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コードレビューを AI に賢く — トークン消費 82 倍削減の MCP グラフツール
30秒で把握
- 1code-review-graph が AST グラフで AI の読むコード範囲を自動絞り込み・中央値 82 倍のトークン削減実績
- 2Python/JS/TS/Go/Rust/Java 等 30+ 言語対応・CLI と GitHub Actions で CI 統合可能・ソースは外部送信なし
- 3pip/pipx で導入後 install コマンドで Cursor/Claude Code/Copilot 等の MCP 設定を自動生成・カスタム言語定義対応
要約
code-review-graph は、AI コーディング支援ツール (Cursor / Claude Code / Copilot 等) が読むべきコードをグラフで絞り込むローカルファーストツール。Tree-sitter で AST を解析し、関数・クラス・インポート・呼び出し・継承をノードとしてマップ化し、コード変更の影響範囲 (blast radius) を追跡して、AI に必要な部分だけを提示。6 つのリポジトリを検証した結果、1 質問あたりのトークン使用量を中央値で約 82 倍削減 (38 倍～ 528 倍の範囲)。Python/JavaScript/TypeScript/Go/Rust/Java/C/C++ 等 30 言語以上に対応し、pip/pipx で導入後 `install` コマンドで各 AI ツールの MCP 設定を自動生成。GitHub Actions での CI 統合やカスタム言語定義にも対応し、ソースコードは外部に送信されない。
あなたへの影響
Cursor / Claude Code 等の AI コーディング支援を導出している開発チームは、大規模リポジトリでのコンテキスト肥大化 (ひたすら全ファイル送信) によるトークン枯渇と遅延を経験しているため、このツールの中央値 82 倍削減は実際の運用コストに直結する。
推奨：`code-review-graph install` で設定を自動化できるため、試験導入のハードルは低く、既存ワークフロー (MCP 経由の AI 連携) に無理なく統合でき、次スプリントの試験運用に値する。