FalkorDB/code-graph

解决的问题

CodeGraph 通过将源代码转换为可视化的知识图谱，帮助开发者分析复杂的代码库。这使得用户能够轻松识别依赖关系、检测架构瓶颈，并优化在传统文本编辑器中难以导航的项目结构。

工作原理

该工具分析源代码（支持 Python、Java 和 C#），并将实体之间的关系映射到 FalkorDB 图数据库中。它提供了多种与数据交互的方式：

• 可视化： 基于 React 的前端，用于探索图谱。
• GraphRAG 聊天： 基于 LLM 的聊天界面，利用知识图谱回答关于代码的技术问题。
• CLI 与 MCP： 命令行工具（cgraph）和 Model Context Protocol（MCP）服务器，允许 AI 代理（如 Claude Code 或 Cursor）以编程方式索引和查询代码库。
• 分析流水线： 基于 FastAPI 的后端，负责仓库克隆、源码分析和图操作。

适用人群

• 软件架构师： 用于绘制依赖关系图并分析变更的影响。
• 开发者： 用于快速上手新项目或查找函数之间的调用链。
• AI 代理用户： 通过 MCP 向 LLM 提供结构化的、基于图的代码库上下文。

核心亮点

• GraphRAG 集成： 将知识图谱与 LLM 结合，提供更准确的代码结构回答。
• MCP 服务器： 向 AI 代理开放 7 个核心工具（如 impact_analysis、find_path）。
• 多语言支持： 内置 Python、Java 和 C# 分析器。
• 灵活部署： 支持 FalkorDB Cloud、本地 Docker 容器或嵌入式 FalkorDBLite 后端。