CodeGraph
CodeGraph é uma biblioteca de inteligência de código local-first, CLI e servidor MCP que fornece aos agentes de codificação de IA um gráfico de conhecimento pré-indexado de uma base de código.
Visão geral
O CodeGraph ajuda os agentes de codificação com IA a compreender repositórios mais rapidamente indexando o código em um gráfico de conhecimento local, expondo símbolos, relacionamentos, importações, arquivos e estruturas de chamadas via MCP, eliminando a dependência de varreduras repetidas de arquivos.
Recursos Principais e Capacidades
Ideal para desenvolvedores de software, usuários de agentes de codificação com IA, usuários de Claude Code, usuários de Codex CLI, usuários do Cursor, usuários do OpenCode, usuários de Gemini CLI, fundadores técnicos, equipes de engenharia, mantenedores de código aberto, engenheiros de DevOps, equipes de refatoração de base de código, criadores de ferramentas de IA e desenvolvedores que trabalham com repositórios de médio a grande porte.
- Indexe uma base de código localmente para que os agentes de codificação com IA possam consultar a estrutura em vez de realizar varreduras repetidas em arquivos
- Exponha símbolos, importações, relacionamentos, arquivos e estruturas de chamadas por meio de um servidor MCP
- Utilize a análise determinística do tree-sitter em vez de resumos gerados por LLM para a compreensão do código
- Reduza o uso de tokens e as chamadas de ferramentas para perguntas sobre arquitetura, refatorações, depuração e exploração de repositórios
- Trabalhe de forma integrada com Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI, Kiro, Antigravity IDE e outras ferramentas de codificação agentônicas
Casos de Uso Populares
Por que os Desenvolvedores Escolhem o CodeGraph
Visite o repositório do CodeGraph no GitHub, instale o pacote npm e execute a configuração do CodeGraph no seu projeto. Indexe o repositório para que o CodeGraph analise os arquivos suportados, armazene os símbolos e relacionamentos gerados no diretório local .codegraph e inicie o servidor MCP para o seu agente de codificação preferido. Uma vez conectado, utilize o Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI ou outro agente compatível para fazer perguntas sobre arquitetura, símbolos, dependências, refatoração e depuração com acesso ao gráfico de código local pré-indexado.
“O CodeGraph fornece aos agentes de codificação de IA um mapa local pré-indexado da sua base de código para que eles possam entender a estrutura com mais rapidez, usando menos tokens e menos chamadas de ferramentas.”
Primeiros Passos com o CodeGraph
Ao combinar indexação local-first, análise tree-sitter, armazenamento SQLite, busca em texto completo, acesso via MCP, relacionamentos de símbolos, estrutura de arquivos, importações e ferramentas compatíveis com agentes, o CodeGraph oferece aos desenvolvedores uma maneira prática de tornar os agentes de codificação com IA muito mais eficientes ao trabalhar com bases de código reais.
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CodeGraph
Colby McHenry é o criador do CodeGraph, uma biblioteca de inteligência de código local-first de código aberto, CLI e servidor MCP para agentes de codificação com IA, focado em gráficos de conhecimento de código, análise tree-sitter, indexação em SQLite e compreensão de repositórios com eficiência de tokens.
CodeGraph é uma ferramenta de desenvolvedor de código aberto projetada para ajudar agentes de codificação com IA a entender bases de código de forma mais rápida e eficiente. Em vez de forçar os agentes a escanear repetidamente os arquivos com operações como grep, glob e leitura, o CodeGraph constrói um gráfico de conhecimento local pré-indexado a partir do código-fonte do projeto. Ele analisa as bases de código suportadas usando tree-sitter, armazena símbolos, arquivos e relacionamentos no SQLite com busca em texto completo e expõe a inteligência da base de código por meio de um servidor MCP. Isso permite que ferramentas como Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Gemini CLI, Kiro, Antigravity IDE e Hermes Agent consultem símbolos, relações de chamadas, importações, arquivos e a estrutura do código utilizando menos tokens e menos chamadas de ferramentas. Por ser local-first e determinístico, o CodeGraph mantém os dados do projeto na máquina do usuário e extrai o conhecimento a partir da árvore de sintaxe do código, em vez de resumos gerados por LLM.
github.com/colbymchenry/codegraph
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