Colby McHenry
CodeGraph는 AI 코딩 에이전트에게 코드베이스의 사전 인덱싱된 지식 그래프를 제공하는 로컬 퍼스트(local-first) 코드 인텔리전스 라이브러리, CLI 및 MCP 서버입니다.
개요
CodeGraph는 코드를 로컬 지식 그래프로 인덱싱하고, 반복적인 파일 스캔에 의존하는 대신 MCP를 통해 심볼, 관계, 임포트, 파일 및 호출 구조를 노출함으로써 AI 코딩 에이전트가 리포지토리를 더 빨리 이해할 수 있도록 돕습니다.
핵심 기능 및 역량
소프트웨어 개발자, AI 코딩 에이전트 사용자, Claude Code 사용자, Codex CLI 사용자, Cursor 사용자, OpenCode 사용자, Gemini CLI 사용자, 기술 창업자, 엔지니어링 팀, 오픈 소스 메인테이너, DevOps 엔지니어, 코드베이스 리팩토링 팀, AI 툴 빌더 및 중대형 리포지토리로 작업하는 개발자에게 이상적입니다.
- AI 코딩 에이전트가 파일을 반복해서 스캔하는 대신 구조를 쿼리할 수 있도록 코드베이스를 로컬에 인덱싱
- MCP 서버를 통해 심볼, 임포트, 관계, 파일 및 호출 구조를 노출
- 코드 이해를 위해 LLM 생성 요약 대신 결정론적 tree-sitter 파싱을 사용
- 아키텍처 질문, 리팩토링, 디버깅 및 리포지토리 탐색 시 토큰 사용량과 도구 호출을 줄임
- Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI, Kiro, Antigravity IDE 및 기타 에이전트 기반 코딩 도구와 연동
트렌딩 유즈케이스
개발자들이 CodeGraph를 선택하는 이유
CodeGraph GitHub 리포지토리를 방문하여 npm 패키지를 설치하고 프로젝트에 맞는 CodeGraph 설정을 실행하세요. CodeGraph가 지원되는 파일을 파싱하고, 생성된 심볼과 관계를 로컬 .codegraph 디렉토리에 저장하고, 선호하는 코딩 에이전트를 위한 MCP 서버를 시작할 수 있도록 리포지토리를 인덱싱하세요. 연결이 완료되면 Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI 또는 다른 호환 에이전트를 사용하여 사전 인덱싱된 로컬 코드 그래프에 액세스하여 아키텍처, 심볼, 의존성, 리팩토링 및 디버깅 질문을 할 수 있습니다.
“CodeGraph는 AI 코딩 에이전트에게 코드베이스의 로컬 사전 인덱싱 맵을 제공하여 더 적은 토큰과 더 적은 도구 호출로 구조를 더 빨리 이해할 수 있도록 합니다.”
CodeGraph 시작하기
로컬 퍼스트 인덱싱, tree-sitter 파싱, SQLite 저장소, 전체 텍스트 검색, MCP 액세스, 심볼 관계, 파일 구조, 임포트 및 에이전트 호환 툴링을 결합함으로써, CodeGraph는 개발자에게 실제 코드베이스로 작업할 때 AI 코딩 에이전트를 더 효율적으로 만들 수 있는 실용적인 방법을 제공합니다.
도구를 열고 핵심 제품 경험을 검토하세요.
계정을 만들거나 기존 워크스페이스에 접속하세요.
자신의 작업으로 속도, 품질, 적합성을 판단하세요.
최종 결정 전에 유사한 AI 도구를 확인하세요.
Colby McHenry
Colby McHenry는 AI 코딩 에이전트를 위한 오픈 소스 로컬 퍼스트 코드 인텔리전스 라이브러리, CLI 및 MCP 서버인 CodeGraph의 제작자이며, 코드 지식 그래프, tree-sitter 파싱, SQLite 인덱싱 및 토큰 효율적인 리포지토리 이해에 중점을 두고 있습니다.
CodeGraph는 AI 코딩 에이전트가 코드베이스를 더 빠르고 효율적으로 이해할 수 있도록 설계된 오픈 소스 개발자 도구입니다. 에이전트에게 grep, glob 및 read 연산으로 파일을 반복해서 스캔하도록 강제하는 대신, CodeGraph는 프로젝트의 소스 코드로부터 로컬 사전 인덱싱 지식 그래프를 빌드합니다. 지원되는 코드베이스를 tree-sitter를 사용해 파싱하고, 심볼, 파일 및 관계를 전체 텍스트 검색이 가능한 SQLite에 저장하며, MCP 서버를 통해 코드베이스 인텔리전스를 노출합니다. 이를 통해 Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI, Kiro, Antigravity IDE, Hermes Agent와 같은 도구들이 더 적은 토큰과 더 적은 도구 호출로 심볼, 호출 관계, 임포트, 파일 및 코드 구조를 쿼리할 수 있습니다. CodeGraph는 로컬 퍼스트이자 결정론적(deterministic)이기 때문에, 프로젝트 데이터를 사용자의 머신에 유지하고 LLM이 생성한 요약이 아닌 코드의 구문 트리를 기반으로 지식을 도출합니다.
github.com/colbymchenry/codegraph
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