SourceSage: LLM のための効率的なコードメモリ

SourceSageは、コードベースの主要な側面（ロジック、スタイル、標準）を効率的に記憶し、動的な更新と高速な取得を可能にするMCP（Model Context Protocol）サーバーです。LLMの複数言語にわたるコード理解を活用し、言語に依存しないように設計されています。

特徴

• 言語に依存しない: LLMが理解できるあらゆるプログラミング言語で動作します
• ナレッジグラフストレージ: コードエンティティ、関係、パターン、スタイル規則を効率的に保存します
• LLM駆動型分析：LLMを利用してコードを分析し、洞察を提供する
• トークン効率の高いストレージ: メモリ容量を最大化しながらトークンの使用を最小限に抑えるように最適化します。
• 増分更新:冗長ストレージなしでコードが変更されたときに知識を更新します
• 高速検索：関連情報を迅速かつ正確に検索できます

仕組み

SourceSage は次のような斬新なアプローチを採用しています:

1. LLMはコードファイル（あらゆる言語）を分析します
2. LLMはMCPツールを使用して、エンティティ、関係、パターン、およびスタイル規則を登録します。
3. SourceSageはこの知識をトークン効率の良いグラフ構造に保存する
4. LLMは必要に応じてこの知識を後で照会できる。

このアプローチは、LLM の固有の言語理解を活用しながら、MCP サーバーを効率的なメモリ管理に重点を置きます。

インストール

使用法

MCPサーバーの実行

Claude for Desktop への接続

1. デスクトップ版Claudeを開く
2. 設定 > 開発者 > 設定の編集に移動します
3. claude_desktop_config.jsonに以下を追加します。

パッケージをインストールした場合:

インストールせずにローカル ディレクトリから実行している場合:

4. デスクトップ版のClaudeを再起動

利用可能なツール

SourceSage は次の MCP ツールを提供します。

1. register_entity : ナレッジグラフにコードエンティティを登録する
   Input: - name: Name of the entity (e.g., class name, function name) - entity_type: Type of entity (class, function, module, etc.) - summary: Brief description of the entity - signature: Entity signature (optional) - language: Programming language (optional) - observations: List of observations about the entity (optional) - metadata: Additional metadata (optional) Output: Confirmation message with entity ID
2. register_relationship : エンティティ間の関係を登録する
   Input: - from_entity: Name of the source entity - to_entity: Name of the target entity - relationship_type: Type of relationship (calls, inherits, imports, etc.) - metadata: Additional metadata (optional) Output: Confirmation message with relationship ID
3. register_pattern : コードパターンを登録する
   Input: - name: Name of the pattern - description: Description of the pattern - language: Programming language (optional) - example: Example code demonstrating the pattern (optional) - metadata: Additional metadata (optional) Output: Confirmation message with pattern ID
4. register_style_convention : コーディングスタイル規約を登録する
   Input: - name: Name of the convention - description: Description of the convention - language: Programming language (optional) - examples: Example code snippets demonstrating the convention (optional) - metadata: Additional metadata (optional) Output: Confirmation message with convention ID
5. add_entity_observation : エンティティに観測を追加する
   Input: - entity_name: Name of the entity - observation: Observation to add Output: Confirmation message
6. query_entities : ナレッジグラフ内のクエリエンティティ
   Input: - entity_type: Filter by entity type (optional) - language: Filter by programming language (optional) - name_pattern: Filter by name pattern (regex, optional) - limit: Maximum number of results to return (optional) Output: List of matching entities
7. get_entity_details : エンティティの詳細情報を取得する
   Input: - entity_name: Name of the entity Output: Detailed information about the entity
8. query_patterns : ナレッジグラフ内のクエリコードパターン
   Input: - language: Filter by programming language (optional) - pattern_name: Filter by pattern name (optional) Output: List of matching patterns
9. query_style_conventions : クエリコーディングスタイルの規約
   Input: - language: Filter by programming language (optional) - convention_name: Filter by convention name (optional) Output: List of matching style conventions
10. get_knowledge_statistics : ナレッジグラフに関する統計情報を取得する

11. clear_knowledge : グラフからすべての知識をクリアします

クロードによるワークフローの例

1. コードの分析: Claude にコードファイルの分析を依頼します
   "Please analyze this Python file and register the key entities and relationships."
2. エンティティの登録: Claudeはregister_entityツールを使用してコードエンティティを保存します。
   "I'll register the main class in this file."
3. 関係の登録: Claudeはregister_relationshipツールを使用して関係を保存します
   "I'll register the inheritance relationship between these classes."
4. クエリ知識: 後で、Claudeにコードベースについて質問します
   "What classes are defined in my codebase?" "Show me the details of the User class." "What's the relationship between the User and Profile classes?"
5. コーディングパターンを入手する: コーディングパターンについてクロードに質問する
   "What design patterns are used in my codebase?" "Show me examples of the Factory pattern in my code."

どう違うのか

従来のコード分析ツールとは異なり、SourceSage は次のことを行います。

1. LLMの理解を活用: LLMの能力を活用して言語間のコードセマンティクスを理解します
2. 意味的知識を保存: 構文だけでなく意味と関係性に焦点を当てます
3. 言語に依存しない: LLMが理解できるあらゆるプログラミング言語で動作します
4. トークン効率を最適化: トークンの使用を最小限に抑える方法で知識を保存します
5. LLMの機能とともに進化: LLMが進化するにつれて、コードの理解も向上します

貢献

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ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。