MCP上下文图谱压缩90% token
nascousa · reddit · 2026-07-13
作者开源了一个本地优先的 MCP 上下文图谱工具 **CGA**，把文件、符号、导入、调用、包含关系、依赖和轻量变量流放到模型上下文之外，由 MCP 客户端按任务查询图谱，再生成更小的证据包给 agent 使用。 他用 3 个真实代码仓库、每个 34 个确定性案例做了测试，结果显示： - 平均 prompt tokens 从 **5,474.95** 降到 **483.29** - 平均减少 **90.44%** - Hallucination Pressure Score 从 **17.66** 降到 **13.94**，约 **13.34%** 更低 但也有一个仓库在上下文风险指标上退化，作者因此强调：图谱切片可能过窄，不能把“上下文更少”自动等同于“更好”。他目前把图谱视为**路由层**而不是事实源，若证据过旧、过弱或动态变化，就应回退到源码搜索或 LSP。 当前实现边界包括：Python 用标准库 AST；TypeScript/JavaScript、PowerShell、Go、Rust、Java 仍是轻量抽取器而非完整编译语义。作者最后也在问：对模型最有用的信号到底是 freshness、证据来源、fallback 原因还是检索延迟。