Sense

Sense ⠎⠑⠝⠎⠑

AI コーディングエージェント向けに構築された、コードベースのコンテキストを提供する MCP サーバーです。

「この関数を呼び出しているのは誰？」という質問に答えるために、AI エージェントは19個のファイルを読み込みます。コードベースのテキストは持っていても、その構造を示す地図がないからです。タスクのたびに構造を再導出し、grep の連鎖をたどってトークンを浪費し、存在しない依存関係を幻覚します。Sense はリポジトリを一度インデックス化し、MCP 経由でシンボルグラフとセマンティックコード検索を提供します。Claude Code、Cursor、Codex CLI、その他あらゆる MCP クライアントは、同じタスクをツール呼び出し19回ではなく10回で、228Kトークンではなく156Kトークンで、同じ正確さを保ちながら完了します（bench/）。

バイナリは1つ、ローカルインデックスは1つ、AI 向けツールは4つ。SaaS アカウントも、API キーも、クラウドへの依存も不要です。

Sense はあなたのマシン上で動き、習得に手間はかかりません。そして、あなたのためのものではありません。あなたの AI のためのものです。

初めての方は、ガイドから始めてください。読者の立場に応じて、各ドキュメントへの道筋を案内します。

Sense が大切にしていること

コードベースとは、単なるテキストではなく構造です。何が何を呼び出すか、何が何を壊すか、チームがどのようにコードを書くかを示すグラフは現実に存在し、把握でき、保持する価値があります。Sense はそれをあなたのマシン上に保管し、AI に渡します。

ほかのすべては、ここから導かれます。コードはあなたのものだからローカルで動作します。理解のために変更権限は必要ないから読み取り専用です。AI に必要なのは、選択肢が100個あることではなく、きちんと動くツールがいくつかあることだから、ツールは4つです。

これらは機能ではありません。Sense の形を決める理由です。

AI が得られるもの

AI 向けのツールは4つ。あなた向けの CLI はフル機能。余計なものはありません。

ツール	機能
sense_graph	シンボルの関係、呼び出し元、呼び出し先、継承、テスト、デッドコード
sense_search	キーワード検索とテキスト検索へのフォールバックを備えた、バイエンコーダーとクロスエンコーダーを組み合わせたハイブリッドなセマンティックコード検索
sense_blast	影響範囲、影響を受けるコード、影響を受けるテスト、リスクスコア
sense_conventions	ソースコードから検出したプロジェクトの慣習

AI は「これを呼び出しているのは誰？」という質問に答えるために、30個のファイルを読む必要がなくなります。依存関係を幻覚しなくなります。正しくてもチームの書き方に合わないコードを書くこともなくなります。

慣習の検出

4つのツールのうち、慣習の検出は、他にうまくできるものがほとんどない機能です。AI ツールが苦手なのは構造だけではありません。スタイルも苦手です。正しいコードを書いても、あなたのコードベースでの書き方には従いません。

Sense は実際のソースコードからパターンを検出します。主要な型とその宣言、フレームワークのイディオム（Rails の関連付け、Go のインターフェース、Django のモデル）、アーキテクチャのレイヤー、命名規則などです。AI は説明されるからではなく、これらのパターンを見ることで、それに沿って書くようになります。慣習の検出は単なる機能ではありません。AI が書いたコードを、チームに馴染むものにする要です。

変更点

7 つの実際のコードベース（Discourse、Flask、Next.js、Axum、Gin、Javalin、および非公開の E コマースリポジトリ）で測定しました。 詳しい方法と生データについては、bench/ をご覧ください。Serena、Probe、GitNexus、コード検索 MCP との直接比較のリーダーボードについては、docs/bench-leaderboard.svg をご覧ください。

指標	Claude Code (Opus 4.6)	Claude Code (Opus 4.6) + Sense	変化
タスクあたりのツール呼び出し回数	19	10	-47%
タスクあたりのトークン数	228K	156K	-32%
タスクあたりのコスト	$0.42	$0.31	-26%
セッション時間	91s	73s	-19%
10 万トークンあたりのスコア	0.19	0.30	+64%
1 分あたりのスコア	0.28	0.38	+37%

正確性はそのままに、作業量を大幅に削減します。Sense がモデルを賢くするわけではありません。モデルに構造的な理解を与えることで、無駄な作業を減らします。

構造的なタスク

テキストを読むだけでなく、コード間の関係を理解する必要があるタスクでは、Sense が優位性を発揮します。

タスクの種類	ベースライン	+ Sense	理由
影響範囲	0.17	0.25	事前計算された依存関係グラフと手動での grep の連鎖との比較
呼び出し元の検索	0.27	0.33	グラフ検索と数十個のファイルの読み込みとの比較
デッドコード	0.00	0.05	ベースラインではまったく実行できません
セマンティック検索	0.36	0.38	テキストフォールバックを備えた 2 段階検索（バイエンコーダー + クロスエンコーダー）

Sense が役立たないケース

Sense が提供するのは構造的な理解であり、汎用検索エンジンではありません。ログメッセージの検索や文字列リテラルの場所の特定など、根本的にテキストの grep で済むタスクでは、通常の grep が適切なツールであり、Sense を使っても何も加わりません。検索のテキストフォールバック（ripgrep）がこの差をある程度埋めますが、あくまでフォールバックであり、置き換えではありません。

インストール

curl -fsSL https://luuuc.github.io/sense/install.sh | sh

または、最新リリースからご利用の OS 用のバイナリをダウンロードして解凍し、sense を PATH 上の任意の場所に移動します。

リリースの検証（任意）

各リリースのチェックサムファイルは Sigstore で署名されています（キーレスで、このリポジトリのリリースワークフローに紐付けられています）。cosign をインストールした状態で、次を実行します。

cosign verify-blob \
  --certificate-identity-regexp '^https://github.com/luuuc/sense/\.github/workflows/release\.yml@refs/tags/v.+$' \
  --certificate-oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com \
  --certificate sense_<version>_checksums.txt.pem \
  --signature sense_<version>_checksums.txt.sig \
  sense_<version>_checksums.txt

アーティファクトにはビルド来歴の証明も付属しています。gh attestation verify sense_<version>_<os>_<arch>.tar.gz --owner luuuc を実行してください。

Go を使用する場合（1.26 以降）

go install github.com/luuuc/sense/cmd/sense@latest

コードベースをインデックス化する

cd /path/to/project && sense scan

tree-sitter でコードを解析し、シンボルと関係を抽出して、同梱の ONNX モデルですべてを埋め込み、ローカルの .sense/ インデックスに書き込みます。実行するたびに差分更新されます。

AI を接続する

cd /path/to/project && sense setup

インストール済みの AI ツール（Claude Code、Cursor、Codex CLI、OpenCode、Windsurf、Cline）を自動検出し、それぞれの連携設定を書き込みます。

• .mcp.json ／ .cursor/mcp.json ／ .codex/config.toml ／ opencode.json：検出されたツール（または任意の MCP クライアント）の MCP サーバーエントリー
• CLAUDE.md ／ .cursorrules ／ AGENTS.md：ツール置換テーブルを含むルーティングガイダンス。単一の共有ソースから生成されます
• .claude/settings.json：Claude を Sense のツールへ誘導するライフサイクルフック
• .claude/skills/ と .opencode/skills/：探索、影響分析、規約のワークフロースキル

Windsurf と Cline はグローバル設定からのみ MCP サーバーを読み込むため、この 2 つについては sense setup が AGENTS.md を書き込み、手動で追加するエントリーを表示します。

手動での設定は不要です。sense setup を実行するだけで、AI がコードの構造を理解できるようになります。

Sense は、コードベースのコールドスタートマップである .sense/summary.md も生成します（主要な名前空間、ハブシンボル、エントリーポイント、規約）。AI はセッション開始時にこれを読み込み、プロジェクトの構造をすぐに把握します。把握のためのツール呼び出しは不要です。

Sense のアップグレード後に再設定するには：

sense setup

設定したら、そのまま使えます

sense setup の後は、何もする必要はありません。エディターがすでに起動している MCP サーバーは、バックグラウンドで作業ツリーを監視し、変更が加わるたびに再インデックスするため、編集が AI によるものでも、自分でエディターを操作したものでも、git pull によるものでも、ブランチ切り替えによるものでも、インデックスは最新の状態に保たれます。別のプロセスを起動する必要も、--watch を覚えておく必要もありません。スキャンのたびにサマリーが再生成されます。AI はより速く回答し、トークンの消費も減ります。以前は感じていた不便さも、いつしか意識しなくなります。

仕組み

Sense は tree-sitter でコードベースを解析し、シンボル（関数、クラス、モジュール、メソッド）とその関係（呼び出し、インポート、継承）を抽出します。次に、バンドルされた量子化 ONNX モデルで各シンボルを埋め込み表現に変換し、すべてを .sense/ 内のローカル SQLite インデックスに保存します。

cd /path/to/project && sense scan

これ以降、AI は MCP を通じて構造に関する質問ができます。これらは AI が呼び出すツールです。検証のために手動で実行することもできます。全リファレンスについては、CLI.md を参照してください。

MCP サーバーはクエリに回答するだけではありません。エディターセッションの間、デバウンス付きファイルシステム監視機能で作業ツリーを監視し、リクエスト処理とは別に、変更されたファイルをバックグラウンドで再インデックスします。ブランチ切り替え時は、すべてのファイル変更に反応するのではなく、git diff から一度だけ再インデックスします。数マイクロ秒前に変更されたファイルをクエリした場合は、回答前にサーバーがそのファイルだけをインラインで修復するため、編集が見落とされることはありません。一度にインデックスするプロジェクトは 1 つです。単一書き込みロックにより、2 つ目のエディターウィンドウや、ターミナルで実行する sense scan --watch は、二重にインデックスすることなく読み取りを処理します。バックグラウンド監視を無効にするには、.sense/config.yml で watch: false を設定してください。

パフォーマンス

Sense はワークフローに自然に溶け込みます。クエリはミリ秒単位で解決されるため、AI は処理が滞ることなく構造について推論できます。

操作	計測値（p50 ／ p95）
グラフクエリ	0.2ms ／ 3ms
影響範囲	0.1ms ／ 10ms
規約	16ms ／ 16ms
コールドスタート	48ms
フルスキャン	4.9s
増分スキャン	2.3s

Sense 自身のコードベース（382 ファイル、4,032 シンボル）で計測しています。プロジェクトのローカルな数値を確認するには、sense benchmark を実行してください。

Sense が目指さないもの

コードエディターではありません。トークンオプティマイザーではありません。検索エンジンではありません。機能数を競う製品ではありません。何にも依存しません。目標としないものは省略ではなく、製品のあり方を形づくるものです。詳細は NON-GOALS.md をご覧ください。

対応プラットフォーム

プラットフォーム	状況
Linux amd64	対応
Linux arm64	対応
macOS Apple Silicon (arm64)	対応
macOS Intel (amd64)	対応（レガシー）
Windows	WSL2 を使用して対応

Windows ネイティブビルドはまだ利用できません。WSL2 で Linux バイナリを使用してください。

macOS Intel 版のバイナリは現在も提供され、動作しますが、macOS 10.15（Catalina）以降が必要です。また、Microsoft が ONNX Runtime 1.23.1 以降の macOS x86_64 ランタイムビルドを提供しなくなったため、古いバンドル済みランタイム（ONNX Runtime 1.23.1）に固定されています。この依存関係は固定されており、更新できないため、Mac では Apple Silicon を推奨します。

要件

• バイナリ用に約 60 MB のディスク容量
• .sense/ インデックス用に 100～200 MB（プロジェクトの規模によって異なります）

言語サポート

Sense は解析に tree-sitter を使用します。2 つのティアにわたる 13 言語向けの抽出器が含まれています。

フルティア。 シンボル、呼び出し、継承、インポート、影響範囲、セマンティック検索、およびフレームワーク固有の推論に対応します。

言語	フレームワークのサポート
Ruby	Rails（関連付け、コールバック、ルート）、Stimulus、Turbo
TypeScript / JavaScript	React（JSX コンポーネントの呼び出し）
Go	-
ERB	Stimulus、Turbo（JS コントローラーへの言語横断エッジ）

標準ティア。 シンボル、呼び出し、継承、インポート、影響範囲、およびセマンティック検索に対応します。

言語	備考
Python	Django（モデル、URL パターン）、FastAPI（ルート、Depends）
Rust	構造体、トレイト、列挙型、impl ブロック
Java	クラス、インターフェース、列挙型、レコード
Kotlin	クラス、インターフェース、オブジェクト
C#	クラス、インターフェース、構造体、名前空間
C++	クラス、構造体、名前空間（:: スコープ）
C	関数、構造体、列挙型
PHP	クラス、インターフェース、トレイト（\ スコープ）
Scala	クラス、トレイト、オブジェクト

Java、Kotlin、C#、C++、C、PHP、Scala では、手書きのウォーカーではなく、テーブル駆動型の汎用抽出器を使用しています。それぞれ約 25 行の設定で構成されています。Python と Rust には専用の抽出器があり、Python では Django と FastAPI の推論にも対応しています。新しい言語の追加についてはCONTRIBUTING-A-LANGUAGE.mdを、フレームワークのサポート（およびそれに伴うデッドコードの細分化）の追加についてはCONTRIBUTING-A-FRAMEWORK.mdを参照してください。

記事

コードベースインテリジェンス、ベンチマーク手法、Sense の開発思想について詳しく解説しています：ARTICLES.md。

フィードバック

問題はgithub.com/luuuc/sense/issuesで報告してください。

開発

make build    # build the binary
make test     # run tests
make lint     # run linters
make ci       # all of the above

コントリビューション

Sense は v1 の機能が完成しています。外部からのコントリビューションは、新しい言語やフレームワーク、言語またはフレームワーク向けのデッドコードの細分化、AI ツールとの統合の 3 分野で受け付けています。バグ修正はいつでも歓迎しますが、新機能の追加は受け付けていません。対象範囲の詳細と手順ガイドはCONTRIBUTING.mdに記載されています。

• CONTRIBUTING-A-LANGUAGE.md：新しい言語の追加。
• CONTRIBUTING-A-FRAMEWORK.md：フレームワークのサポートとデッドコードの細分化。
• CONTRIBUTING-AN-AI-TOOL.md：新しい AI コーディングツールとの統合。

ライセンス

MIT。LICENSEを参照してください。