O Vexp é um mecanismo de contexto local-first que alimenta os agentes de codificação de IA com fatias precisas e relevantes da sua base de código, em vez de despejar arquivos inteiros no modelo. Ele analisa um repositório em um grafo de dependência, executa busca híbrida com classificação por grafos e retorna cápsulas de contexto compactadas que reduzem o uso de tokens em até 70%, ao mesmo tempo que melhoram a qualidade das respostas. É voltado para desenvolvedores individuais e equipes de engenharia que dependem de assistentes de IA e desejam custos mais baixos, menos edições incorretas e melhor raciocínio de múltiplos arquivos sem enviar o código-fonte para terceiros.
Como funciona
O Vexp indexa um projeto com análise tree-sitter e armazena tudo em um banco de dados SQLite local, de modo que nenhum código saia da máquina e não ocorram chamadas de rede durante a indexação ou recuperação. Em vez de tratar uma base de código como texto simples, ele constrói um grafo de símbolos e suas relações, classificando os resultados usando uma mistura de busca de texto completo, TF-IDF e centralidade de grafos. Quando um agente solicita contexto, o Vexp monta uma cápsula focada e aplica redução de esqueleto ou pivô para remover códigos não essenciais, relatando uma redução de até 97,7% nas partes que não importam para a tarefa em questão. O resultado é um prompt menor e mais preciso que mantém o agente focado no código que realmente se relaciona com a alteração atual.
Recursos principais
- Indexação nativa por grafos que mapeia dependências entre funções e arquivos.
- Recuperação híbrida combinando busca de texto completo e TF-IDF com classificação por centralidade de grafos.
- Redução de esqueleto e pivô que compacta o contexto e reduz o consumo de tokens.
- Memória de sessão que registra convenções de projetos e decisões passadas para que os agentes permaneçam consistentes ao longo de uma sessão de trabalho.
- Análise de impacto que exibe códigos dependentes antes de uma alteração, além de rastreamento de fluxo lógico no grafo de chamadas.
- Detecção de intenção com um modelo opcional acelerado por GPU no dispositivo.
- Doze ferramentas MCP abrangendo funções especializadas de busca, memória e monitoramento.
Integrações e compatibilidade
O Vexp se conecta a agentes por meio do Model Context Protocol e anuncia suporte para doze agentes em aproximadamente trinta idiomas, incluindo Claude Code, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Continue.dev, Zed, Augment, Codex, Opencode, Kilo Code, Kiro e Antigravity. Ele é distribuído como uma extensão do Visual Studio Code e como uma ferramenta de linha de comando independente instalada via npm, ajustando-se a fluxos de trabalho centrados no editor ou no terminal. Como utiliza o MCP, ele se integra às configurações de agentes existentes sem necessidade de uma integração personalizada para cada ferramenta.
Casos de uso
- Depurar e explorar códigos desconhecidos com um contexto preciso e delimitado.
- Refatorar com segurança revisando a análise de impacto antes de fazer edições.
- Geração de código consciente do contexto que respeita as convenções existentes.
- Compreender dependências que abrangem muitos arquivos em repositórios grandes.
Preços
O Vexp usa um modelo freemium, e o nível Starter não precisa de conta ou cartão de crédito para começar.
| Plano | Preço | Recursos principais |
|---|
| Starter | Grátis para sempre | Até 2.000 nós, repositório único, 7 ferramentas MCP (4 principais mais 3 de memória), 20 chamadas de pipeline e esqueleto por dia, VS Code ou CLI |
| Pro | $19/mês | Até 50.000 nós e 3 repositórios, todas as 12 ferramentas MCP, detecção de intenção, CodeLens, suporte por e-mail |
Ambos os níveis permitem repositórios individuais ilimitados, e a CLI independente está disponível em qualquer plano.
Benchmarks e credibilidade
No SWE-bench Verified, um conjunto de 100 problemas reais do GitHub, o Vexp relata uma taxa de resolução pass@1 de 73% a cerca de $0,67 por tarefa, o que apresenta como aproximadamente 22% mais barato que o segundo melhor agente, alegando resolver de sete a dez problemas exclusivos que outros agentes não alcançaram. Como a recuperação é executada inteiramente no dispositivo, esses resultados são produzidos sem enviar o código-fonte para fora do computador. O projeto é desenvolvido de forma aberta, com documentação, um artigo publicado sobre benchmarks e código-fonte disponível no GitHub sob a organização Vexp-ai.
Privacidade e design local-first
Tudo o que o Vexp faz acontece no seu próprio hardware. Os índices vivem em um SQLite local, a recuperação não faz chamadas de rede e o código nunca é enviado para um serviço externo, tornando-o prático para equipes com requisitos rígidos de conformidade ou manipulação de dados. Para desenvolvedores que pesam a assistência de IA contra o custo e a confidencialidade de enviar seu código para um serviço remoto, o Vexp posiciona a recuperação local-first como o caminho para obter contexto mais barato e privacidade robusta.
