OntoPrune

Neuro-Symbolic Context Pruning Middleware for Local SLMs

OntoPrune es un middleware traductor ligero que transforma código fuente en contratos de contexto mínimos utilizando representación ontológica (RDF/SPARQL), reduciendo drásticamente los tokens de entrada y la latencia TTFT (Time to First Token) para modelos de lenguaje pequeños (SLMs) y evitando alucinaciones de API.

Resultados Empíricos (Benchmark en CPU)

Evaluación real con streaming sobre sample_service.py (300+ LOC) en CPU local (12 cores):

Instalación

pip install -e .

# Con dependencias para benchmarking:
pip install -e ".[dev,benchmark]"

Modos de Uso

1. Como Servidor MCP (Model Context Protocol)

OntoPrune incluye un servidor MCP nativo (ontoprune-mcp) para integrarse con Cursor, Claude Desktop, Gemini CLI o cualquier agente:

# Ejecutar servidor MCP en transporte stdio:
ontoprune-mcp

Configuración en claude_desktop_config.json o similar:

{
  "mcpServers": {
    "ontoprune": {
      "command": "ontoprune-mcp"
    }
  }
}

Herramientas MCP expuestas:

• prune_context(file_path, target_symbol, format='stubs', include_body=False, project_root=None): Extrae el contrato podado mínimo (< 400 tokens) resolviendo dependencias entre múltiples archivos del proyecto.
• verify_response(response_code, contract_or_file, target_symbol): Detecta alucinaciones en código generado comparando contra el contrato o archivo.

2. Como Librería Python

import ontoprune

# 1. Traducir un archivo a contexto compacto podado (formato stubs)
# Resuelve automáticamente imports relativos y absolutos entre módulos del proyecto
context = ontoprune.translate(
    "services/order_service.py",
    target="procesar_orden",
    fmt="stubs",
    multi_module=True,
)
print(context)

# 2. Verificar respuestas del modelo frente al contrato
violations = ontoprune.check(llm_code_response, against=context)
if not violations:
    print("Código 100% válido")

3. Desde la Línea de Comandos (CLI & Pipes)

# Traducir función en proyectos multi-módulo:
ontoprune translate services/order_service.py procesar_orden --format stubs

# Pipeline directo con Ollama en proyectos modulares:
ontoprune translate services/order_service.py procesar_orden | ollama run qwen2.5-coder:3b

4. Ejecución del Benchmark Empírico

# Correr benchmark comparativo (Naive vs OntoPrune con ablación de formatos):
python -m ontoprune.benchmark --file fixtures/sample_service.py --func procesar_orden --backend ollama --model qwen2.5-coder:3b --compare-formats

Modelos de Monetización y Aplicación Comercial

OntoPrune resuelve dos problemas críticos de costo y confiabilidad en ingeniería de IA:

1. Token Cost Optimization Gateway (B2B SaaS / Middleware de Ahorro)

• Problema: Equipos que operan agentes de código autónomos (Devin, Cursor, Copilot Workspace) gastan miles de dólares mensuales en tokens de entrada donde más del 80% es código irrelevante.
• Solución: OntoPrune como proxy o sidecar que poda el contexto antes de enviarlo a APIs comerciales (Gemini, Claude, OpenAI), reduciendo la factura de tokens en un 85%.
• Monetización: Cobro basado en porcentaje de ahorro (gain-share: ej. 10% del ahorro mensual generado).

2. Local-First Developer Tooling (Edición Profesional / Equipos)

• Problema: Desarrolladores y empresas que requieren privacidad estricta ejecutan SLMs en laptops o servidores locales (Ollama/vLLM), sufriendo latencias inaceptables en CPU.
• Solución: OntoPrune reduce el TTFT de 22s a 3.3s (6.7x más rápido).
• Monetización: Versión open-source para desarrolladores individuales + licencia empresarial para equipos (soporte multi-repositorio, telemetría y reglas de cumplimiento de arquitectura).

3. Agent Compliance & CI/CD Security Gate

• Problema: Los agentes de código alucinan APIs y rompen contratos de software en producción.
• Solución: ontoprune check como paso automatizado en GitHub Actions / GitLab CI que bloquea pull requests con llamadas no autorizadas al grafo del sistema.
• Monetización: Modelo SaaS de auditoría y seguridad para código generado por agentes.