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[B! AI] コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

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コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

はじめにコーディングエージェントのデモは魔法のように見えます。しかし、実際のコードベースに向ける... はじめにコーディングエージェントのデモは魔法のように見えます。しかし、実際のコードベースに向けると：コンテキストウィンドウがすぐに埋まる古いコードに対してハルシネーションが起きる処理が遅すぎて、grepした方が早い大規模なRust/Python/TSリポジトリでAIワークフローを構築する中でこの壁にぶつかったので、自分のスタックに本当に欲しかったものを作りました：ASTベースの超軽量な組み込みMCPです。 cocoindex-codeというツールで、トークン消費を約70%削減し、待ち時間も大幅に短縮できます。 Claude、Codex、Cursor、その他MCP対応のコーディングエージェントを使っている方は、ぜひ読んでみてください。コアアイデア：AST + インクリメンタルインデックスよくある「コードRAG」構成は、ベクトルDBの構築、ETLの作成、スキーマドリフトへの対応、

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