CodeGraph: граф знаний любой папки для вашего ИИ-агента

Начните новую сессию с ИИ-ассистентом для кода вроде Claude Code или Cursor, и каждый раз увидите одну и ту же картину. Спросите про какую-нибудь функцию, и агент пойдёт по кругу: ls, grep, read_file, и снова. Он называет это исследованием, а вы платите за каждый токен, который он сжигает, пока ищет, где у вас лежит логика аутентификации.

Эта фаза поиска — скрытый налог на разработку с агентами. Модель с рассуждениями экспертного уровня ведёт себя как библиотекарь, который листает каждую книгу в здании, лишь бы найти каталог. CodeGraph меняет эту арифметику. Он отдаёт заранее построенную структурную карту кодовой базы через сервер Model Context Protocol (MCP), и агент может пропустить поиск и сразу перейти к ответу. В среднем это сокращает вызовы инструментов больше чем на 70%, а расходы на токены почти вдвое.

Что внутри

CodeGraph создан для быстрого анализа кода, и работает он за счёт трёх компонентов.

Парсинг через Tree-sitter

В центре — конвейер разбора на Tree-sitter. Инструменты поиска на регулярных выражениях сопоставляют текстовые шаблоны, а CodeGraph запускает настоящий парсер на основе грамматики. Поэтому он гораздо точнее понимает строительные блоки кода: функции, классы и связи между ними.

Мост через MCP

CodeGraph общается с агентом по MCP, который стандартизирует обмен между агентом и графом на основе JSON-RPC.

Графовая схема в SQLite

Всё извлечённое, то есть символы и связи между ними, попадает в оптимизированную графовую схему SQLite, рассчитанную на быстрые запросы, и всё это остаётся на вашей машине.

Два преимущества помимо скорости

Плотнее контекст, меньше токенов

Агентов часто захлёстывает раздутый контекст: модели скармливают большие запутанные файлы, только чтобы она нашла одну функцию. CodeGraph вместо этого даёт плотный контекст. Он вытаскивает только нужные символы и их связи, и модель получает максимум информации за минимум токенов.

Код остаётся у вас

Когда столько ИИ работает в облаке, о приватности стоит подумать. CodeGraph работает внутри локального периметра. Исходники и построенный из них граф SQLite никогда не покидают ваш компьютер, а агент обращается к локальному серверу. Ваша интеллектуальная собственность не попадает ни во внешнюю индексацию, ни в обучение.

Как это работает

Эффективность обеспечивает внутренний конвейер из четырёх этапов, который превращает сырые исходные файлы в быстрый граф знаний. Если коротко: парсер читает код, символы и связи попадают в локальное хранилище SQLite, а сервер MCP отвечает из него на запросы агента.

Установка

Превратить папку в граф знаний можно быстро, локально и за несколько шагов.

Установка пакета

CodeGraph — лёгкая утилита командной строки. Установите её глобально через npm:

npm install -g @colbymchenry/codegraph

Индексация проекта

Запустите команду init из папки проекта. CodeGraph просканирует файлы, разберёт их структуру через Tree-sitter и построит локальный граф в SQLite.

codegraph init -i

Подключение агента

Когда индексация закончится, подключите своего ассистента, будь то Claude Code, Cursor или другой, через мост MCP. С этого момента агент обращается к графу напрямую и обходится без дорогого исследования.

codegraph install

Разработчик, агент и граф работают вместе

Настоящая отдача появляется в связке из трёх участников. Вы задаёте намерение, агент рассуждает, а CodeGraph даёт структурную карту. Поскольку цикл замкнут, каждое решение опирается на то, что действительно есть в кодовой базе.

Место среди похожих инструментов

CodeGraph силён в структурном картировании, но это лишь один инструмент из целого набора, который делает агентов для кода умнее. Graphify извлекает из кодовой базы смысл, а lat.md помогает управлять намерениями. CodeGraph даёт под ними базовый структурный слой, так что все три дополняют друг друга.

Весь процесс целиком

Весь процесс локальный, приватный и встроен в ассистентов, которыми вы уже пользуетесь. Описывая символы и то, как они связаны, CodeGraph даёт агенту настоящее понимание архитектуры. Отдельный набор команд MCP позволяет ему ориентироваться в сложных кодовых базах и анализировать радиус поражения, то есть заранее видеть, какие части зависят от куска кода, пока изменение не превратилось в проблему.

Итог

Агенты, которые тратят время и деньги на исследование кодовой базы, быстро становятся дорогими. CodeGraph даёт им точную заранее проиндексированную карту, и они перестают изображать библиотекарей и начинают решать задачи. Считайте его одним слоем агентного стека: структура от CodeGraph, смысл от Graphify, намерения от lat.md. Принцип простой: самое дорогое, что может делать агент, — это осматриваться, а с картой ему достаточно просто посмотреть.