概览
CodeGraph 通过将代码索引到本地知识图谱中，并通过 MCP 公开符号、关系、导入、文件和调用结构，从而帮助 AI 编码智能体更快地理解代码仓库，而无需依赖重复的文件扫描。
核心功能与核心能力
非常适合软件开发人员、AI 编码智能体用户、Claude Code 用户、Codex CLI 用户、Cursor 用户、OpenCode 用户、Gemini CLI 用户、技术创始人、工程团队、开源维护者、DevOps 工程师、代码库重构团队、AI 工具构建者以及处理中大型代码仓库的开发人员。
- 在本地对代码库进行索引，以便 AI 编码智能体可以查询结构，而无需反复扫描文件
- 通过 MCP 服务器公开符号、导入、关系、文件和调用结构
- 使用确定性的 tree-sitter 解析，而不是依赖 LLM 生成的摘要来理解代码
- 减少处理架构问题、重构、调试和代码仓库探索时的 Token 使用量和工具调用
- 与 Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenCode、Gemini CLI、Kiro、Antigravity IDE 以及其他智能体编码工具协同工作
热门使用场景
为什么开发人员选择 CodeGraph
访问 CodeGraph GitHub 代码仓库，安装 npm 包，然后为您的项目运行 CodeGraph 设置。对代码仓库进行索引，以便 CodeGraph 可以解析支持的文件，将生成的符号和关系存储在本地 .codegraph 目录中，并为您首选的编码智能体启动 MCP 服务器。连接后，即可使用 Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenCode、Gemini CLI 或另一个兼容的智能体来提出有关架构、符号、依赖关系、重构和调试的问题，并访问预先索引的本地代码图。”
“CodeGraph 为 AI 编码智能体提供了一个本地预索引的代码库地图，使它们能够以更少的 Token 和更少的工具调用更快地理解结构。”
如何开始使用 CodeGraph
通过结合本地优先索引、tree-sitter 解析、SQLite 存储、全文搜索、MCP 访问、符号关系、文件结构、导入和智能体兼容工具，CodeGraph 为开发人员提供了一种切实可行的方法，使 AI 编码智能体在处理真实代码库时更加高效。
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CodeGraph
Colby McHenry 是 CodeGraph 的创建者，CodeGraph 是一个开源的本地优先代码智能库、CLI 和 MCP 服务器，适用于 AI 编码智能体，专注于代码知识图谱、tree-sitter 解析、SQLite 索引和高效利用 Token 的代码库理解。
CodeGraph 是一款开源开发人员工具，旨在帮助 AI 编码智能体更快、更高效地理解代码库。CodeGraph 不会强迫智能体通过 grep、glob 和读取操作重复扫描文件，而是根据项目的源代码构建本地预索引的知识图谱。它使用 tree-sitter 解析支持的代码库，将符号、文件和关系存储在支持全文搜索的 SQLite 中，并通过 MCP 服务器公开代码库智能。这允许诸如 Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenCode、Gemini CLI、Kiro、Antigravity IDE 和 Hermes Agent 等工具以更少的 Token 和更少的工具调用来查询符号、调用关系、导入、文件和代码结构。由于 CodeGraph 是本地优先且确定性的，它将项目数据保存在用户的机器上，并从代码的语法树中衍生知识，而不是依赖于 LLM 生成的摘要。
github.com/colbymchenry/codegraph
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