FalkorDB/code-graph

何を解決するか

CodeGraphは、ソースコードを視覚的な知識グラフに変換することで、複雑なコードベースを分析するためのツールです。これにより、ユーザーは依存関係を簡単に特定し、アーキテクチャ上のボトルネックを検出し、従来のテキストエディタでは難しかったプロジェクト構造の最適化が可能になります。

動作方法

このツールは、Python、Java、C#をサポートするソースコードを分析し、エンティティ間の関係をFalkorDBグラフデータベースにマッピングします。このデータに対して以下の複数の方法で対話できます：

• 可視化： Reactベースのフロントエンドでグラフを探索できます。
• GraphRAGチャット： LLMを活用したチャットインターフェースで、知識グラフを使ってコードに関する技術的質問に回答します。
• CLI と MCP： コマンドラインツール（cgraph）とModel Context Protocol（MCP）サーバーにより、AIエージェント（Claude CodeやCursorなど）がコードベースをプログラム的にインデックス化・照会できます。
• 分析パイプライン： FastAPIで構築されたバックエンドが、リポジトリのクローン、ソースコードの分析、グラフ操作を処理します。

対象ユーザー

• ソフトウェアアーキテクト： 依存関係のマッピングや変更の影響分析に役立ちます。
• 開発者： 新しい大規模なコードベースへのオンボーディングや、関数間の呼び出しチェーンの検索に役立ちます。
• AIエージェントユーザー： MCPを介して、LLMに構造化されたグラフベースのコンテキストを提供できます。

特徴

• GraphRAG統合： 知識グラフとLLMを組み合わせることで、コード構造に関するより正確な回答が可能になります。
• MCPサーバー： AIエージェント向けに7つの第一級ツール（例：impact_analysis、find_path）を公開しています。
• 多言語対応： Python、Java、C#用の組み込みアナライザーを備えています。
• 柔軟なデプロイ： FalkorDB Cloud、ローカルのDockerコンテナ、または埋め込み型のFalkorDBLiteバックエンドをサポートしています。