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-mcp.dev で表示このMCPを試すスポンサー

Synapse From Myelix Labs MCPで何ができますか？

  • ASTを考慮したコード検索 — AIにシンボル、正規表現パターンの検索、または50言語にわたるsemantic_search、symbol_lookup、regex_searchを使った平易な英語でのコード説明を依頼します。

  • 圧縮されたコンテキスト取得 — ファイル全体をダンプせずに、findやexplainを使って構造的なシグネチャと公開インターフェースのみを取得し、関数の概要や説明をリクエストします。

  • 影響分析 — 「この構造体を変更したら何が壊れますか？」と尋ねると、リポジトリ全体のすべての呼び出し元、呼び出し先、依存関係を500ms未満でマッピングします。

  • 安全なシミュレーション書き込み — AIにwrite_safelyでドライラン編集を実行させ、ディスクに触れる前にASTに対してシグネチャを検証します。

  • クラッシュの根本原因トレース — スタックトレースを貼り付けて、resolve_stackにフレームをインデックス化されたチャンクにマッピングさせ、実行パスを追跡して可能性の高いバグを特定します。

  • カバレッジギャップ検出 — find_testsを使用して、テストされていない正確なブランチを特定し、実際の構造的な穴をターゲットにした動作テストを生成します。

ドキュメント

主要なIDEおよびエージェントすべてと、オープンなModel Context Protocol（MCP）を介して互換性があります。

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にせよ、高価なエンタープライズクラウドエンジンを使うにせよ、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するか、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、括弧の構文を読むだけで天文学的な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行いますが、アクティブな書き込み検証が欠けています。大規模なInfoSecおよびコンプライアンス上の頭痛の種を引き起こします。さらに悪いことに、ローカルで編集を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認識型ローカルインテリジェンス

Synapse-MCPは、100%ローカルで動作するコンパイル済みのゼロ依存バイナリです。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

証明：50万行のモノレポでの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と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%

ウォールクロック

Shell

16m 56s

Synapse

7m 36s

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。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取得できます。

■ 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言語の10,000以上のファイルを数秒でマッピングします。
  • AST認識型ミニファイケーション：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、シンボルによる検索、正規表現パターンによる検索。
  • 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：ディスクに触れる前にメモリ内で編集が検証されます。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、正確なテストターゲットを推奨します。
  • 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要約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倍の情報を取得できます。

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？」と尋ねます。標準エージェントは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、下流の被呼び出し先、インターフェース契約。AIが1行も書く前に、何が壊れるかがわかります。

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

標準エージェントがコードを書くときは、コンパイルされることを願うしかありません。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反対側の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編集を拒否します。

従来のエージェント：生のまま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に貼り付けます。標準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」と指示します。標準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正確な行を強調表示します。AIは実際の構造的ギャップを修正す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：完全なテストスイートを実行し、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、ローカルマシン上で完全に実行される、コンパイル済みで高度に最適化されたバイナリです。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頭痛もなし。

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 / 方法

エンジニアリングチームが実際にSynapseを使用する方法

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最適ですが、複雑なマルチファイル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のように変わるかを以下に示します。

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AI

「auth」の盲目的なテキスト検索を実行し、見つけ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、手動で追跡する必要のある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、それらがどのように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、手動でのファイル移動の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集した500行のプルリクエストを開きます。

❌ 標準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フラグします。変更されたファイルがアプリケーションの残りにどのように影響するかはまったくわかりません。

✅ 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フラグできます：「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AI

依存関係を多用してモックし、実際のバグをゼロ件しか捕捉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、カバレッジが欠け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テストされていません」）、システムを実際に検証するターゲット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、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知っておくべきすべて。

Synapse MCPとは何か、どのように機能するのか？

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/被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数秒しかかからず、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/被呼び出し先/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るのですか？

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ミニファイ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+読み取り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、アクティブな開発開始から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？ ベクターRAGエンジンはファイルを行数で分割するため、関数を半分に切り裂き、インポートされた関数エイリアスを見落とします。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投入し、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13の統合されたMCPツールを公開しており、以下をカバーしています：

  • 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シグネチャスキャン。
  • 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。

「接続できません」/ 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、自動的に起動しません。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後、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を即座にロック解除します。次のいずれかを選択してください：

  1. Synapseを開くを押します。
  2. 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。
  3. 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コマンドの例で強力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）全体で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は完全にローカルマシン上でstdio/HTTPプロセスとして実行されます。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ません。ダッシュボードアクセス、ライセンス、および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、および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、および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はマルチアプリのアンブレラリポジトリや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、およびエージェントワークフローに関する深掘り。

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の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やマークルツリーに勝る理由に関するアーキテクチャの深掘り。

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「示す、語るな」ベンチマーク。2msのレイテンシ対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開発者ツールランドスケープ：Synapse Proが月額$19である理由

Cursor、Windsurf、Devin、Warp Terminal、Claude Pro、Synapseにわたる完全な分析。月額$20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/readループをASTバックアップの呼び出し元/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、マルチアプリの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

インメモリグラフテーブル、AST解析、SmartCrusher圧縮、および50ms未満のGitワークツリーオーバーレイに関するアーキテクチャの深掘り。

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こにあります。

同じマシンにシェルツール、Synapse MCP、および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負けました。それでも結果を公開しています — 総セッションコストが重要である理由はここにあります。