colbymchenry/codegraph

解決する課題

AIエージェントは通常、grepのようなツールを繰り返し呼び出したり、ファイルを1つずつ読み込んだりしてコード構造を探索しますが、これは低速でコストがかかります。CodeGraphは、コードベース内のすべてのシンボル、呼び出しエッジ、依存関係の事前構築済みセマンティックナレッジグラフを提供することでこの問題を解決し、エージェントがファイルをクロールするのではなく、単一の呼び出しで正確なコンテキストを取得できるようにします。

仕組み

CodeGraphは、Rustベースのカーネルを使用して、さまざまなプログラミング言語にわたる構造抽出とファイル間解決を実行します。ローカルインデックス（.codegraph/に保存）を構築し、AIエージェントがクエリを実行できるMCP (Model Context Protocol) サーバーを提供します。このシステムには、ファイルの変更を監視してグラフをリアルタイムで更新する自動同期機能が含まれており、インデックスが古くなることはありません。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、GeminiなどのAIコーディングエージェントを使用しており、トークンコストの削減、レイテンシの低減、およびエージェントによるコードベースの理解の精度向上を目指す開発者。

ハイライト

• 幅広い言語サポート： TypeScript、Python、Go、Rust、Java、C#、PHP、Ruby、C/C++、Swift、Kotlinなど、膨大な数の言語をサポートしています。
• エージェント統合： MCPサーバーを介して人気のエージェントとシームレスに連携します。
• 高性能： Rustカーネルで構築されており、高速かつ100%ローカルで動作します。
• 効率の向上： ベンチマークによると、ファイル読み取り型のエージェントと比較して、ツール呼び出し回数、処理されるトークン数、および全体的なコストが大幅に削減されます。
• ゼロコンフィグ同期： ファイルが変更されると、コードグラフが自動的に更新されます。