KiroGraph: AI向けローカルコード知識グラフ、トークン効率最適化

KiroGraph は、AI コーディングアシスタント向けに設計されたローカルセマンティックコード知識グラフツールです。AI が複雑なコードベースを探索する際、従来の方法ではファイル読み取りや grep 検索、glob パターンマッチングに多くのツール呼び出しが必要であり、コンテキストウィンドウを消費して応答が遅くなります。KiroGraph は、事前にインデックス化されたセマンティックグラフを提供し、シンボル関係、コールチェーン、型階層、影響範囲などの情報を 1 回の MCP ツール呼び出しで取得可能にします。これにより、ツール呼び出し回数が削減され、複雑なタスクの処理速度が向上します。

KiroGraph のコアインデックスメカニズムは、tree-sitter を使用してソースコードを抽象構文木（AST）に解析し、24 種類のノード（関数、メソッド、クラス、インターフェース、型、列挙型、変数、定数、ルート、コンポーネントなど）と 12 種類のエッジ関係（呼び出し、インポート、エクスポート、継承、実装、包含、参照、インスタンス化、オーバーライド、デコレート、型関連、戻り値）を抽出します。すべてのデータはプロジェクトのローカル SQLite データベース（.kirograph/kirograph.db）に保存され、外部サービスや API キーを必要としません。Kiro 統合では、フックによってインデックスが自動的に最新状態に保たれ、バックグラウンドプロセスは不要です。

インデックスは３つのレイヤーで構成されます：構造レイヤー（デフォルト有効）、セマンティックレイヤー（オプション）、アーキテクチャレイヤー（オプション）。構造レイヤーは tree-sitter で解析したノードとエッジをデータベースに書き込み、すべてのグラフ探索ツールを支えます。セマンティックレイヤーは、有効化後、関数やメソッド、クラスなどのシンボルに対して nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 モデル（約130MB）を使用して768次元のベクトル埋め込みを生成し、自然言語検索を可能にします。複数のベクトルエンジン（cosine、sqlite-vec、Orama、PgLite、LanceDB、Qdrant、Typesense）をサポートします。アーキテクチャレイヤーはプロジェクトの高レベル構造（パッケージやアーキテクチャレイヤー）を検出し、結合度メトリクスを計算します。

インストールは npm グローバルインストール（未公開）またはソースからのビルドで行います。kirograph install コマンドで Kiro 環境に統合され、MCP サーバー、IDE 自動同期フック、CLI エージェント、ガイダンスファイルが構成されます。Claude Code や Codex への実験的サポートも提供されています。KiroGraph の目的は、AI コーディングアシスタントがより少ないリソース消費でコードベースを効率的に理解・操作できるようにすることです。