synapse-mcp

コーディングAIエージェントのための構造的ブレイン。

Synapse-MCPは、コーデベースを永続的なオンデバイスAST知識グラフに変換する無料、100%ローカルMCPサーバーで。Claude、Cursors、Copilot、あらゆるMCP対派エージェントが、正しい呼び出し木、意味的検索、幻覚ゼロのリファクタリングを——シェルツールとは比べ物にならくい60%低いトークン規模で——獲得します。あなたのコーデがマシンの外に出ることあありません。

What is Synapse MCP?ではない

# Linux / macOS
curl -fsSL https://downloads.synapse-mcp.dev/install.sh | sh

# Windows PowerShell
irm https://downloads.synapse-mcp.dev/install.ps1 | iex

Related MCP server: Reporecall

Synapse MCPとは？

AIコーディングアシスタント（Claude、Copilot、Cursors、Devin）を使たことがあれば、彼らがコードを変更する前に探すことに大き回り時間を費わるを気づいたこぬとでしょう。ファイルをgrepし、インポートを読み、関数名を検索し、ファイルを次々と開く。この探索にはコストが掛ります。トークンは消費し、時間は掛り、しかもエージェントは間違うことあります。

Synapse MCPはその解決策です。

Synapse-MCPはMCPサーバーです。これは、AIエージェントに接続し、新しー・ツール群を提供するバックグラン・プロセスです。Synapseは、ファイルシススと検索ボックスの代わりに、コードベースの構築済み知識グラフをエージェントに与えます。すべての関数、クラス、呼び出し関係、モジュール境——全でをインデックス化し、構造化形、ミリ秒でクエリでるようにします。

平たく言えば

入社初日の新入と、そのコーデベースで長り年働いてきたシニアエンジニアとの違いを考ててみてください。

新人ギはファイルを開き、検索し、尋問し、珍識りのない名に混乱します。今のタスクにも探索から始まります。

シニアエンジニアは、どこに何があるか知っています。直きたファイルに行き、触る前に変更の及波を理解し、どのテす " "実行べき知りてい。彼らは探索しない——行動するのです。

**SynapseはあなたのAIエージェントをシニアエンジニアに変える。**知識グラフは一度構築され、コードの変化に合わせて自動更新、エージェントのごとにRequestごとに瞬時に参照れて。 コードがマシンの外に出ることはありません。

なぜ使うべきなのか？

あなたのエージェントの方式まり、する必要はありません。ワークフローを変える必要もありません。Synapseをインストールし、リポジトリを登録すれば、エージェントは直るちに賢くなります。

ローカル・ファースト、いつでも

🔒 あなたのコード者場します、マシンをけっ決して ありません。Synapseはあなたのハードウエア上で完全動作します。クラウドでのインデックス化、ソースを含むAPI呼びだし、テレメトリ、ベンダーロックインは一切ありません。

大部分のコード知能ツールは、インデックスのためにソースをクラウドに送ます。Synapseは送りません。ASTグラフ（全関数、全エッジ、全エンベェディン套）すべてローカル・オンデイバヴスの永続ストアに構築・保されます。グラフがれはエージェントはMCPを経由で直接クエリし。何も外表に送かないことはありません。

これは重要です：

• エンタープライス規制環境 — ソースは自社内に留ります。

• オープンソースのコントリビュータ — 未リリースの成果を未リリースのまま

• 速度を重視する人々 — ローカル・グラフ・クエリはサブミリ秒。ネットワークの往復ゼロ。

なぜSynapseか？

一般的なエージェントはテキスト rawをgrepます。Synapseには、構築済みASTグラフと呼ます。 – 呼び出し元、呼び出し先、カバレッジのギャプ、コンテラクト、サマリー – を1回のMCP呼び出しで配信します。

"ツールの呼び出しは4回。ファイル読むゼロ。検索ゼロ。Synapseを利用して、エージェントは探索ながらではの、本の務にトークンを費やすます。" — Synapseベンチマーク・レポトから

ベンチマーク — 自律型セキュリティ監査 · 500キロコードベース · 同じフロンティエル・モデルの

※ ツール呼び出しの削減・ネットワークの待機時間ゼロ = エージェントの極的に速く。

機等

機能的概要

言語のサポーー

50以上の言語。ワンのグラフ・多数のリリジ。。身近な言語に対してASTアロバスな、Lintクのエッジ抽ト for each mainstream. プラグイン不要、設定といったゼロ、クラウ不要。

Express Python CheckTypeScript JavaScript Go Rust OCaml Haskell F# Clojure Scala Jav Kotin Swift C C++ C# Rubby PHP Dartt Vib Zig Erlang Julia Groovy Solinity GrapQL HCL / Terrraform Protobuf SQL Shell PowerShell Lua and more

"...

インストール

以下の説明 クイックスタート1 また、完全ガイド＋GUIインスーラはsynapse-ccp.dev/ダウンロード を。

価格

F -フリ（無料） — The Golden Graph · 額0ー forever

Pro — The Shadow Graph · 19 /月

| 安全な書き込み | シ検証シミュレーション、lintエラー時は、自動ローリングビーック | | 変更のレビュー | 評のブラスト半径、壊れた契約、リスク・ランキング | | クラッシュ解決 | スタックトレースタ → 根本原因 → 再現テス | | テスト知能 | カバレッジ域と精用の贅ゲーム・ターゲット | | 永続のメモリ | セッション超ンサマリーが承継 | | 知識キャシュ | クエリが時間とともにランキングを学習・改善 |

Synapse は、あらゆるセッションから学だぶ

多のAIツールにはメモリがありません。セッションのたびにゼロから、る。エージェントは同じファルを読み、同じ関数を発見るし、また同う質問る。はコスト高で、遅いです。

Synapse is no different. それは、permanent and on-device knowledge graphを維持し、各セッションを跨いで蓄積されています。ただし、graphを saveするだけ not, 使ほど賢くなるlearning and re-inforcement layerを組み込んでれます。

学習の仕組み — 平易に説明

That is what a highly organized memo-taking colleague thinks.

1. resists as summaries

エージェント(またはあなた)が関数の動きを説明するとき、"This handles Stripe webhook validation and checks for duplicate events" という内よの、Synapse is permanently to the graph. 次回のセッションで、その関数に触れるエージェントには、あなたの説明が自動的に付付されます。一回書いただけで、すべてのエージェントが永く便益を得ます。

2. 自分で learned query

検索が役に立つ resultを返し、エージェントがそれて利用するたびに、Synapse andその related "someone who asking X have told me Y." then relationship is recorded。時間ととともに、よく使われるクエリに対して最も有用な結果が、自動的に上へ浮き上がります。 "Route"description is "no one must manually adjust" exact English This is reinforcement "retrieval reinforcement" in other words, graph is now from usage in use to its own rank to rank to." (E.g., "follow-up queries".

3. Actually promotes

In the case of a particular important, "Synapseにdirectly tell". It says: "for queries about payment processing, always begin with this chunk." その指示はローカルに保存され、将来のすべてのセッションで守られます。

4. Gap detect

Synapseは、コードベースの中で最もクエリされるのに説明が付与されていない部分を追跡します。オンデマンドで道のギャップを表出できるため、どの場所に5分間の添加が、今後のエージェントのセッションで最も大きな影響します。

この結果、codebase "model" is 複利: それは、グラフは豊, rankのランキングはが力化, エージェント has once understood so searched; already.

🔒 学習レイヤーは完全にローカルです。クエリ、要約、使用者シグナルが一切あなたのマシンを離れることがありません。

✨ 学習と記憶のシステムは Pro 機能です。 これは、後続のエージェントセッションを計測可能なほど高速化するfeedback loopを構築する、Indeed、私たちがmost原創的 structureを注込едиましたところである。

MCP ツールリファレンス

Synapse exposes 13 precision tools via Model Context Protocol. すべてのツールが compress_payload フラグ(デフォル true)を受け、SmartCrusher圧縮が有効になり — 情報量をゼロにしたまま応答トークンを30〜60%削減します。

FREE marks a ツール is、all use of.

PRO、Pro subscription.($19/mo)が必要です。 Profakesには真に固有のエンジニアリングがあります — ロールバック付、セッション間学, crashes,終的 caused on changes impact.

ask_synapse — FREE

DefaultSpecified language entry point. Coden's question or task in English will be sent. Synapse route to appropriate tool, Returns safe next_tool_calls,``` and report completion_state and agent_instruct so you always knows "" what next".

Practically any task you use this first for — code exploration, deletion safety check, edit, debug, test analysis, admin. "if X is deleted?", "X is it still used?", "Do we continue X?"In a case, when it's known, include inputs.chunk_id. "isn't known", include repo_id with arity that specific symbol in inputs.symbol. When the user give "shade" description (e.g., prose) only, instead of guessing, concrete symbol ask or candidate list.

{ "query": "Where is the retry logic for the payment service?", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_search_codebase — FREE

Find code in meaning, name, pattern.

One to create safety in the tool:

|アクション|説明|| | --- | ----- | |semantic|Embeddings for linear language, similarity search, by semantic meaning.* * "Find all places that auth error"| |symbol|Find symbol by exact name, function, class, module, type you| |regex|Chunks index graph with PCRE full memory grep. Return chunk ID,line, and tag -- raw text returned without|

{ "action": "symbol", "query": "PaymentService", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_explore_grap — FREE

In certain chunks, their relationship to avoid advanced search.

Search if you have the chunk ID (any result), you can trace the graph with the given direction to the inner.

{ "action": "callers", "chunk_id": "abc123", "depth": 3 }

synapse_explore_context — FREE

Advanced context before writing/coding/expiry.

{ "action": "edit", "intent": "Refactor the caching layer to use Redis", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_insect_files — FREE

Read source file and chunk with a structure to know.

format: "outlines" in, count 20 above at fraction at token cost. When needed "full" can use format: "full" only.

{ "action": "read_files", "files": [{ "path": "lib/my_module.ex", "ranges": ["45-80"] }], "format": "outline" }

️ Lint workflow: If you are reviewing whitespace / format s in order to **(form violation, reading "file, compressions false. compress_payload: false to read the file. The original trailing whitespace is removed by SmartCrusher, so that maybe only the violation you solve is hidden.

synapse_modify_files — PRO

Line of files, edit with safety and guarantee --.

This is one that we're most proud of. "Vanilla" is dangerous when agent writes files to plain text; if the inter fails, it can be a broken file, a half-function, or a failed commit. write_safelly can compute in memory, run your project's actual inter, and write to disk, only if validation passes, wrote this entire failure class. The original file is intact, without errors.

"Call synapse_get_context(edit) and pair it always with feeling, the first "to understand the callers and influence" (for example).

{ "action": "write_safely", "path": "lib/my_module.ex", "content": "..." }

synapse_change_review — PRO

Dive a diff before pushes, parse blast radius.

If executed with push, Synapse--the chunks that the diff, identify risk, broken contract uncertain, in all maps the part, the name of the test to execute. It replaces 20-40 minutes of manual technical, on medium-sized changes, review.

Feed raw diff string or commit range. Get an actuable output before push.

{ "action": "review_diff", "diff": "..." }

synapse_codebase_insights — FREE

Codebase-level in single call. Delete if the target symbol, by unified code, if the chunk is either "still do" use or "safe deletion" and if agent needs function success, such "conclusion" want, "via ask_synapse normally uses dead_code again.

{ "action": "overview", "repo_id": "my-org/my-repo" }

Delete-safe questions should be asked through ask_synapse normally, so routing, missing-import tips, and agent_instruction preserve:

{
  "query": "Can I delete this chunk?",
  "repo_id": "my-org/my-repo",
  "inputs": { "chunk_id": "my-org/my-repo:lib/parser.ex:120" }
}

{
  "query": "Is Parser.parse/2 still used?",
  "repo_id": "my-org/my-repo",
  "inputs": { "symbol": "Parser.parse/2" }
}

chunk_id が利用できない場合は、repo_id に加えて Parser.parse/2 のようなアリティを含んだシンボルを渡してください。説明文による入力では、推測に基づく削除判定ではなく、確認の問い合わせや候補を生成してください。

dead_code を解釈する際は、preferred_identifier、valid_input_patterns、scope、clause_level_analysis、safe_to_delete、deletion_risk、confidence、caveats、supporting_evidence.production_callers/supporting_evidence.test_callers を読み取ってください。dead_code は関数レベルの分析です。句レベルの到達可能性は、現状では未サポートとして報告されます。本番環境の呼び出し元が存在すれば削除すべきではないという意味になり、テスト専用の呼び出し元や可視性が不明なものは、自動削除としてではなく注意として提示してください。

synapse_test_quality — PRO

テスト検出とカバレッジ分析 — テストランナー不要。

ASTグラフから直接テストカバレッジと欠落部分を導き出します — テストを一切実行しません。これは特に、全テストスイートの実行に数分かかるような大規模コードベースで有効です。Synapse は、何がカバーされていて、何がカバーされていないのか、そして次にどこへ集中すべきかを数秒で教えてくれます。

{ "action": "find_tests", "symbol": "PaymentService.charge" }

synapse_debug_trace — PRO

ASTグラフから直接行うデバッグと実行トレース。

生のスタックトレースを貼り付けると、各フレームがインデックス済みチャンクに直接対応付けられた根本原因分析が返ってきます。さらに、再現用テスト案と、そこに至る呼び出しチェーンも得られます。ランタイムもデバッガも不要で、失敗シナリオを再実行する必要もありません。

{ "action": "resolve_stack", "stack_trace": "..." }

synapse_knowledge_cache — PRO

学習と強化のレイヤー。セッションを超えて永続するナレッジ。

これは Synapse の最もユニークな機能です。仕組みの平易な説明は、Synapseがすべてのセッションから学ぶ仕組みを参照してください。

{ "action": "save_summary", "chunk_id": "abc123", "summary": "Handles Stripe webhook validation and idempotency checks." }

synapse_manage_repos — FREE

Synapse グラフのリポジトリ登録、一覧、管理を行います。

{ "action": "register", "path": "/path/to/my-repo" }

synapse_indexer_control — FREE

ヘルスチェックとインデクサー管理。

{ "action": "status", "repo_id": "my-org/my-repo" }

synapse_capability_manifest — FREE

自己文書化するツールサーフェス。 実行中の Synapse バージョンで利用できるすべてのツール、アクション、パラメーターの一覧を返します。新しいセッションを初期化するエージェントや、接続中のサーバーで使える機能を確認するときに役立ちます。

{}

Git Worktree サポート

Synapse は、仮想 Worktree オーバーレイ (VWO) を通して Git worktree を透明にサポートします。

• 差分インデックス — 変更・追加・削除されたファイルのみを再インデックスします。ほぼ瞬時（50ms 未満）。

• Overlay priority — worktree のチャンクが、親リポジトリのチャンクを自動的に隠します。

• 並行エージェント ワークフロー — メインインデックスを複製することなく、複数の sub-agent を別々の worktree で起動できます。

Works Everywhere

Synapse はオープンな Model Context Protocol を実装しています。お使いのツールが MCP に対応しているなら、Synapse でも使用できます。

IDEs & editors: Cursor · Windsurf · VS Code · Zed · JetBrains AI Agents: Claude Code · GitHub Copilot · Devin · Aider · Cline · Continue.dev · Replit Agent · Amazon Q · OpenHands · SWE-agent · Plandex · Antigravity Tools: Sourcegraph Cody · Qodo · Tabnine

Quick 名

完全なインストールガイドと GUI インストーラー: synapse-mcp.dev/download

Linux / macOS

curl -fsSL https://downloads.synapse-mcp.dev/install.sh | sh

インストールスクリプトをダウンロードして実行します — 最初に確認してください

Windows

powershell -c "irm https://downloads.synapse-mcp.dev/install.ps1 | iex"

PowerShell から実行します — スクリプトをまず確認してください

インストーラーは MCP クライアント(Cursor、Claude Code、Windsurf、VS Code など)を自動検出し、正しい設定を書き込みます。

Privacy

100% ローカル。 Synapse は完全にあなたのマシン上で動作します。コードが環境外に出ることはなく、クラウド依存もデータ送信もありません。あなたのコードベースは常にあなたのものです。

Contributing — Help Agents Use Synapse Better

これが、最効果の高いコントリビュートです。

LLM は、開発者がコードベースを探索するときに grep、find、cat、ls を手にする、数十億行のコードに対して学習されています。その muscle memory はモデルウェイトに刻み込まれています。エージェントが新しいプロジェクトに放り込まれたとき、よりスマートで低コストなツールがあるにもかかわらず、最初の反射は grep です。

Synapse は、エージェントがセッション開始時に読み込むエージェントスキルファイル（.agents/skills/synapse-mcp/SKILL.md、AGENTS.md）を同梱しています。これらのファイルは、明示的なルーティングルール、アンチパターン、ツール呼び出しの具体例を提供することで、grep への反射を上書きします。これはメタレイヤーに対する実行時トレーニングであり、ツールの機能だけでなく、持っているツールをどのように使うかをエージェントに教えます。

問題点: 私たちは観察したことしか書いていません。あなたは、自分が使っているエージェントが無視するような、失敗モードやルーティングの欠落、言い回しの癖を目にしたかもしれませんが、私たちはまだ見ていません。スキルファイルは、実際の利用報告によって飛躍的に改善されます。

ぜひご協力いただきたい内容

コントリビュートの方法

1. Issue を開く — 観察した失敗モードやギャップを説明し、エージェント・クエリ・実際の動作と、あるべき動作を含めてください。

2. PR を開く — AGENTS.md または .agents/skills/synapse-mcp/SKILL.md を直接編集します。テスト不要で、スキルファイルの PR は速くレビュー、マージされます。

3. ベンチマークを共有する — 自已のコードベースで Synapse とシェルツールを比較した数値があれば、ぜひ発表したいです。

スキルファイルはリポジトリのルートと .agents/ にあります。plain Markdown なので、Elixir の知識は不要です。何がまずかったかを説明できれば、修正は書けます。

What's Next — Myelix Agents · Coming Q3 2026

Synapse は既存の AI エージェントにあなたのコードベースの精密なマップを与えます。Myelix Agents は次のステップです。コードを書く前から考えるように基盤から作られた AI コーディングエージェントです。

現在のエージェントは反応する — ファイルを読み、変更を書き、良い結果を願う。しかし Myelix Agents は計画する。彼らは明示的なタスクモデルを維持し、コードに触れる前にリスクをという意味をし、(Synapse のナレッジグラフを通じて) 過去のセッションでの学びを取り込み、問題が起きたときは軌道修正します。正確性優先。速度ではない。grep ではなく thought。

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