TSコンパイラ知識グラフがAIトークンを約90%削減

最近、@ttsc/graphというオープンソースツールがHacker Newsで注目を集めています。これはMCP（Model Context Protocol）サーバーであり、TypeScriptコードベースのコンパイラレベル知識グラフをAIエージェントに提供することで、トークン消費を大幅に削減します。

従来、プログラミングエージェントはコードの質問に答えるためにリポジトリを検索し、ファイル内容を一つずつ読み込んでコンテキストを取得する必要があり、これが多くのトークン消費を引き起こしていました。@ttsc/graphはこのパターンを変えます。TypeScriptコンパイラ自身の型チェックプロセスを利用して、コードベース全体を宣言とその関係の正確なグラフとしてインデックス化します。各ノードとエッジはコンパイラによって解決され、正確性が保証されます。AIエージェントが質問をすると、1回のツール呼び出しでグラフから名前、シグネチャ、関係、ソース位置を含む回答を得られ、ファイル本体を読む必要はありません。

ツール呼び出しと返される結果の両方がリポジトリサイズに応じて増大しないため、トークンコストはあらゆる状況で約90%削減されます。ベンチマークでは、実際のリポジトリにおいて、@ttsc/graphを使用したエージェントはオンボーディング質問に1〜3回のグラフ呼び出しで回答し、ファイルを一切開かず、トークン消費はベースラインのわずか4%でした。対照的に、codegraphやserenaなどの類似ツールではコストがリポジトリサイズに応じて変動します。

もう一つの顕著な利点はインデックス構築速度です。@ttsc/graphはグラフをコンパイラの型チェックの副産物として構築するため、大規模リポジトリでも数秒で完了します。例えば、300万行のコードを含むVS Codeリポジトリでは29秒しかかからず、codegraphの12分やserenaの4.5分と比較して大幅に高速です。

このツールの設計は精度に重点を置いています。ツールの説明は、エージェントに対してグラフをいつ使用し、いつ停止するかを明確に指示し、返されるグラフの事実はコンパイラの絶対的な真実であり、ファイルで検証する必要がないことを強調しています。呼び出し前に推論（質問、ドラフト、レビューフィールド）を強制することで、エージェントが最適なリクエストタイプを選択し、誤用を防ぎます。

TypeScript開発者にとって、@ttsc/graphは大規模コードベースでのアーキテクチャ理解やコードレビューに特に適した、効率的で低コストなコードナビゲーション手段を提供します。このツールにはttscとTypeScript 7コンパイラが必要で、インストールは簡単で、MCPクライアントと連携して使用できます。詳細なベンチマークデータと手法はttsc.devのベンチマークページで確認できます。