Synapse MCP from Myelix Labs
公式あなたのAIエージェントは、既に知っているはずの答えを探すためにトークンを無駄にしている
Synapse From Myelix Labs MCPで何ができますか?
- ASTを考慮したコード検索 — シンボル、正規表現、または平易な英語のクエリを指定すると、生のファイルダンプではなく圧縮された構造シグネチャを取得できます。
- 安全なシミュレーション書き込み — AIに
write_safelyを介してメモリ内で編集を検証させてからディスクに書き込むことで、呼び出し元を壊す変更を拒否します。 - スタックトレース解決 — クラッシュを貼り付けると、
resolve_stackがフレームをインデックス化されたASTチャンクにマッピングし、根本原因を即座に分析できます。 - テストギャップのターゲット設定 —
find_testsを使用して未カバーのブランチを特定し、実際の構造的ギャップを修正する動作テストを生成します。 - 影響分析 — 「これを変更したら何が壊れるか?」と尋ねると、リポジトリ全体のすべての呼び出し元と依存関係への影響を500ms未満で取得できます。
ドキュメント
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オープンなModel Context Protocol(MCP)により、主要なIDEおよびエージェントすべてに対応しています。
CursorClaude CodeWindsurfGitHub CopilotDevinAiderClineVS CodeJetBrains AICursorClaude CodeWindsurfGitHub CopilotDevinAiderClineVS CodeJetBrains AI
言語サポート
50言語。1つのグラフ。
Synapseは、あらゆる主要プログラミング言語をそのままの状態でインデックス化し、チャンク化し、依存関係エッジを抽出します。プラグインも設定もクラウドも不要です。
関数型システム / 低レベルOO / 汎用 教育用 / スクリプト / IoTデータ / マークアップ
Elixir Erlang Haskell F# OCaml Clojure Scala Python JavaScript TypeScript Go Ruby Rust Java C / C++ C# Kotlin Swift PHP Dart Perl R Zig Groovy Julia SQL HTML CSS JSON Markdown YAML XML TOML HCL Dockerfile Protocol Buffers GraphQL Solidity PowerShell Pascal Lisp VBA Smalltalk Prolog Lua Assembly Shell Tcl Arduino
01 / 問題
標準的なコンテキストエンジンがエージェントを失敗させる理由
無料のオープンソーススクリプトを使う場合でも、高価なエンタープライズ向けクラウドエンジンを使う場合でも、エージェントは依然として手探り状態です。AIがコードを理解しようとするとき、内部で実際に何が起きているのかを以下に示します。
01 失敗
オープンソースの罠:「コンテキスト肥大化」
無料のMCPツールやWASMインデクサーは、ターミナルコマンドを自動化したり、グラフデータベースのクエリをそのままLLMに流し込むだけです。エージェントが10行の関数を確認しようとすると、ツールは3,000行のファイル全体をプロンプトに流し込みます。コンテキストウィンドウを消費し尽くし、無関係なノイズでAIを混乱させ、括弧の構文を読むためだけに天文学的なAPI料金を支払うことになります。
02 失敗
エンタープライズクラウドの罠:「IP漏洩」
高価なエンタープライズ向けコンテキストエンジンは、プロプライエタリなコードベースをクラウドにアップロードして、あいまいなセマンティック検索を実行します。文字列のマッチングはできますが、書き込みの検証機能がありません。大規模なInfoSecおよびコンプライアンス上の問題を引き起こします。さらに悪いことに、編集をローカルでシミュレートしないため、AIが下流のアーキテクチャを壊すコードを書くのを黙認してしまいます。
03 利点
Synapseの利点:AST対応ローカルインテリジェンス
Synapse-MCPは、コンパイル済みで依存関係ゼロのバイナリであり、100%ローカルで動作します。コードの数学的な抽象構文木(AST)グラフを構築します。エージェントがコンテキストを要求すると、Synapseはノイズを取り除き、圧縮された構造シグネチャのみを返します。エージェントがファイルを書き込む前に、Synapseは編集をシミュレートし、ビルドを壊さないことを数学的に証明します。
02 / ベンチマーク
実証結果:50万行のモノレポにおける自律型セキュリティ監査
同じフロンティアモデル。同じタスク。同じ脆弱性を検出。唯一の違いはコンテキストエンジンでした。
AIエージェントに本番コードベースの監査を依頼しました。ベースラインのエージェントは標準的なシェルおよびgrepツールを使用しました。2番目のエージェントはSynapse-MCPのみを使用しました。
−60% コストとトークン
2.2倍 高速
100% 正確
Elixirコードベース・同じフロンティアモデル・自律型セキュリティ監査
総トークン
Shell
6,218,045
Synapse
2,487,914
-60%
APIコスト
Shell
$12.63
Synapse
$5.05
-60%
実行時間
Shell
16分56秒
Synapse
7分36秒
2.2倍高速
エージェントアクション
Shell
68回のbash呼び出し
Synapse
36回のMCP呼び出し
-47%
検出された脆弱性
Shell
重大3件
Synapse
重大3件
同一 03 / SYNAPSE
Synapse-MCPをデプロイ
完全準拠のMCPサーバーです。互換性のある任意のクライアントに60秒で接続でき、チームが作業するあらゆる場所で永続的な構造的コードインテリジェンスを利用できます。
■ 100%ローカル 🔒 エンドツーエンド暗号化 ⚡ サブ秒クエリ
無料
無料 — 「ゴールデングラフ」
- 即時ローカルインデックス化:クラウド依存ゼロで、50言語・10,000以上のファイルを数秒でマッピングします。
- AST対応ミニファイ:LLMに送信する前にファイルペイロードを縮小し、コンテキストの枯渇を防ぎます。
- 3つの検索モード:平易な英語での質問、シンボルでの検索、正規表現パターンでの検索が可能です。
- コードベースインサイト:言語構成、公開APIサーフェス、リファクタリング機会を自動検出します。
- ゼロ設定セットアップ:cursor_settings.jsonに5行追加するだけで即座に開始できます。
最も人気
Pro — 「シャドウグラフ」(月額$19)
- シミュレートされた安全な書き込み:ディスクに書き込む前にメモリ内で編集を検証します。呼び出し元のシグネチャを壊す編集は自動的にロールバックされます。
- 影響と呼び出し元の分析:リポジトリ全体で影響を受けるすべての呼び出し元と依存関係を500ms未満で表示します。
- 即時クラッシュ解決:スタックトレースをASTグラフに直接マッピングし、根本原因を即座に分析します。
- テストインテリジェンス:テストスイートを実行せずに、正確なカバレッジギャップを浮き彫りにし、推奨テストターゲットを提案します。
- 永続的なエージェントメモリ:AIが学習したインサイトとサマリーがグラフに保存され、セッションをまたいでコードベースがよりスマートになります。
04 / プラットフォーム
13の精密ツール。1つのコンテキストエンジン。
トークン請求額を60%削減
エージェントがPaymentServiceの仕組みを尋ねた場合、標準的なツールは3,000行のJSONペイロードを送信します。SynapseはASTを解析し、内部の関数本体を取り除き、公開インターフェースと外部エッジのみを含む、外科的に圧縮された150トークンの概要を送信します。エージェントは、わずかなコストでリポジトリ構造の10倍の情報を得られます。
従来のエージェント:ファイル全体をダンプし、空白やボイラープレートのすべてのトークンに対して支払います。
変更がどのように波及するかを理解
エージェントに「このUser構造体を変更するとどうなるか?」と尋ねてください。標準的なエージェントはgrepして推測します。Synapseは正確な影響をマッピングします。コードベース全体にわたるすべての受信呼び出し元、下流の呼び出し先、インターフェース契約を把握します。AIが1行も書く前に、何が壊れるかを確認できます。
従来のエージェント:先に書き、後で破損を発見します。
保存前に証明された編集
標準的なエージェントがコードを書くときは、コンパイルが通ることを祈るしかありません。Synapseを搭載したエージェントがコードを書くとき、Synapseはメモリ内にシミュレートされたシャドウグラフを作成します。AIの編集がプロジェクトの別の場所で関数シグネチャを壊す場合、Synapseはディスクに書き込まれる前にその編集を拒否します。
従来のエージェント:生の状態でディスクに書き込み、壊れたコードをデバッグ用に残します。
即時クラッシュ解決
スタックトレースをAIに貼り付けてください。標準的なエージェントは、遅くて不正確なテキスト検索を行います。Synapseはランタイムクラッシュを解析し、正確なフレームをローカルコードベースのインデックス化されたチャンクにマッチングし、実行パスをトレースして根本原因を特定します。アプリケーションを起動する必要すらありません。
従来のエージェント:トレースを文字列検索し、手動でファイルを開き、根本原因を推測します。
実際に意味のあるテストを書く
エージェントに「このモジュールのテストを書いて」と指示してください。標準的なツールはテストスイート全体を実行し、入力を推測します。Synapseは現在保護されていないコードの行を正確に強調表示します。AIは実際の構造的ギャップを埋める行動ベースのテストを作成します。
従来のエージェント:テストスイート全体を実行し、何がカバーされているかを推測します。
100%ローカル。IP漏洩ゼロ。
エンタープライズのCISOは、プロプライエタリなコードをサードパーティのデータベースにアップロードしたくありません。Synapseはコンパイル済みの高度に最適化されたバイナリで、完全にローカルマシン上で動作します。コードベースがラップトップから出ることはありません。クラウドなし。コンプライアンス上の問題なし。
従来のエージェント:コードベースをサードパーティのクラウド検索エンジンにアップロードします。 05 / 使い方
エンジニアリングチームが実際にSynapseを使う方法
標準的なAIチャットウィンドウはボイラープレートの作成には優れていますが、複雑な複数ファイルにわたるソフトウェアエンジニアリングには苦労します。実際のエンジニアリングタスクにSynapseを追加するとワークフローがどう変わるかを示します。
01
複雑なアーキテクチャリファクタリング
シナリオ: レガシーなAuthモジュールを分離するようAIに依頼します。
❌ 標準的なAI
「auth」の盲目的なテキスト検索を実行し、見つかったファイルを更新しますが、ネストされたバックグラウンドワーカー内の多数の参照を見逃し、手動で追跡しなければならない壊れたインポートをプロジェクトに残します。
✅ Synapse-MCP
エージェントは500ms未満でグラフにクエリを実行し、4つのサブサービス全体のすべての呼び出し元をマッピングします。呼び出し元を体系的に書き換え、メモリ内のASTに対して新しい関数シグネチャを検証します。壊れたランタイムインポートなしで、構造的に安全なリファクタリングを実現します。
02
深掘りバグハンティング
シナリオ: 本番のWebhookがペイロードをドロップし、500エラーを返します。
❌ 標準的なAI
5つの異なるファイルを手動で見つけて貼り付けるよう求め、それらがどう接続されているかを推測しようとしますが、途中でコンテキストを失います。
✅ Synapse-MCP
生のスタックトレースをチャットに貼り付けます。Synapseはフレームを解析し、インデックス化されたローカルグラフに直接マッピングします。推測する代わりに、エージェントは実行パスを逆方向にトレースし、可能性の高い根本原因を浮き彫りにし、手動でファイルを探し回る1時間を節約します。
03
セマンティックコードレビュー
シナリオ: ジュニア開発者が、密度の高い500行のプルリクエストを開きます。
❌ 標準的なAI
フラットなテキスト差分を読み、欠落した型ヒントや命名の悪い変数を指摘します。変更されたファイルがアプリケーションの残りの部分にどう影響するかはまったく理解していません。
✅ Synapse-MCP
エージェントはPR差分をコードベースのASTグラフに重ね合わせます。より広いアーキテクチャを理解しているため、実際の下流リグレッションを指摘できます。「このPRは構文的には問題ありませんが、EmailServiceが依存しているイベント発行を削除しています。」浅い構文チェッカーではなく、構造的な影響レビューを得られます。
04
精密テストとカバレッジ
シナリオ: テストカバレッジ30%の古いモジュールを引き継ぎ、AIに改善を依頼します。
❌ 標準的なAI
依存関係を多用してモックし、実際のバグを一切検出しない役に立たない「ハッピーパス」のボイラープレートテストを生成し、カバレッジ指標を水増しするだけです。
✅ Synapse-MCP
エージェントはローカルグラフを走査し、カバレッジが不足している正確な論理ブランチを特定します。入力を推測する代わりに、どのエッジケースが露出しているかを正確に確認し(「validate_checkout()の失敗状態は完全に未テストです」)、システムを実際に検証する的を絞った行動ベースのテストを作成します。
FAQ
よくある質問
Synapse MCPについて知っておくべきすべてのこと、セットアップ手順、AIコーディングエージェントの最適化について説明します。
Synapse MCPとは何ですか?どのように機能しますか?
Synapse MCPは、Model Context Protocol(MCP)上で動作する、永続的なローカルコード知識グラフサーバーです。AIエージェントに文字列マッチングのgrepや非圧縮のファイル読み取りに依存させる代わりに、Synapseはコードベース全体をASTチャンク、呼び出しエッジ、セマンティック埋め込みにインデックス化します。単一のツール呼び出しで、100%正確な呼び出し元/呼び出し先グラフと圧縮されたコードコンテキストを提供します。
Synapse MCPのグラフクエリはどのくらい高速ですか?
Synapseのグラフルックアップは、ローカルのメモリ内でマイクロ秒からナノ秒で実行されます。10,000ファイルのリポジトリのインデックス化はわずか数秒で完了し、仮想ワークツリーオーバーレイ(VWO)はGitワークツリーで並列サブエージェントを実行する際に50ms未満のデルタインデックスを適用します。
無料版とPro版の違いは何ですか?
- 無料版(「ゴールデングラフ」— $0): 完全なASTインデックス化、3つの検索モード(シンボル、正規表現、セマンティック)、コンテキスト取得(検索、説明、オンボーディング)、ファイル検査、標準書き込み、無制限のリポジトリ。
- Pro版(「シャドウグラフ」— 月額$19): 無料版のすべてに加え、深いグラフ探索(呼び出し元/呼び出し先/サイクル)、編集前セーフティパック、リンター検証付きシミュレート安全書き込み(ドライラン付き
write_safely)、クラッシュスタックトレース解決(resolve_stack)、テスト品質分析(find_tests)、永続的な暗号化知識キャッシュ、無制限のリポジトリ。
Synapse Proはどのようにして元が取れますか?
フロンティアモデルのAPIコストは、100万トークンあたり$3〜$15です。SmartCrusherミニフィケーションによるプロンプトトークン消費の30〜60%削減と、5〜10回のgrep+readターンを単一ターンのマイクロ秒グラフルックアップに置き換えることで、Synapseはセッションあたり約**$0.25〜$0.50**の生のAPI支出を節約し、活発な開発の48時間以内に月額$19のサブスクリプションの元を取ります。
Synapseは単純なVector RAGやRepoMixテキストダンプとどう違うのですか? Vector RAGエンジンはファイルを行数で分割するため、関数が半分に切断されたり、インポートされた関数エイリアスが見落とされたりします。RepoMixは圧縮されていない30,000行のテキストファイルをプロンプトに展開し、コンテキストウィンドウを破壊します。Synapseは正確なコンパイラASTノードを解析し、推移的な呼び出し元ツリーを構築し、LLMに送信する前にペイロードを30〜60%圧縮します。
Synapse MCPは私のAIエージェントにどのような機能を提供しますか?
Synapseは、以下をカバーする13の統合MCPツールを公開しています:
- 探索と検索: セマンティック検索、シンボルルックアップ、正規表現検索、および単一ターンの推移的な呼び出し元/呼び出し先グラフ探索。
- コンテキストキュレーション: 編集前のセーフティパック、コードチャンクの説明、オンボーディング順序、およびアウトライン署名スキャン。
- 安全な変更: 自動lint検証とドライラン事前チェックを備えたインメモリシミュレートファイル書き込み。
- 影響と診断: 500ms未満の呼び出し元/呼び出し先影響マッピング(編集がディスクに触れる前に、コードベース全体で影響を受けるすべての呼び出し元をエージェントに表示)、クラッシュスタックトレースのASTチャンクへの解決、テストカバレッジマッピング、およびサイクル検出。
Synapse MCPをインストールして設定するにはどうすればよいですか?
ダウンロードにアクセスして、お使いのプラットフォーム用のバイナリをインストールしてください — macOSでは.dmg、Windowsでは.msi、Linuxでは.debです。IDEまたはエージェント(Claude Code、Cursor、Antigravity、Windsurf、Cline、Zed、VS Code)を自動設定します。
「接続できない」/ ECONNREFUSED 127.0.0.1:8585とはどういう意味ですか?
エディタがローカルのSynapse MCPサーバーに到達しようとしたが、ポート8585でリッスンしているものがなかったことを意味します。SynapseはローカルHTTPサービスであり、エディタはそれに接続しますが、自動的に起動することはありません。CursorはこれをSSE error: fetch failed: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:8585としてログに記録することがよくあります。
synapse-mcp startで起動し、将来の再起動後もsynapse-mcp enableで実行し続けてください。エディタでMCPサーバーをリロードするか(またはエディタを再起動)、synapse-mcp statusでステータスを確認してください。エンドポイントはhttp://127.0.0.1:8585/mcpです。
アップグレード後にProをアクティベートするにはどうすればよいですか?
チェックアウトが成功したら、ローカルインストールにキャッシュされたエンタイトルメントを更新して、Proをすぐにロック解除します。次のいずれかを選択してください:
- Synapseを開くを押します。
- または、ローカルのSynapseダッシュボードを開き、ユーザータブで更新を押します。
- または、ターミナルで
synapse-mcp auth refreshを実行します。
AGENTS.mdまたはSKILL.mdルールの設定が必須なのはなぜですか?
最先端のLLM(Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Sol、Gemini 3.6 Flash、Grok 4.5)はUnixコマンドの例で大量に事前トレーニングされており、grepや生のファイル読み取りに対する強いデフォルトの「筋肉記憶」を生み出しています。エージェントのシステムプロンプトに明示的なルール(例:.agents/skills/synapse-mcp/SKILL.mdまたはAGENTS.md)がない場合、エージェントは標準のシェルコマンドをデフォルトで使用し、MCPサーバーを無視します。
synapse-mcp installを実行すると、検出されたエージェント設定パス(~/.gemini/config/AGENTS.md、~/.claude/CLAUDE.md、.cursorrulesなど)全体にMCPファースト発見ポリシーが自動的に登録され、ツールの使用が強制されます。
Synapse MCPは私のコードベースをクラウドに送信しますか?
いいえ。Synapse MCPはstdio/HTTPプロセスとして完全にローカルマシン上で実行されます。すべてのASTインデックス作成、グラフストレージ、SQLite永続化、および埋め込み計算はローカルで行われます。ソースコードは、通常のローカルインデックス作成や検索の一部としてMyelix Labsにアップロードされることはありません。ダッシュボードアクセス、ライセンス、デバイスアクティベーションには無料のSynapseアカウント(メール、Googleでサインイン、またはGitHubでサインイン)が必要です。そのアカウントはローカルインデックス作成とは別であり、ソースコードを受け取ることはありません。
アカウントが必要なのはなぜですか?また、Googleでサインインするのはなぜですか?
Synapse MCPを使用するには無料のSynapseアカウントが必要です。アカウントはWebダッシュボード、ライセンス、デバイスアクティベーションを支え、マシン上のローカルMCPクライアントを承認できるようにします。アカウントはメールとパスワード、Googleでサインイン、またはGitHubでサインインで作成できます。
Googleでサインインは、アカウントを作成またはアクセスする方法の1つです。Synapseは、Synapseアカウントの作成またはサインイン、メールの確認、デバイス承認とサブスクリプションを正しいユーザーにリンクするためだけに、Googleのメールアドレスと基本IDを要求します。Gmail、Drive、連絡先、その他のGoogleサービスへのアクセスは要求せず、Googleサインインを使用してコードベースを読み取ったりアップロードしたりすることはありません。
詳細はプライバシーポリシーに記載されています。
アカウントが必要なのはなぜですか?また、GitHubでサインインするのはなぜですか?
Synapse MCPを使用するには無料のSynapseアカウントが必要です。アカウントはWebダッシュボード、ライセンス、デバイスアクティベーションを支え、マシン上のローカルMCPクライアントを承認できるようにします。アカウントはメールとパスワード、Googleでサインイン、またはGitHubでサインインで作成できます。
GitHubでサインインは、アカウントを作成またはアクセスする方法の1つです。Synapseは、Synapseアカウントの作成またはサインイン、メールの確認、デバイス承認とサブスクリプションを正しいユーザーにリンクするためだけに、GitHubのメールアドレスと基本IDを要求します。リポジトリ、組織、その他のGitHubデータへのアクセスは要求せず、GitHubサインインを使用してコードベースを読み取ったりアップロードしたりすることはありません。
詳細はプライバシーポリシーに記載されています。
Synapse MCPはマルチアプリの傘リポジトリやGitワークツリーと互換性がありますか?
はい。SynapseはGitワークツリーを透過的に検出し、仮想ワークツリーオーバーレイ(VWO)をほぼ瞬時のデルタインデックス作成(<50ms)で適用するため、複数のサブエージェントがグラフインデックスを複製することなく並行ワークツリーで動作できます。
記事と研究開発
最新のエンジニアリングインサイト
LLMコンテキスト最適化、グラフベースのコード検索、エージェントワークフローへの深掘り。
研究とインサイト
AIエージェントはあなたのお金をどう使うのか?(そしてSynapse MCPがどう節約するか)
ある研究論文によると、エージェント型コーディングタスクは標準的なコード推論の1,000倍のトークンを消費します。その理由と、Synapse MCPの精密検索、ASTアウトライナー、SmartCrusherが各根本原因にどう対処するかを解説します。
アーキテクチャ
Synapse MCPがネイティブIDEインデクサー(Cursor、Windsurf、Warp)に勝る理由
Synapse MCPのローカルASTグラフとゼロレイテンシーファイルイベントが、CursorやWindsurfが使用するクラウドベースのRAGやMerkleツリーに勝る理由を解説するアーキテクチャ深掘り。
ベンチマーク
2ms対12秒:ベンチマークがAIエージェントにgrepチェーンではなくASTグラフが必要な理由を証明
従来のシェルgrepループとSynapse MCPのローカルインメモリASTグラフエンジンを比較した実証的な「見せて語れ」ベンチマーク。2msレイテンシー対12秒、56.4%のトークン節約、85%少ないツール呼び出し。
業界インサイト
2026年のAI開発者ツール情勢:Synapse Proが$19/月である理由
Cursor、Windsurf、Devin、Warp Terminal、Claude Pro、Synapseにわたる完全な分析。$20/月が普遍的な価格アンカーである理由と、Synapseがどのようにして元を取るか。
技術研究開発
LLMがナレッジグラフでより良くコードを書く理由 — フロンティアAIエージェントのためのAST対grep
当社の研究開発からの実データ:盲目的なgrep/読み取りループをASTベースの呼び出し元/呼び出し先グラフに置き換えることで、コンテキストトークンを30〜60%節約し、誤った自信を排除し、マルチアプリリファクタリングを解決する方法。
ベストプラクティス
AIにリファクタリングを幻覚させない — Synapseが反復的な発見を排除する方法
標準的なAIエージェントがセッション時間の70%をファイルの再読み取りに浪費する理由と、ローカルAST呼び出し元グラフがゼロ破損リファクタリングのための発見ループを排除する方法。
アーキテクチャとエンジニアリング
ローカルコードナレッジグラフの仕組み — マイクロ秒BEAMエンジンの内部
Synapse MCPがETS、リポジトリごとのGenServer監視、純粋なElixir BM25F埋め込み、インメモリShadow Graph安全書き込みを使用して、BEAM上でAIエージェントにマイクロ秒のコードベースコンテキストを提供する方法。
ベンチマーク
3アームベンチマークを実行しました。クエリごとのトークンで負けました。それでも勝つ理由はこちら。
同じマシンにシェルツール、Synapse MCP、codebase-memory-mcpをインストールし、同じコードベースをインデックス化し、5つの同一クエリを実行しました。クエリごとのトークン数では負けました。それでも結果を公開します — 総セッションコストが重要だからです。
ベンチマーク
Synapse MCP対Graphify — ライブ直接対決ベンチマーク
同じマシンに両方のツールをインストールし、同じコードベース(Linuxカーネルを含む)をインデックス化し、同じクエリを実行しました。Synapseはあらゆる面で高速、軽量、安全です。完全な結果、生のタイミング、トークン数を掲載。
アーキテクチャ
KarpathyのLLM Wiki対Synapse MCP:コードに散文ではなくグラフが必要な理由
Andrej KarpathyのLLM Wiki gistは散文には優れていますが、コードは散文ではありません。コードベースに適用すると、wikiパターンは生きた構造化アーティファクトと衝突します。ここで、要約のフォルダではなく永続的なコードグラフが適切なツールであり、すべてのトレードオフの背後にある正直な理由を示します。
ベンチマーク
グラフドリフト問題は現実です。Graphifyはまだ修正できません。
Mediumの記事はまさに正しいシナリオ — 3週間前のナレッジグラフに対してリファクタリングするエージェント — を説明し、ドリフトを保証するアーキテクチャを修正する代わりに可観測性フックを処方しています。私たちはベンチマークを実行しました。ライブインメモリグラフが防ぐものをフックが修正できない理由はここにあります。
比較
Synapseの比較
同じハードウェアでのライブベンチマーク。マーケティングの主張ではなく、74,619ファイルでのtorvalds/linuxに関する実際の測定値です。
| 機能 | Synapse MCP | Graphify | Sourcegraph | Greptile |
|---|---|---|---|---|
| アーキテクチャ | BEAM · ETS · 永続デーモン | Python · NetworkX · デーモンなし | Go · Zoekt · SaaS | Vector RAG · クラウド |
| クエリ速度 | サブms · Linuxカーネル148ms | 59.3秒コールドスタート(1.6 GB JSON) | ~100ms検索 | ~500msベクトル |
| 書き込み安全性 | ✓ Shadow Graphがディスク前に検証 | ✗ 読み取りのみ | ✗ 検索のみ | ✗ 検索のみ |
| デッドコード判断 | ✓ safe_to_delete + 信頼度 | ゼロ呼び出し元関数をリスト | ✗ | ✗ |
| クラッシュ解決 | ✓ resolve_stackがASTにマップ | ✗ | ✗ | ✗ |
| トークン圧縮 | ✓ SmartCrusher 30-60% | ✗ | ✗ | ✗ |
| LinuxカーネルRAM | 877 MB | 5.21 GB | — | — |
| プライバシー | ✓ 100%ローカル · ゼロクラウド | SaaSクラウドアップロード | SaaS/セルフホスト | クラウドのみ |
| 価格 | 無料 · Pro $19/月 | 無料 · Pro $10/月 | 無料 · Enterprise | 無料 · Pro $24/月 |