seshat-mcp

Seshat — AI エージェント向けの構造的なコードインテリジェンス

エージェントはコードベースを尤度から再構築します。Seshat はそれをコンパイルします。

Seshat はリポジトリを型付きシンボルグラフに変換し（すべての関数、クラス、ルート、テーブルと、実際の依存関係エッジ、データフロー、制約を含みます）、MCP 経由でエージェントに提供します。そのため、関数を編集する前に、推測するのではなく、実際に何が壊れるかをエージェントが確認できます。

テキスト検索や埋め込みではなく、コンパイル済みの中間表現に基づいています。Seshat がある関数には呼び出し元が 3 つあると言えば、正確に 3 つです。

理由

AI コーディングエージェントは高速ですが、構造を把握できません。エージェントが関数を変更すると、その関数に依存するものすべてを確認できないことが多く、目を通していない呼び出し元を気付かないうちに壊してしまいます。AI が引き起こす回帰の多くは、まさにこれが原因です。Seshat はエージェントに全体像を与えます。

まず試す（インストールもログインも不要）

公開リポジトリを https://seshat.papyruslabs.ai/try に貼り付けて、変更によって何が壊れるかを追跡する様子をご確認ください。

インストール

npx -y @papyruslabsai/seshat-mcp setup <your-key>

無料キーは https://seshat.papyruslabs.ai で取得できます（最初の解析は無料です）。セットアップコマンドが MCP 設定を書き込み、キーを保存します。

または、手動で設定します（Claude Code、Cursor、その他の MCP クライアントに対応）：

{
  "mcpServers": {
    "seshat": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@papyruslabsai/seshat-mcp"],
      "env": { "SESHAT_API_KEY": "your-key" }
    }
  }
}

ツール

sync_project でエージェントにリポジトリを指定すると、シニアエンジニアと同じように、全体を把握し、追跡し、検証します。

全体を把握する

• list_projects — 同期済みのプロジェクト
• list_modules — レイヤーまたはモジュールごとのコードベースの構成
• query_entities — 名前、レイヤー、またはモジュールから関数、クラス、ルートを検索
• find_entry_points — ルート、エクスポート、パブリック API の範囲

シンボルを調査する

• get_entity — シグネチャ、呼び出し元、呼び出し先、データフロー、副作用、アクセスするテーブル
• get_dependencies — 実際の呼び出しチェーン、呼び出し元と呼び出し先
• get_blast_radius — 変更した場合に、間接的なものも含めて壊れるすべての要素
• get_data_flow — 関数が読み取るもの、返すもの、変更するもの
• get_optimal_context — 編集前に読むべき、最小限かつ優先順位付けされたファイル一式
• find_by_constraint — 指定したテーブルにアクセスする（または指定した特性を持つ）すべての関数
• find_dead_code — 到達不能なシンボル。安全に削除できます

呼び出し自体を確認する（JavaScript、TypeScript、Python）

• query_call_sites — 状態別の呼び出し：await されていない非同期呼び出し（未処理の Promise、条件として評価される Promise）、失敗が呼び出し元まで伝播する呼び出し（その呼び出しを囲む try や .catch がないもの）、計算された結果が破棄される呼び出し。関数ごとではなく、呼び出しごとに確認します。get_entity と get_dependencies でも、各呼び出しの状態を確認できます。

履歴を読む（リポジトリのコミット記録から取得。初回同期時に過去分を補完）

• get_lineage — ある関数が実際にどのように変化してきたか：各コミットを変更内容（本体、呼び出し、データ、シグネチャ）で分類し、CI の成功・失敗とリバート、同時に変更されるもの、そしてここで変更を最後に強いた要因を示します。重要な機能に手を加える前に確認してください。
• get_hotspots — 開発が行われている場所と失敗する場所：変更頻度が最も高いコード、変更が繰り返しリバートされる、または CI が赤のまま取り込まれる不安定な箇所、そして多用されている一方で誰も変更していないコード（安定性への圧力）
• get_co_change_clusters — 隠れたモジュール：インポートによるつながりがなくても、ファイルをまたいで一緒に変更されるコードです。あるメンバーを変更する場合、通常は残りのメンバーも変更する必要があります。

すべての回答はコンパイル済みグラフに基づき、その背後にあるカバレッジを明示します。履歴はコミットの解決結果との相関を示すものであり、その旨を明記します。根拠を示せない因果関係を主張することはありません。

テストカバレッジ、トポロジー、セマンティッククローンを扱う横断的な監査ツールは、現在強化中です。利用可能になり次第、この一覧に追加します。

プライバシー

設計上、解析は Papyrus Labs のクラウドで実行されます。コンパイル済みグラフがこの製品の競争優位性であり、抽出処理をサーバー側で行うことで保護しています。公開リポジトリは GitHub からクローンされます。非公開リポジトリには、GitHub アカウントの接続が必要です。ソースはグラフの構築のために処理され、クエリに応答するためにキャッシュされます。プライバシーポリシーは seshat.papyruslabs.ai をご覧ください。

料金

初回の抽出は無料です。無料枠を超えた後は、クエリ1件につき $0.03 です。一般的な調査では5～15件のクエリを使用します。詳細は https://seshat.papyruslabs.ai をご覧ください。

MIT ライセンスのサーバーです。記録を残した女神の名にちなんで名付けられ、エージェントが記録を読めるように作られています。