Synapse MCP from Myelix Labs

Compatible with all major IDEs and agents via the open Model Context Protocol (MCP).

CursorClaude CodeWindsurfGitHub CopilotDevinAiderClineVS CodeJetBrains AICursorClaude CodeWindsurfGitHub CopilotDevinAiderClineVS CodeJetBrains AI

LANGUAGE SUPPORT

50개 언어. 하나의 그래프.

Synapse는 별도의 플러그인, 설정, 클라우드 없이 모든 주류 프로그래밍 언어를 기본 지원하며 인덱싱, 청킹, 의존성 엣지 추출을 수행합니다.

기능형 시스템 / 저수준 OO / 범용 교육용 / 스크립팅 / IoT 데이터 / 마크업

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 / 문제점

표준 컨텍스트 엔진이 에이전트를 실패하게 만드는 이유

무료 오픈소스 스크립트를 사용하든 비싼 엔터프라이즈 클라우드 엔진을 사용하든, 에이전트는 여전히 맹목적으로 작업합니다. AI가 코드를 이해하려 할 때 실제로 내부에서 일어나는 일은 다음과 같습니다.

01 실패

오픈소스의 함정: "컨텍스트 비대화"

무료 MCP 도구와 WASM 인덱서는 단순히 터미널 명령을 자동화하거나 그래프 데이터베이스 쿼리를 LLM에 직접 덤프합니다. 에이전트가 10줄짜리 함수를 요청하면, 도구는 3,000줄짜리 전체 파일을 프롬프트에 덤프합니다. 컨텍스트 창을 소진하고, 관련 없는 배경 노이즈로 AI를 혼란시키며, 괄호 문법을 읽는 데만 천문학적인 API 비용을 지불하게 됩니다.

02 실패

엔터프라이즈 클라우드의 함정: "IP 유출"

비싼 엔터프라이즈 컨텍스트 엔진은 독점 코드베이스를 클라우드에 업로드하여 퍼지 시맨틱 검색을 수행합니다. 문자열은 매칭하지만, 활성 쓰기 검증이 부족합니다. 대규모 InfoSec 및 규정 준수 문제를 유발합니다. 더 나쁜 것은, 로컬에서 편집을 시뮬레이션하지 않기 때문에 AI가 다운스트림 아키텍처를 깨뜨리는 코드를 작성하도록 방치합니다.

03 장점

Synapse의 장점: AST 인지 로컬 인텔리전스

Synapse-MCP는 100% 로컬에서 실행되는 컴파일된 제로 의존성 바이너리입니다. 코드의 수학적 AST(Abstract Syntax Tree) 그래프를 구축합니다. 에이전트가 컨텍스트를 요청하면, Synapse는 노이즈를 제거하고 압축된 구조적 시그니처만 반환합니다. 에이전트가 파일을 쓰기 전에, Synapse는 편집을 시뮬레이션하여 빌드를 깨뜨리지 않음을 수학적으로 증명합니다.

02 / 벤치마크

증거: 50만 LOC 모노레포에서의 자율 보안 감사

동일한 프론티어 모델. 동일한 작업. 동일한 취약점 발견. 유일한 차이는 컨텍스트 엔진이었습니다.

AI 에이전트에게 프로덕션 코드베이스 감사를 맡겼습니다. 기준 에이전트는 표준 셸 및 grep 도구를 사용했습니다. 두 번째 에이전트는 Synapse-MCP만 사용했습니다.

−60% 비용 및 토큰

2.2× 더 빠름

100% 정확도

Elixir 코드베이스 · 동일한 프론티어 모델 · 자율 보안 감사

총 토큰

Shell

6,218,045

Synapse

2,487,914

-60%

API 비용

Shell

$12.63

Synapse

$5.05

-60%

실행 시간

Shell

16m 56s

Synapse

7m 36s

2.2× 더 빠름

에이전트 작업

Shell

68회 bash 호출

Synapse

36회 MCP 호출

-47%

발견된 취약점

Shell

3개 치명적

Synapse

3개 치명적

동일 03 / SYNAPSE

Synapse-MCP 배포

완전히 호환되는 MCP 서버입니다. 60초 안에 호환되는 클라이언트에 연결하고 팀이 작업하는 모든 곳에서 지속적인 구조적 코드 인텔리전스를 얻으세요.

■ 100% 로컬 🔒 종단 간 암호화 ⚡ 서브초 쿼리

무료

무료 — "골든 그래프"

• 즉시 로컬 인덱싱: 클라우드 의존성 없이 50개 언어의 10,000개 이상의 파일을 몇 초 만에 매핑합니다.
• AST 인지 축소: LLM에 보내기 전에 파일 페이로드를 축소하여 컨텍스트 소진을 방지합니다.
• 세 가지 검색 모드: 일반 영어로 질문하거나, 심볼로 조회하거나, 정규식 패턴으로 검색합니다.
• 코드베이스 인사이트: 언어 분포, 공개 API 표면, 리팩토링 기회를 자동으로 감지합니다.
• 제로 설정 구성: cursor_settings.json에 5줄을 추가하고 즉시 시작하세요.

가장 인기 있음

Pro — "섀도우 그래프" ($19/월)

• 시뮬레이션된 안전 쓰기: 편집은 디스크에 닿기 전에 메모리에서 검증됩니다. 호출자의 시그니처를 깨뜨리면 자동으로 롤백됩니다.
• 영향 및 호출자 분석: 500ms 이내에 전체 저장소에 걸쳐 영향을 받는 모든 호출자와 의존성을 표시합니다.
• 즉시 크래시 해결: 스택 트레이스를 AST 그래프에 직접 매핑하여 즉각적인 근본 원인 분석을 제공합니다.
• 테스트 인텔리전스: 테스트 스위트를 실행하지 않고 정확한 커버리지 갭을 표시하고 정밀한 테스트 대상을 추천합니다.
• 지속적 에이전트 메모리: AI가 학습한 인사이트와 요약이 그래프에 저장되어 세션 간에 코드베이스가 더 똑똑해집니다.

04 / 플랫폼

13가지 정밀 도구. 하나의 컨텍스트 엔진.

토큰 비용을 60% 절감하세요

에이전트가 PaymentService가 어떻게 작동하는지 묻는다면, 표준 도구는 3,000줄짜리 JSON 페이로드를 보냅니다. Synapse는 AST를 파싱하고 내부 함수 본문을 제거한 후 공개 인터페이스와 아웃바운드 엣지만 포함하는 외과적으로 압축된 150토큰 개요를 보냅니다. 에이전트는 비용의 일부로 10배 더 많은 저장소 구조를 얻습니다.

기존 에이전트: 전체 파일을 덤프합니다. 모든 공백과 보일러플레이트 토큰에 비용을 지불합니다.

변경 사항이 어떻게 파급되는지 이해하세요

에이전트에게 "이 User 구조체를 변경하면 어떻게 되나요?"라고 물어보세요. 표준 에이전트는 grep하고 추측합니다. Synapse는 정확한 영향을 매핑합니다 — 전체 코드베이스에 걸친 모든 인바운드 호출자, 다운스트림 호출 대상, 인터페이스 계약. AI가 한 줄도 쓰기 전에 무엇이 깨질지 볼 수 있습니다.

기존 에이전트: 먼저 쓰고, 나중에 파손을 발견합니다.

저장 전에 검증된 편집

표준 에이전트가 코드를 작성할 때, 컴파일되기를 바랄 수밖에 없습니다. Synapse 기반 에이전트가 코드를 작성할 때, Synapse는 메모리에 시뮬레이션된 섀도우 그래프를 생성합니다. AI의 편집이 프로젝트 반대편의 함수 시그니처를 깨뜨리면, Synapse는 디스크에 기록되기 전에 편집을 거부합니다.

기존 에이전트: 디스크에 원시로 쓰고 디버깅할 깨진 코드를 남깁니다.

즉시 크래시 해결

스택 트레이스를 AI에 붙여넣으세요. 표준 에이전트는 느리고 부정확한 텍스트 검색을 수행합니다. Synapse는 런타임 크래시를 파싱하고, 정확한 프레임을 로컬 코드베이스의 인덱싱된 청크와 매칭하며, 실행 경로를 추적하여 근본 원인을 정확히 찾아냅니다 — 애플리케이션을 부팅할 필요도 없습니다.

기존 에이전트: 트레이스를 문자열 검색하고, 파일을 수동으로 열고, 근본 원인을 추측합니다.

실제로 의미 있는 테스트 작성

에이전트에게 "이 모듈에 대한 테스트를 작성해"라고 말하세요. 표준 도구는 전체 테스트 스위트를 실행하고 입력을 추측합니다. Synapse는 현재 보호되지 않은 정확한 코드 줄을 강조합니다. AI는 실제 구조적 갭을 메우는 동작 테스트를 작성합니다.

기존 에이전트: 전체 테스트 스위트를 실행하고 무엇이 커버되는지 추측합니다.

100% 로컬. IP 유출 제로.

엔터프라이즈 CISO는 독점 코드를 제3자 데이터베이스에 업로드하고 싶어하지 않습니다. Synapse는 로컬 머신에서 완전히 실행되는 컴파일된 고도로 최적화된 바이너리입니다. 코드베이스는 랩톱을 떠나지 않습니다. 클라우드 없음. 규정 준수 문제 없음.

기존 에이전트: 코드베이스를 제3자 클라우드 검색 엔진에 업로드합니다. 05 / 사용 방법

엔지니어링 팀이 실제로 Synapse를 사용하는 방법

표준 AI 채팅 창은 보일러플레이트 작성에 훌륭하지만, 복잡한 다중 파일 소프트웨어 엔지니어링에는 어려움을 겪습니다. Synapse를 추가하면 실제 엔지니어링 작업의 워크플로우가 어떻게 바뀌는지 소개합니다.

01

복잡한 아키텍처 리팩토링

시나리오: AI에게 레거시 Auth 모듈을 분리하도록 요청합니다.

❌ 표준 AI

"auth"에 대한 블라인드 텍스트 검색을 실행하고, 찾은 파일을 업데이트하지만, 중첩된 백그라운드 워커의 수십 개 참조를 놓치고, 수동으로 찾아야 하는 깨진 임포트를 프로젝트에 남깁니다.

✅ Synapse-MCP

에이전트는 500ms 이내에 그래프를 쿼리하여 4개의 하위 서비스에 걸친 모든 호출자를 매핑합니다. 체계적으로 호출자를 재작성하고 메모리의 AST에 대해 새 함수 시그니처를 검증하여 — 런타임 임포트가 깨지지 않는 구조적으로 안전한 리팩토링을 제공합니다.

02

심층 버그 헌팅

시나리오: 프로덕션 웹훅이 페이로드를 드롭하고 500 오류를 반환합니다.

❌ 표준 AI

다섯 개의 서로 다른 파일을 수동으로 찾아 붙여넣도록 요청하여 연결 방식을 추측하게 하지만, 그 과정에서 컨텍스트를 잃습니다.

✅ Synapse-MCP

원시 스택 트레이스를 채팅에 붙여넣습니다. Synapse는 프레임을 파싱하고 인덱싱된 로컬 그래프에 직접 매핑합니다. 추측하는 대신, 에이전트는 실행 경로를 역추적하여 가능한 근본 원인을 표면화하고 수동 파일 탐색 시간을 절약합니다.

03

시맨틱 코드 리뷰

시나리오: 주니어 개발자가 500줄짜리 밀도 높은 Pull Request를 엽니다.

❌ 표준 AI

플랫 텍스트 diff를 읽고 누락된 타입 힌트나 이름이 잘못된 변수를 지적합니다. 변경된 파일이 애플리케이션의 나머지 부분에 어떤 영향을 미치는지 전혀 알지 못합니다.

✅ Synapse-MCP

에이전트는 PR diff를 코드베이스의 AST 그래프에 오버레이합니다. 더 넓은 아키텍처를 이해하기 때문에 실제 다운스트림 회귀를 지적할 수 있습니다: "이 PR은 구문적으로는 괜찮아 보이지만, EmailService가 의존하는 이벤트 방출을 제거합니다." 얕은 구문 검사기가 아닌 구조적 영향 리뷰를 얻습니다.

04

정밀 테스트 및 커버리지

시나리오: 테스트 커버리지가 30%인 오래된 모듈을 인수하고 AI에게 개선을 요청합니다.

❌ 표준 AI

커버리지 지표를 부풀리기 위해 의존성을 과도하게 모킹하고 실제 버그를 잡지 못하는 쓸모없는 "해피 패스" 보일러플레이트 테스트를 생성합니다.

✅ Synapse-MCP

에이전트는 로컬 그래프를 탐색하여 커버리지가 부족한 정확한 논리적 분기를 찾아냅니다. 입력을 추측하는 대신, 어떤 엣지 케이스가 노출되어 있는지 정확히 확인하고 ("validate_checkout()의 실패 상태는 완전히 테스트되지 않았습니다") 시스템을 실제로 검증하는 타겟팅된 동작 테스트를 작성합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

Synapse MCP에 대해 알아야 할 모든 것, 설정 지침, AI 코딩 에이전트 최적화 방법.

Synapse MCP란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

Synapse MCP는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 작동하는 지속적인 로컬 코드 지식 그래프 서버입니다. AI 에이전트가 문자열 매칭 grep 또는 압축되지 않은 파일 읽기에 의존하도록 강제하는 대신, Synapse는 전체 코드베이스를 AST 청크, 호출 엣지, 시맨틱 임베딩으로 인덱싱합니다. 단일 도구 호출로 100% 정확한 호출자/호출 대상 그래프와 압축된 코드 컨텍스트를 제공합니다.

Synapse MCP 그래프 쿼리는 얼마나 빠른가요?

Synapse 그래프 조회는 로컬 메모리에서 마이크로초에서 나노초 단위로 실행됩니다. 10,000개 파일 저장소 인덱싱은 몇 초밖에 걸리지 않으며, Git 워크트리에서 병렬 하위 에이전트를 실행할 때 VWO(Virtual Worktree Overlays)는 50ms 미만의 델타 인덱스를 적용합니다.

무료 버전과 Pro 버전의 차이점은 무엇인가요?

• 무료 버전 ("골든 그래프" — $0): 전체 AST 인덱싱, 3가지 검색 모드 (심볼, 정규식, 시맨틱), 컨텍스트 검색 (찾기, 설명, 온보딩), 파일 검사, 표준 쓰기, 무제한 저장소.
• Pro 버전 ("섀도우 그래프" — $19/월): 무료 버전의 모든 기능에 더해, 심층 그래프 탐색 (호출자/호출 대상/사이클), 편집 전 안전 팩, 린터 검증이 포함된 시뮬레이션된 안전 쓰기 (dry-run 포함 write_safely), 크래시 스택 트레이스 해결 (resolve_stack), 테스트 품질 분석 (find_tests), 지속적 암호화 지식 캐시, 무제한 저장소.

Synapse Pro는 어떻게 비용을 회수하나요?

프론티어 모델 API 비용은 100만 토큰당 $3~$15입니다. SmartCrusher 축소를 통해 프롬프트 토큰 소비를 30-60% 줄이고, 5-10회의 grep+read 턴을 단일 턴 마이크로초 그래프 조회로 대체함으로써, Synapse는 세션당 약 $0.25~$0.50의 원시 API 지출을 절약하여 활발한 개발 48시간 이내에 $19/월 구독 비용을 회수합니다.

Synapse는 단순한 Vector RAG 또는 RepoMix 텍스트 덤프와 어떻게 다른가요? Vector RAG 엔진은 파일을 줄 수로 분할하여 함수를 반으로 자르고 가져온 함수 별칭을 놓칩니다. RepoMix는 압축되지 않은 30,000줄 텍스트 파일을 프롬프트에 덤프하여 컨텍스트 창을 파괴합니다. Synapse는 정확한 컴파일러 AST 노드를 파싱하고, 전이 호출자 트리를 구축하며, LLM에 보내기 전에 페이로드를 30-60% 압축합니다.

Synapse MCP는 내 AI 에이전트에 어떤 기능을 제공하나요?

Synapse는 다음을 포함하는 13개의 통합 MCP 도구를 제공합니다:

• 탐색 및 검색: 의미론적 검색, 심볼 조회, 정규식 검색, 단일 턴 전이 호출자/피호출자 그래프 탐색.
• 컨텍스트 큐레이션: 편집 전 안전 팩, 코드 청크 설명, 온보딩 순서, 개요 서명 스캐닝.
• 안전한 수정: 자동 린트 검증 및 드라이런 사전 검사가 포함된 메모리 내 시뮬레이션 파일 쓰기.
• 영향 및 진단: 500ms 미만의 호출자/피호출자 영향 매핑(편집이 디스크에 닿기 전에 코드베이스 전체에서 영향을 받는 모든 호출자를 에이전트에 표시), 크래시 스택 추적을 AST 청크로 해석, 테스트 커버리지 매핑, 순환 감지.

Synapse MCP를 어떻게 설치하고 구성하나요?

다운로드로 이동하여 플랫폼용 바이너리를 설치하세요 — macOS용 .dmg, Windows용 .msi, Linux용 .deb. IDE 또는 에이전트(Claude Code, Cursor, Antigravity, Windsurf, Cline, Zed, VS Code)를 자동으로 구성합니다.

"연결할 수 없음" / ECONNREFUSED 127.0.0.1:8585은 무엇을 의미하나요?

편집기가 로컬 Synapse MCP 서버에 연결을 시도했지만 포트 8585에서 수신 대기 중인 프로세스가 없다는 뜻입니다. Synapse는 로컬 HTTP 서비스이며, 편집기가 연결하지만 자동으로 시작하지 않습니다. Cursor는 종종 이를 SSE error: fetch failed: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:8585로 기록합니다.

synapse-mcp start으로 시작한 후, synapse-mcp enable으로 향후 재부팅 후에도 계속 실행되도록 유지하세요. 편집기에서 MCP 서버를 다시 로드하거나(또는 편집기를 재시작) synapse-mcp status으로 상태를 확인하세요. 엔드포인트는 http://127.0.0.1:8585/mcp입니다.

업그레이드 후 Pro를 어떻게 활성화하나요?

체크아웃이 성공한 후, 로컬 설치에 캐시된 자격을 새로 고쳐 Pro를 즉시 잠금 해제하세요. 다음 중 하나를 선택하세요:

1. Synapse 열기를 누르세요.
2. 또는 로컬 Synapse 대시보드를 열고 사용자 탭에서 새로 고침을 누르세요.
3. 또는 터미널에서 synapse-mcp auth refresh을 실행하세요.

AGENTS.md 또는 SKILL.md 규칙 구성이 왜 필수인가요?

프론티어 LLM(Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.6 Flash, Grok 4.5)은 Unix 명령 예제에 크게 사전 훈련되어 grep 및 원시 파일 읽기 쪽으로 강한 기본 "근육 기억"을 형성합니다. 에이전트의 시스템 프롬프트에 명시적 규칙(예: .agents/skills/synapse-mcp/SKILL.md 또는 AGENTS.md)이 없으면 에이전트는 표준 셸 명령을 기본으로 사용하고 MCP 서버를 무시합니다.

synapse-mcp install을 실행하면 감지된 에이전트 구성 경로(~/.gemini/config/AGENTS.md, ~/.claude/CLAUDE.md, .cursorrules 등)에서 MCP 우선 탐색 정책을 자동으로 등록하여 도구 사용을 강제합니다.

Synapse MCP가 내 코드베이스를 클라우드로 보내나요?

아니요. Synapse MCP는 stdio/HTTP 프로세스로 로컬 머신에서 완전히 실행됩니다. 모든 AST 인덱싱, 그래프 저장, SQLite 영속성, 임베딩 계산은 로컬에서 발생합니다. 소스 코드는 일반적인 로컬 인덱싱 또는 검색의 일부로 Myelix Labs에 업로드되지 않습니다. 대시보드 액세스, 라이선스, 기기 활성화에는 무료 Synapse 계정(이메일, Google 로그인 또는 GitHub 로그인)이 필요합니다 — 해당 계정은 로컬 인덱싱과 분리되어 있으며 소스 코드를 받지 않습니다.

계정이 왜 필요하고, Google 로그인은 왜 하나요?

Synapse MCP를 사용하려면 무료 Synapse 계정이 필요합니다. 계정은 웹 대시보드, 라이선스, 기기 활성화를 지원하여 로컬 MCP 클라이언트를 머신에서 승인할 수 있게 합니다. 이메일과 비밀번호, Google 로그인 또는 GitHub 로그인으로 계정을 만들 수 있습니다.

Google 로그인은 계정을 만들거나 액세스하는 방법 중 하나입니다. Synapse는 Google 이메일 주소와 기본 신원을 요청하며, 이는 Synapse 계정 생성 또는 로그인, 이메일 확인, 기기 승인 및 구독을 올바른 사용자에 연결하는 데만 사용됩니다. Gmail, Drive, 연락처 또는 기타 Google 서비스에 대한 액세스를 요청하지 않으며, Google 로그인을 사용하여 코드베이스를 읽거나 업로드하지 않습니다.

자세한 내용은 개인정보 보호정책에 있습니다.

계정이 왜 필요하고, GitHub 로그인은 왜 하나요?

Synapse MCP를 사용하려면 무료 Synapse 계정이 필요합니다. 계정은 웹 대시보드, 라이선스, 기기 활성화를 지원하여 로컬 MCP 클라이언트를 머신에서 승인할 수 있게 합니다. 이메일과 비밀번호, Google 로그인 또는 GitHub 로그인으로 계정을 만들 수 있습니다.

GitHub 로그인은 계정을 만들거나 액세스하는 방법 중 하나입니다. Synapse는 GitHub 이메일 주소와 기본 신원을 요청하며, 이는 Synapse 계정 생성 또는 로그인, 이메일 확인, 기기 승인 및 구독을 올바른 사용자에 연결하는 데만 사용됩니다. 저장소, 조직 또는 기타 GitHub 데이터에 대한 액세스를 요청하지 않으며, GitHub 로그인을 사용하여 코드베이스를 읽거나 업로드하지 않습니다.

자세한 내용은 개인정보 보호정책에 있습니다.

Synapse MCP는 다중 앱 우산 저장소 및 Git 워크트리와 호환되나요?

예. Synapse는 Git 워크트리를 투명하게 감지하고 가상 워크트리 오버레이(VWO)를 거의 즉각적인 델타 인덱싱(<50ms)으로 적용하여 여러 하위 에이전트가 그래프 인덱스를 복제하지 않고 병렬 워크트리에서 작동할 수 있게 합니다.

기사 및 R&D

최신 엔지니어링 인사이트

LLM 컨텍스트 최적화, 그래프 기반 코드 검색, 에이전트 워크플로우에 대한 심층 분석.

아키텍처

Synapse MCP가 네이티브 IDE 인덱서(Cursor, Windsurf, Warp)를 이기는 이유

Synapse MCP의 로컬 AST 그래프와 제로 지연 파일 이벤트가 Cursor 및 Windsurf가 사용하는 클라우드 기반 RAG 및 Merkle 트리를 이기는 이유에 대한 아키텍처 심층 분석.

벤치마크

2ms 대 12초: AI 에이전트가 Grep 체인이 아닌 AST 그래프가 필요한 이유를 증명하는 벤치마크

전통적인 셸 grep 루프와 Synapse MCP의 로컬 인메모리 AST 그래프 엔진을 비교한 실증적 '보여주기, 말하지 않기' 벤치마크. 2ms 대 12초 지연 시간, 56.4% 토큰 절약, 85% 더 적은 도구 호출.

산업 인사이트

2026 AI 개발자 도구 환경: Synapse Pro가 월 $19인 이유

Cursor, Windsurf, Devin, Warp Terminal, Claude Pro, Synapse 전반에 대한 전체 분석. 월 $20가 보편적 가격 기준점인 이유와 Synapse가 자체 비용을 회수하는 방법.

기술 R&D

LLM이 지식 그래프로 더 잘 코딩하는 이유 — 프론티어 AI 에이전트를 위한 AST 대 Grep

R&D의 실제 데이터: 블라인드 grep/read 루프를 AST 기반 호출자/피호출자 그래프로 대체하면 컨텍스트 토큰을 30-60% 절약하고, 잘못된 확신을 제거하며, 다중 앱 리팩토링을 해결하는 방법.

모범 사례

AI가 리팩토링을 환각하지 못하게 하기 — Synapse가 반복적 탐색을 제거하는 방법

표준 AI 에이전트가 세션 시간의 70%를 파일 재읽기에 낭비하는 이유와 로컬 AST 호출자 그래프가 중단 없는 리팩토링을 위한 탐색 루프를 제거하는 방법.

아키텍처 및 엔지니어링

로컬 코드 지식 그래프의 작동 방식 — 마이크로초 BEAM 엔진 내부

인메모리 그래프 테이블, AST 파싱, SmartCrusher 압축, 50ms 미만 Git 워크트리 오버레이에 대한 아키텍처 심층 분석.

벤치마크

3-암 벤치마크를 실행했습니다. 쿼리당 토큰에서 졌습니다. 그래도 이기는 이유는 다음과 같습니다.

동일한 머신에 셸 도구, Synapse MCP, codebase-memory-mcp를 설치하고 동일한 코드베이스를 인덱싱한 후 5개의 동일한 쿼리를 실행했습니다. 쿼리당 토큰 수에서 졌습니다. 그래도 결과를 게시합니다 — 총 세션 비용이 중요한 이유는 다음과 같습니다.