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August 2, 2026 · View on GitHub

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AI 코딩 어시스턴트를 위한 누적형 컨텍스트 엔진

graperoot.dev · 문서 · 벤치마크 · Pro · Discord

PyPI License Platform Discord Stars


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GrapeRoot란?

GrapeRoot는 당신과 AI 코딩 어시스턴트 사이에 위치하는 오픈소스 컨텍스트 엔진입니다. 코드베이스의 시맨틱 그래프 — 파일, 심볼, 임포트, 호출 체인 — 를 구축하고, AI가 프롬프트를 받기 전에 정확히 필요한 코드를 미리 로드합니다.

그 결과: AI가 탐색이 아닌 추론에 토큰을 사용합니다.

실행: dgc /path/to/project

1. 프로젝트 스캔 → 시맨틱 그래프 생성 (파일, 심볼, 임포트)
2. 질문 입력
3. 그래프가 관련 파일 식별 → 컨텍스트에 패킹
4. AI가 질문 + 올바른 코드를 미리 받아 처리
5. 더 적은 턴, 더 적은 토큰, 더 나은 답변

토큰 절감 효과는 세션 전체에 걸쳐 복리로 누적됩니다. 그래프는 어떤 파일이 읽히고, 편집되고, 조회되었는지 기억하여 — 매 턴이 더 저렴해집니다.


성능 결과

여러 실제 코드베이스(파일 7,700개 이상)와 50개 이상의 엔지니어링 프롬프트로 벤치마크:

지표GrapeRoot 미사용GrapeRoot 사용
프롬프트당 비용$0.49$0.27
작업당 평균 턴 수11.73.5
평균 응답 시간172s124s
품질 (점수)76.6 / 10086.6 / 100
비용 승률10개 프롬프트 중 10개

작업 유형별 비용 절감

작업 유형비용 절감
마이그레이션 및 아키텍처 설계최대 81%
성능 분석최대 80%
테스트 및 테스트 생성최대 76%
풀스택 디버깅최대 73%
기능 개발최대 71%
코드 설명 및 감사최대 55%
대규모 코드베이스 (7k+ 파일, 평균)평균 43%

절감 효과는 세션 전반에 걸쳐 복리로 누적됩니다 — 3턴에서 절약한 토큰은 이후 모든 턴의 캐시 재청구도 방지합니다. 위의 모든 작업 유형에서 품질은 동등하거나 향상됩니다.

전체 벤치마크 방법론 및 결과: graperoot.dev/benchmarks


지원되는 AI 도구

도구명령어지원 상태
Claude Codedgc✅ 전체 지원
OpenAI Codex CLIdg✅ 전체 지원
Cursorgraperoot . --cursor✅ 전체 지원
Gemini CLIgraperoot . --gemini✅ 전체 지원
OpenCodegraperoot . --opencode / dgo✅ 전체 지원
GitHub Copilotgraperoot . --copilot✅ 전체 지원
OpenClawgraperoot . --openclaw✅ 전체 지원
Kilocodegraperoot . --kilocode✅ 전체 지원
MiMo Codegraperoot . --mimocode✅ 전체 지원
Antigravitygraperoot . --antigravity✅ 전체 지원

지원 프로그래밍 언어

TypeScript · JavaScript · Python · Go · Swift · Rust · Java · Kotlin · Scala · C# · Ruby · PHP


설치

macOS / Linux:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/kunal12203/Codex-CLI-Compact/main/install.sh | bash
source ~/.zshrc   # 또는 ~/.bashrc / ~/.profile

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/kunal12203/Codex-CLI-Compact/main/install.ps1 | iex

Windows (Scoop):

scoop bucket add dual-graph https://github.com/kunal12203/scoop-dual-graph
scoop install dual-graph

사전 요구사항: Python 3.10+, Node.js 18+, 그리고 지원되는 AI 도구 중 하나. 인스톨러가 누락된 도구를 감지하고 자동 설치를 제안합니다.


사용법

중요: MCP 서버가 올바르게 실행되도록 항상 claude 대신 dgc를 사용하세요.

Claude Code

dgc                                      # 현재 디렉터리 스캔, Claude 실행
dgc /path/to/project                     # 특정 프로젝트 스캔
dgc /path/to/project "fix the login bug" # 프롬프트와 함께 시작

OpenAI Codex CLI

dg                              # 현재 디렉터리 스캔
dg /path/to/project             # 특정 프로젝트 스캔
dg /path/to/project "add tests" # 프롬프트와 함께 시작

인터랙티브 선택기 (v3.9.99 신기능)

graperoot          # 디렉터리 확인 + 방향키 도구 선택기 표시
graperoot .        # 동일, 현재 디렉터리에서 선택
graperoot --version   # 현재 버전 출력
graperoot --update    # 강제 자가 업데이트

graperoot로 모든 도구 사용

graperoot . --cursor          # Cursor
graperoot . --gemini          # Gemini CLI
graperoot . --opencode        # OpenCode
graperoot . --copilot         # GitHub Copilot
graperoot . --openclaw        # OpenClaw
graperoot . --kilocode        # Kilocode
graperoot . --mimocode        # MiMo Code
graperoot /path --gemini "add tests"   # 특정 프로젝트 + 프롬프트

Windows

dgc .                          # 프로젝트 디렉터리 내부에서 실행
dgc "D:\projects\my-app"       # 임의의 드라이브, 임의의 경로
dg "C:\work\backend"           # Codex CLI
dgc --gemini "D:\projects\app" # Windows에서 Gemini CLI

작동 원리

  1. 그래프 스캔 — 최초 실행 시, GrapeRoot가 파일, 함수, 클래스, 임포트 관계를 추출하여 .dual-graph/에 로컬 그래프로 저장합니다.
  2. 컨텍스트 검색 — 질문할 때마다 그래프가 가장 관련성 높은 파일의 순위를 매기고 AI에게 전달되기 전 프롬프트에 패킹합니다.
  3. 세션 메모리 — 읽히거나 편집되거나 조회된 파일은 이후 턴에서 더 높은 가중치를 받습니다. 컨텍스트가 누적됩니다.
  4. MCP 도구 — AI가 더 깊이 탐색해야 할 때 그래프 인식 도구(graph_read, graph_retrieve, graph_neighbors)를 통해 추가 탐색이 가능합니다.

모든 처리는 로컬에서 이루어집니다. 코드는 외부로 전송되지 않습니다.


데이터 및 파일

모든 데이터는 <project>/.dual-graph/에 저장됩니다 (.gitignore에 자동 추가):

파일설명
info_graph.json시맨틱 그래프: 파일, 심볼, 엣지
chat_action_graph.json세션 메모리: 읽기, 편집, 조회 기록
context-store.json세션 간 지속되는 결정/작업/사실 저장소

글로벌 설치 위치 ~/.dual-graph/:

파일설명
dgc.ps1 / dg.ps1런처 스크립트 (자동 업데이트)
venv/Python 가상 환경
version.txt설치된 버전

설정

모두 선택 사항이며, 환경 변수로 지정합니다:

변수기본값설명
DG_HARD_MAX_READ_CHARS4000파일 읽기당 최대 문자 수
DG_TURN_READ_BUDGET_CHARS18000턴당 총 읽기 예산 문자 수
DG_FALLBACK_MAX_CALLS_PER_TURN1턴당 최대 폴백 grep 호출 횟수
DG_RETRIEVE_CACHE_TTL_SEC900검색 캐시 TTL (15분)
DG_MCP_PORT자동 (8080–8099)특정 MCP 서버 포트 강제 지정

자가 업데이트

런처는 매 실행 시 업데이트를 확인하고 자동으로 자동 업데이트됩니다. 강제 업데이트하려면:

graperoot --update

자동 업데이트를 비활성화하려면:

graperoot --no-auto-update

다시 활성화하려면:

graperoot --auto-update

현재 버전: 3.10.16


텔레메트리

GrapeRoot는 버그 수정을 돕기 위해 익명의 충돌 보고서를 수집합니다. 전송되는 정보: 오류 유형, 실패한 단계, OS/Python 버전, GrapeRoot 버전. 절대 전송되지 않는 정보: 코드, 파일 경로, 프로젝트 이름, 개인 데이터.

graperoot --no-telemetry    # disable
graperoot --telemetry       # re-enable

GrapeRoot Pro

GrapeRoot Pro는 파워 유저를 위한 고급 기능을 제공합니다:

  • 완전 탐색 작업 모드 — 복잡한 리팩터링을 위한 심층 다중 파일 분석
  • 사용되지 않는 내보내기 감지 — 코드베이스 전체에서 미사용 export 탐지
  • 의존성 순환 탐지기 — 순환 임포트 체인 검출
  • 크로스 코드베이스 검색 — 여러 저장소에 걸친 시맨틱 검색
  • 실행 취소 보호막 — 파괴적 작업을 보호하는 도구 실행 전 훅

문제 해결

"MCP Server Connection Failed"

항상 claude 대신 dgc를 사용하세요. dgc가 MCP 서버를 자동으로 시작합니다.

# 해결 방법:
claude mcp remove dual-graph
dgc   # 모든 것을 재등록

전체 문제 해결 가이드

TROUBLESHOOTING.md 또는 graperoot.dev/docs를 참조하세요.


기여하기

런처 스크립트(bin/)는 Apache 2.0 라이선스의 오픈 소스입니다. PR 환영 — 버그 수정, 새로운 AI 어시스턴트 지원, 설치 개선, 문서화.

참고: 그래프 엔진(graperoot pip 패키지)은 독점 소유입니다. 이 저장소의 런처와 도구는 완전한 오픈 소스입니다.


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라이선스

이 저장소의 런처 스크립트 및 도구: Apache License 2.0

graperoot 그래프 엔진 (PyPI): 독점 소유. graperoot.dev/graperoot-pro 참조.


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