ設計において最大 81% のコスト削減を主張し、タスクあたりの平均ターン数を 11.7 から 3.5 に削減。
多言語対応: TypeScript、Python、Go、Rust、Java、C# など、幅広い言語をサポートしています。