FalkorDB/code-graph

解決的問題

CodeGraph 透過將原始碼轉換為可視化的知識圖譜，協助開發者分析複雜的程式碼庫。這讓使用者能輕鬆識別相依性、偵測架構瓶頸，並優化在傳統文字編輯器中難以導航的專案結構。

如何運作

此工具分析原始碼（支援 Python、Java 與 C#），並將實體間的關係映射至 FalkorDB 圖資料庫。它提供多種方式與資料互動：

• 可視化： 基於 React 的前端，用於探索圖譜。
• GraphRAG 聊天： 基於 LLM 的聊天介面，利用知識圖譜回答關於程式碼的技術問題。
• CLI 與 MCP： 命令列工具（cgraph）與 Model Context Protocol（MCP）伺服器，讓 AI 代理（如 Claude Code 或 Cursor）能以程式化方式索引與查詢程式碼庫。
• 分析流程： 基於 FastAPI 的後端，負責倉儲克隆、原始碼分析與圖操作。

適用對象

• 軟體架構師： 用於繪製相依性圖並分析變更的影響。
• 開發者： 用於快速上手新專案或尋找函式之間的呼叫鏈。
• AI 代理使用者： 透過 MCP 向 LLM 提供結構化、基於圖的程式碼庫上下文。

主要特色

• GraphRAG 整合： 將知識圖譜與 LLM 結合，提供更精確的程式碼結構回應。
• MCP 伺服器： 向 AI 代理開放 7 個核心工具（例如 impact_analysis、find_path）。
• 多語言支援： 內建 Python、Java 與 C# 分析器。
• 彈性部署： 支援 FalkorDB Cloud、本地 Docker 容器，或嵌入式 FalkorDBLite 後端。