styler-ai/ProjectAtlas

Every file not opened. Every folder not explored. Tokens saved. ProjectAtlas guides coding agents with purpose metadata and an intelligent code graph, reducing token costs by over 90%.

해결하는 문제

ProjectAtlas는 Claude Code나 Codex와 같은 코드 에이전트가 대규모 코드베이스를 탐색할 때 발생하는 높은 토큰 비용과 비효율성 문제를 해결합니다. 에이전트가 전체 디렉터리나 관련 없는 파일을 읽어 필요한 코드를 찾는 대신, ProjectAtlas는 로컬에서 지능적인 지도를 제공하여 정확한 소스 조각으로 안내함으로써 토큰 소비를 크게 줄입니다.

작동 방식

Rust로 구현된 CLI 및 Model Context Protocol (MCP) 서버로, 프로젝트 디렉터리 내부에 영구적인 SQLite 데이터베이스(.projectatlas/)를 생성합니다. .gitignore를 존중하면서 리포지토리를 스캔하여 심볼, 그래프 관계, 폴더/파일의 목적, 결정론적 요약을 인덱싱합니다. 에이전트는 MCP 도구(예: atlas_session_brief)를 사용해 이 지도를 질의하여 실제 소스 파일을 읽기 전에 관련 코드를 좁혀낼 수 있습니다.

대상 사용자

대규모 리포지토리에서 작업하며 Codex, Claude Code, OpenCode와 같은 AI 코드 에이전트를 사용하는 개발자로, LLM 토큰 비용을 낮추고 에이전트의 정확도를 향상시키고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

주요 특징

고성능: 빠른 인덱싱과 낮은 지연 시간을 위한 Rust로 구현.
토큰 효율성: 넓은 파일 읽기 대신 컴팩트한 요약과 타겟된 소스 조각을 제공하여 토큰 비용을 줄입니다.
MCP 통합: Model Context Protocol에 대한 네이티브 지원으로 호환 가능한 AI 에이전트와의 원활한 통합이 가능합니다.
Git Worktree 지원: 짧은 별칭을 사용해 여러 Git worktree 간의 추적 및 라우팅이 가능합니다.
로컬 우선: 호스팅된 인덱스나 인증 정보가 필요 없으며, 모든 상태는 SQLite에 로컬에 저장됩니다.