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AIコーディングエージェント向けの決定性コードグラフコンテキストエンジン - PostgreSQL + Apache AGE + pgvector、MCP、REST、ループ内にLLMは含まれていません。
概要
「なぜ会議のウェブフックでログインタイムアウトが発生するのか?」と尋ねれば、実際に答える8つのシンボル(ランク付け、予算付き、再現可能)を入手できます。 2つのコーディングエージェント、600件の実際のマージ変更、12のリポジトリ、6言語 — エージェント一人で同じエージェントに対してBCEを第一段階とする。 見慣れないリポジトリで作業するエージェントは、何を読み取るかを決めてから何を変えるか決めなければなりません。通常の答えはチャンクファイルに埋め込み検索をすることです。これは構築が安価で、特定の方法で間違っています:動作に参加するコードではなく、質問のように見えるテキストを返します。ログインタイムアウトについて尋ねると、タイムアウトに言及されている5つのファイルが表示されます。タイムアウトを設定する関数や変更時に壊れる3つの呼び出し元ではなく。 その情報は構造的で、正確な答えがあります。handleLoginはrefreshSessionを呼び出し、SESSION_TTLを読み込みます。これは正確に一箇所に書かれています。これはグラフウォークです。
概要（AI 翻訳）
AIコーディングエージェントのための決定論的コードグラフコンテキスト。
「なぜ会議のウェブフックでログインタイムアウトが発生するのか?」と尋ねてください。*そして8つのシンボルを取得してください それが実際に答えを出している――ランク付け、予算化、再現性がある。
2つのコーディングエージェント、600件の実際のマージ変更、12のリポジトリ、6言語 — エージェント一人で同じエージェントに対してBCEを第一段階とする。
結果 ·クイックスタート ·エージェントから使う ·仕組み ·対応モデル ·セレクターモデル ·ドキュメント ·ウェブサイト ·トゥルクチェ
なぜこれが存在するのか
見慣れないリポジトリで作業するエージェントは、何を読み取るかを決めなければなりません 何を変えるか決めてください。一般的な答えはチャンクファイルに埋め込み検索をすることです。安価です 特定の方法で間違えるために:それは質問に似たテキストを返します その動作に参加するコードよりも。ログインタイムアウトについて尋ねると、 タイムアウトを言及した5つのファイルで、タイムアウトを設定する関数や3人の呼び出し元ではありません 変えたときに壊れるあのもの。
その情報は構造的で、正確な答えがある。handleLogin 呼び出し
refreshSessionはSESSION_TTLと読み、正確に一箇所に書かれます。つまり
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Why this exists
An agent working on an unfamiliar repository has to decide what to read before it can decide what to change. The usual answer is embedding search over chunked files. It is cheap to build and wrong in a specific way: it returns text that reads like the question rather than code that participates in the behaviour. Ask about a login timeout and you get the five files that mention timeouts, not the one function that sets it and the three callers that break when you change it.
That information is structural, and it has an exact answer. handleLogin calls
インストール
uvx --from bgts-context-engine[mcp設定
{
"mcpServers": {
"bgts-context-engine": {
"command": "bce",
"args": ["serve-mcp"],
"env": { "BCE_DB_HOST": "localhost", "BCE_DB_NAME": "bce" }
}
}
}