colbymchenry/codegraph

CodeGraph – AI エージェントのためのセマンティックコードインテリジェンス

概要 – 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、依存関係の知識グラフを構築するローカル実行サービス（Rust 製）です。グラフは隠しフォルダ .codegraph/ に保存され、ファイルの変更に応じて最新の状態に保たれます。

LLM 搭載ツールにとって重要な理由 – AI アシスタント（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot など）が質問に答えたり変更を加えたりするとき、通常は grep、ファイル読み取り、コールパスの結合によってコード構造を発見する必要があります。これには多くのツール呼び出し、トークン、時間がかかります。CodeGraph は、リクエストに関連する正確なシンボルとコールチェーンを含む単一の事前計算ペイロードをエージェントに提供し、発見作業を大幅に削減します。

主な機能

• フルスタック言語サポート – 30 以上の言語（TS/JS、Python、Go、Rust、Java、C/C++、Swift など）を自動解析。言語ごとの設定は不要です。
• クロスファイル、動的ディスパッチ解決 – グラフは静的 grep が見逃す呼び出しをキャプチャするため、エージェントは真のコールグラフコンテキストを取得します。
• ライブ更新 – ファイルウォッチャーがグラフを最新に保ちます。エージェントは再インデックスなしで最新状態を常にクエリできます。
• ゼロインストールランタイム – CLI は独自のランタイムをバンドルし、macOS、Linux、Windows で動作し、npm（@colbymchenry/codegraph）でもインストールできます。
• エージェント統合 – 単一の codegraph install コマンドで、MCP（マルチクライアントプロトコル）サーバーを介してサポートされているエージェント（Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、GitHub Copilot など）にサービスを接続します。
• CLI ワークフロー – codegraph init でインデックスを作成し、codegraph upgrade でツールを更新し、codegraph uninstall ですべてのエージェント設定を削除します。

パフォーマンスの証拠 – 7 つの実世界リポジトリ（VS Code、Excalidraw、Django、Tokio、OkHttp、Gin、Alamofire）でのベンチマーク結果：

• 平均コスト 44% 削減、トークン 62% 削減。
• ツール呼び出し 88% 削減（多くの場合、単一の codegraph_explore 呼び出しに）。
• グラフがある場合のファイル読み取りは 0 回、ない場合は最大 43 回。
• クエリごとに 1.4 倍から 3.6 倍の高速化。

試す方法

1. CLI をインストール（curl スクリプトまたは npm i -g @colbymchenry/codegraph）。
2. codegraph install を実行して AI エージェントを接続。
3. プロジェクト内で codegraph init を実行 – グラフを構築し .codegraph/ を作成します。
4. エージェントはコード関連のクエリに自動的にグラフを使用します。

詳細情報 – 完全なドキュメント、API リファレンス、ウェブサイトは https://colbymchenry.github.io/codegraph/ でホストされています。ホスト型 SaaS バージョンのウェイトリストは https://getcodegraph.com で利用可能です。

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TL;DR – CodeGraph は、Rust ベースで言語に依存しないコードグラフビルダーであり、人気の LLM コーディングアシスタントに接続して、単一の最新の知識ソースを提供します。これにより、発見のオーバーヘッドが削減され、トークン使用量が減り、回答が高速化され、AI 駆動のコード支援がより効率的で安価になります。