ory/lumen

解決する問題

AI コーディングエージェントは、ファイル全体を読み取ろうとするため、大規模なコードベースでしばしば苦労します。これは遅く、コストがかかります。Lumen は、これらのエージェントのマップとして機能するローカルなセマンティック検索エンジンを提供し、タスクに関連する特定の関数、型、モジュールのみを取得できるようにします。

仕組み

Lumen は、コードベースと AI エージェント（Claude Code、Cursor、Codex など）の間に位置する MCP（Model Context Protocol）サーバーとして機能します。Merkle ツリーを使用してファイルの変更を検出し、変更されたものだけを再インデックス化します。ネイティブ AST または tree-sitter を使用してコードをセマンティックチャンクに解析し、ローカルモデル（Ollama または LM Studio 経由）を使用してベクトル埋め込みに変換し、sqlite-vec を使用してローカルの SQLite データベースに保存します。エージェントが情報を必要とするとき、ファイル全体を読み取る代わりに、このインデックスをクエリして関連するコードスニペットを見つけます。

対象読者

AI コーディングエージェントを使用し、API コストを削減し、応答時間を改善し、コードベースをクラウドに送信せずに高品質なコード生成を維持したい開発者。

ハイライト

• ゼロクラウドプライバシー： すべてのインデックス化と埋め込みはローカルマシンで行われます。
• 大幅な効率向上： ベンチマークによると、さまざまなプログラミング言語でコストが最大 39% 削減され、セッション完了が 53% 高速化されます。
• インクリメンタルインデックス： Merkle ツリーの差分を使用して、変更されたファイルのみが再処理されるようにし、大規模プロジェクトの更新をほぼ瞬時にします。
• 幅広い言語サポート： Go、Python、TypeScript、Rust、Java を含む 12 の言語ファミリーをサポートします。
• Git ワークツリー対応： Git ワークツリー間でインデックスデータを自動的に共有し、冗長な処理を回避します。