codegraph：让编程 Agent 通过本地知识图谱理解代码
一分钟看懂
CodeGraph 会在本地为代码库预先建立符号、调用关系和依赖图，并通过命令行与 MCP 工具提供给 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini、OpenCode、Kiro、GitHub Copilot 等编程 Agent。它的目标是减少 Agent 为理解项目结构而反复搜索和逐文件读取代码的过程。
你可以用它做什么
- 查询函数、类、接口及其调用者、被调用者和依赖关系。
- 在修改代码前分析影响范围和可能受波及的调用链。
- 让编程 Agent 获取与问题相关的代码片段，而不是逐个文件搜索。
- 在代码变更后自动同步索引，维持知识图谱的新鲜度。
- 分析多语言项目以及常见 Web 框架的路由与处理器关系。
主要能力
项目使用 Rust 内核解析多种主流语言，并把符号、调用边和依赖保存到本地 SQLite 图中。它提供全文搜索、调用关系探索、影响分析、文件变更监听和自动同步，也识别多种 Web 框架路由以及部分 Swift、Objective-C、React Native 与 Expo 跨语言连接。安装器可为多个受支持 Agent 配置 CodeGraph MCP 服务。
适合哪些人
它适合在中大型代码库中使用编程 Agent 的开发者，尤其是需要频繁理解调用链、评估改动影响或维护多语言项目的团队。小型项目也能使用，但收益更取决于问题是否需要跨文件结构分析。
怎么开始使用
macOS 和 Linux 可使用官方安装脚本，Windows 提供 PowerShell 安装脚本；已有 Node.js 的用户也可以通过 npm 方式运行。安装 CLI 后执行 codegraph install 把 MCP 服务接入所用 Agent，再进入项目目录运行 codegraph init 建立 .codegraph/ 本地索引。默认文件监听器会在后续代码变化时自动更新图谱。
使用前需要知道
项目声明索引和查询均在本地完成，不要求 API 密钥，但初次索引大型仓库仍会消耗 CPU、内存、磁盘和时间。官方基准显示它能减少总工具调用和处理令牌，但其单次密集返回可能在长会话中保留更多上下文，因此小上下文窗口需要控制查询范围。安装器会修改受支持 Agent 的本地配置，使用前应审查变更并确认团队允许引入相关 MCP 工具。项目采用 MIT 许可证。