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AI 코딩 에이전트를 위한 결정적 코드 그래프 컨텍스트 엔진 - PostgreSQL + Apache AGE + pgvector, MCP 및 REST, 루프 내 LLM은 없습니다.
개요
"왜 회의 웹훅에서 로그인 타임아웃이 발생하나요?"라고 물어보고, 실제로 답하는 8개의 심볼을 받아보세요 — 순위, 예산, 재현 가능 등. 두 개의 코딩 에이전트, 600개의 실제 병합된 변경 사항, 12개의 저장소, 6개의 언어 — 에이전트가 동일한 에이전트와 BCE를 첫 단계로 하는 것. 낯선 저장소에서 작업하는 에이전트는 무엇을 읽을지 결정해야 변경할 내용을 결정할 수 있습니다. 일반적인 답변은 청크 파일에 검색을 임베드하는 것입니다. 빌드가 저렴하고 특정 방식으로 잘못됩니다: 동작에 참여하는 코드가 아니라 질문과 비슷한 텍스트를 반환합니다. 로그인 타임아웃에 대해 물어보면, 타임아웃을 설정하는 한 함수와 변경하면 깨지는 세 명의 호출자가 아니라 타임아웃을 언급한 다섯 개의 파일이 나옵니다. 그 정보는 구조적이며, 정확한 답을 가지고 있습니다. handleLogin은 refreshSession을 호출하고, refreshSession은 SESSION_TTL를 읽으며, 정확히 한 곳에 작성됩니다. 이것이 그래프 워크입니다.
개요(AI 번역)
AI 코딩 에이전트를 위한 결정론적 코드 그래프 맥락.
"왜 회의 웹훅에서 로그인 타임아웃이 발생하나요?"라고 물어보세요. * 그리고 8개의 심볼을 얻으세요 실제로 답을 주는 것들 — 순위, 예산, 재현 가능성.
두 개의 코딩 에이전트, 600개의 실제 병합된 변경 사항, 12개의 저장소, 6개의 언어 — 에이전트가 동일한 에이전트와 BCE를 첫 단계로 하는 것.
결과 · 빠른 시작 · 에이전트에게 사용하세요 · 작동 방식 · 지원되는 모델 · 셀렉터 모델 · 문서 · 웹사이트 · 투르크체
왜 이런 게 존재하는가
낯선 저장소에서 작업하는 에이전트는 무엇을 읽을지 먼저 결정해야 합니다 무엇을 바꿀지 결정하세요. 보통 해결책은 청크된 파일에 검색을 임베드하는 것입니다. 비용이 저렴합니다 특정 방식으로 잘못 만드는 것: 오히려 질문과 비슷한 텍스트를 반환합니다 행동에 참여하는 코드가 필요합니다. 로그인 타임아웃에 대해 물어보면 타임아웃을 언급하는 다섯 개의 파일, 타임아웃을 설정하는 단일 함수와 세 명의 호출자가 아닙니다 바꾸면 끊어지는 그 부분이요.
그 정보는 구조적이며, 정확한 답을 가지고 있습니다. handleLogin 호출
refreshSession, 즉 SESSION_TTL를 읽으며, 정확히 한 곳에 쓰여 있습니다. 즉,
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README
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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
설치
uvx --from bgts-context-engine[mcp설정
{
"mcpServers": {
"bgts-context-engine": {
"command": "bce",
"args": ["serve-mcp"],
"env": { "BCE_DB_HOST": "localhost", "BCE_DB_NAME": "bce" }
}
}
}