🏗️ CodeGraphContext (CGC)

June 1, 2026 · View on GitHub

コードリポジトリを AI エージェントが問い合わせ可能なグラフに変換します。

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🌍 CodeGraphContext をあなたの言語に翻訳することにご協力ください！ https://github.com/Shashankss1205/CodeGraphContext/issues で Issue と PR を作成してください！

深いコードグラフと AI のコンテキストの橋渡しを行います。

ローカルのコードをグラフデータベースにインデックスし、AI アシスタントや開発者にコンテキストを提供する強力な MCP サーバー および CLI ツールキット です。スタンドアロンの CLI として包括的なコード解析を行うこともできれば、MCP 経由でお気に入りの AI IDE と接続して、AI による高度なコード理解を実現することもできます。

✨ CGC を体験する

👨🏻‍💻 インストールと CLI

pip を使えば数秒でインストールでき、強力なコードグラフ解析 CLI を利用できます。

🛠️ 数秒でインデックス

CLI が tree-sitter のノードを賢く解析し、グラフを構築します。

プロジェクト概要

バージョン: 0.4.13
作者: Shashank Shekhar Singh shashankshekharsingh1205@gmail.com
ライセンス: MIT License（詳細は LICENSE を参照）
ウェブサイト: CodeGraphContext

👨‍💻 メンテナー

CodeGraphContext は次の人物によって作成・維持されています。

Shashank Shekhar Singh

📧 メール: shashankshekharsingh1205@gmail.com
🐙 GitHub: @Shashankss1205
🔗 LinkedIn: Shashank Shekhar Singh
🌐 ウェブサイト: codegraphcontext.vercel.app

コントリビューションやフィードバックはいつでも歓迎します！質問、提案、コラボレーションの機会など、お気軽にご連絡ください。

機能

コードのインデックス処理: コードを解析し、その構成要素のナレッジグラフを構築します。
関係性の解析: 呼び出し元、呼び出し先、クラス階層、コールチェーンなどを問い合わせできます。
事前インデックス済みバンドル: .cgc バンドルで著名なリポジトリを即座にロード。インデックス不要！（詳細）
ライブファイル監視: ディレクトリの変更を監視し、グラフをリアルタイムで自動更新します（codegraphcontext watch）。
インタラクティブなセットアップ: ユーザーフレンドリーなコマンドラインウィザードで簡単に設定できます。
デュアルモード: 開発者向けのスタンドアロン CLI ツールキット、および AI エージェント向けの MCP サーバー の両方として動作します。
マルチ言語サポート: 20 のプログラミング言語に完全対応しています。
柔軟なデータベースバックエンド: FalkorDB Lite（デフォルト）、KuzuDB、LadybugDB、FalkorDB Remote、Nornic DB、または Neo4j（すべてのプラットフォームで Docker / ネイティブ動作）。

サポートされているプログラミング言語

CodeGraphContext は以下の言語に対して包括的なパースと解析を提供します。

	言語		言語		言語
🐍	Python	📜	JavaScript	🔷	TypeScript
☕	Java	🏗️	C / C++	#️⃣	C#
🐹	Go	🦀	Rust	💎	Ruby
🐘	PHP	🍎	Swift	🎨	Kotlin
🎯	Dart	🐪	Perl	🌙	Lua
🚀	Scala	λ	Haskell	💧	Elixir
⚛️	TSX

各言語のパーサーは、関数・クラス・メソッド・パラメータ・継承関係・関数呼び出し・インポートを抽出し、包括的なコードグラフを構築します。

データベースの選択肢

CodeGraphContext は、利用環境に合わせて複数のグラフデータベースバックエンドをサポートします。

特徴	KuzuDB	LadybugDB	FalkorDB Lite	Neo4j / Nornic DB
一般的なデフォルト	標準デフォルト（KuzuDB ベースの組み込み）	特化型組み込み（Kuzu に類似）	Unix（Python 3.12+、`falkordblite` が動作する場合）	明示的に設定した場合
セットアップ	設定不要 / 組み込み	設定不要 / 組み込み	設定不要 / プロセス内	Docker / 外部
プラットフォーム	すべて（Windows ネイティブ、macOS、Linux）	すべて（Windows ネイティブ、macOS、Linux）	Unix のみ（Linux / macOS / WSL）	すべてのプラットフォーム
ユースケース	デスクトップ、IDE、ローカル開発	カスタムの研究プロジェクト	Unix に特化した開発	エンタープライズ、大規模グラフ
要件	`pip install kuzu`	`pip install ladybug`	`pip install falkordblite`	Neo4j サーバー / Docker / Nornic Cloud
速度	⚡ 非常に高速	⚡ 高速	🚀 スケーラブル
永続化	あり（ディスクへ）	あり（ディスクへ）	あり（ディスクへ）

SCIP インデックス（オプション）

CGC の設定（~/.codegraphcontext/.env）で SCIP_INDEXER=true を指定すると、一部の言語では Tree-sitter のヒューリスティクスだけよりも正確な呼び出しや継承関係を得るため、外部の SCIP インデクサーを利用します。

C および C++ では scip-clang を使用し、compile_commands.json ファイル（JSON コンパイルデータベース）が必要です。これは翻訳単位ごとに 1 エントリで、実コンパイラのコマンド（include パス、-D 定義、-std など）を含みます。これが無いと scip-clang は動作せず、CGC は警告を出してそのリポジトリでは Tree-sitter にフォールバック します。一般的な生成方法としては、CMake で -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON を指定するか、実際のビルドを Bear でラップする（例: bear -- make）方法があります。CGC は build/ や cmake-build-*/ 配下のファイルも探索します。

C# では scip-dotnet（Roslyn）を使用します。通常の .csproj / .sln と、正常に完了した restore が必要です（compile_commands.json は不要）。

SCIP は どのグラフデータベースを使うかとは独立 しており（Kuzu、Neo4j など）、同じフラグがすべてのバックエンドに適用されます。

採用事例

CodeGraphContext は、開発者やプロジェクトによって以下の用途で活用が進められています。

AI アシスタントによる静的コード解析
プロジェクトのグラフベース可視化
デッドコードや複雑度の検出

あなたのプロジェクトで CodeGraphContext を使用している場合は、ぜひ PR を出してこちらに追記してください！ 🚀

依存関係

neo4j>=5.15.0
watchdog>=3.0.0
stdlibs>=2023.11.18
typer>=0.9.0
rich>=13.7.0
inquirerpy>=0.3.4
python-dotenv>=1.0.0
tree-sitter>=0.21.0（Python 3.13 ではインストールされません）
tree-sitter-language-pack>=0.6.0（Python 3.13 ではインストールされません）
pyyaml
pathspec>=0.12.1
falkordb>=0.1.0
falkordblite>=0.1.0（Unix 限定）
kuzu（KuzuDB エンジン）
fastapi>=0.100.0
uvicorn>=0.22.0
requests>=2.28.0
protobuf>=3.20,<3.21

注: Python 3.10〜3.14 がサポート対象です。

🚀 インストール & クイックスタート

ツールキットをインストール:
```
pip install codegraphcontext
```
トラブルシューティング（コマンドが見つからない場合）: codegraphcontext コマンドが見つからない場合は、次のワンライナーで修正できます。
```
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/CodeGraphContext/CodeGraphContext/main/scripts/post_install_fix.sh | bash
```
データベースのセットアップ（自動）: CodeGraphContext はデフォルトで組み込み型のグラフデータベースを使用します。
- FalkorDB Lite: デフォルトのバックエンド。
- KuzuDB: クロスプラットフォームの組み込み型バックエンド。
- Neo4j: 外部サーバーを利用する場合は codegraphcontext neo4j setup を実行してください。

CLI ツールキットモード

CLI コマンドですぐに使い始められます:

# 現在のディレクトリをインデックス
codegraphcontext index .

# インデックス済みリポジトリを一覧表示
codegraphcontext list

# 関数の呼び出し元を解析
codegraphcontext analyze callers my_function

# 複雑度の高いコードを検出
codegraphcontext analyze complexity --threshold 10

# デッドコードを検出
codegraphcontext analyze dead-code

# ライブな変更を監視（任意）
codegraphcontext watch .

# すべてのコマンドを表示
codegraphcontext help

利用可能なすべてのコマンドと使用例については CLI コマンドガイドを参照してください。

🎨 プレミアムなインタラクティブ可視化

CodeGraphContext は、コードを表す美しくインタラクティブなナレッジグラフを生成できます。静的な図とは異なり、これらはプレミアム品質の Web ベースエクスプローラーです。

プレミアムなビジュアル: ダークモード、グラスモーフィズム、モダンなタイポグラフィ（Outfit / JetBrains Mono）。
インタラクティブな調査: ノードをクリックすると、シンボル情報・ファイルパス・コンテキストを表示する詳細サイドパネルが開きます。
クイック検索: グラフ全体をライブ検索して特定のシンボルを瞬時に発見。
インテリジェントなレイアウト: 力学的（force-directed）レイアウトや階層レイアウトにより、複雑な関係も読みやすく可視化。
依存ゼロでの閲覧: モダンブラウザーで動作するスタンドアロンな HTML ファイル。

# 関数呼び出しを可視化
codegraphcontext analyze calls my_function --viz

# クラス階層を探索
codegraphcontext analyze tree MyClass --viz

# 検索結果を可視化
codegraphcontext find pattern "Auth" --viz

🤖 MCP サーバーモード

AI アシスタントが CodeGraphContext を使用するように設定します:

セットアップ: MCP セットアップウィザードを実行して IDE / AI アシスタントを設定します。
```
codegraphcontext mcp setup
```
ウィザードは次のツールを自動検出・設定できます。
- VS Code
- Cursor
- Windsurf
- Claude
- Gemini CLI
- ChatGPT Codex
- Cline
- RooCode
- Amazon Q Developer
- Kiro
設定が正常に完了すると、codegraphcontext mcp setup は必要な設定ファイルを生成・配置します。
- 現在のディレクトリに参照用の mcp.json ファイルを作成します。
- データベース認証情報を ~/.codegraphcontext/.env に安全に保存します。
- 選択した IDE / CLI の設定ファイル（例: .claude.json や VS Code の settings.json）を更新します。
起動: MCP サーバーを起動します。
```
codegraphcontext mcp start
```
利用: これで自然言語による AI アシスタント経由でコードベースを操作できます！例は下記を参照してください。

ファイルの無視（`.cgcignore`）

プロジェクトのルートに .cgcignore ファイルを作成することで、CodeGraphContext に特定のファイルやディレクトリを無視させることができます。このファイルの構文は .gitignore と同じです。

.cgcignore の例:

# ビルド成果物を無視
/build/
/dist/

# 依存関係を無視
/node_modules/
/vendor/

# ログを無視
*.log

MCP クライアントの設定

codegraphcontext mcp setup コマンドは IDE / CLI の自動設定を試みます。自動セットアップを使わない場合や、対応していないツールを使う場合は、手動で設定できます。

クライアントの設定ファイル（VS Code の settings.json や .claude.json など）に、次のサーバー設定を追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "CodeGraphContext": {
      "command": "codegraphcontext",
      "args": [
        "mcp",
        "start"
      ],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "YOUR_NEO4J_URI",
        "NEO4J_USERNAME": "YOUR_NEO4J_USERNAME",
        "NEO4J_PASSWORD": "YOUR_NEO4J_PASSWORD"
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

pipx でインストールした場合

pipx で CodeGraphContext をインストールした場合は、代わりに次の設定を使用してください。

{
  "mcpServers": {
    "CodeGraphContext": {
      "command": "pipx",
      "args": [
        "run",
        "codegraphcontext",
        "mcp",
        "start"
      ],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "YOUR_NEO4J_URI",
        "NEO4J_USERNAME": "YOUR_NEO4J_USERNAME",
        "NEO4J_PASSWORD": "YOUR_NEO4J_PASSWORD"
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

自然言語での対話例

サーバーが起動したら、平易な日本語（英語）で AI アシスタントを通じて対話できます。指示の例をいくつか示します。

インデックス処理とファイル監視

新しいプロジェクトをインデックスする場合:
- 「/path/to/my-project ディレクトリのコードをインデックスしてください。」または
- 「~/dev/my-other-project のプロジェクトをコードグラフに追加してください。」
ライブな変更のためにディレクトリの監視を開始する場合:
- 「/path/to/my-active-project ディレクトリの変更を監視してください。」または
- 「~/dev/main-app で作業中のプロジェクトについて、コードグラフを最新に保ってください。」
ディレクトリの監視を依頼すると、システムは同時に 2 つの処理を行います。
1. そのディレクトリ内のすべてのコードをインデックスするためのフルスキャンを開始します。これはバックグラウンドで進行し、進捗を追跡するための job_id が返ります。
2. ファイルの変更を監視し始め、グラフをリアルタイムで最新に保ちます。
つまり、ディレクトリを監視するように指示するだけで、初回のインデックス処理と継続的な更新の両方を自動的に行ってくれます。

コードの問い合わせと理解

コードの定義場所を探す:
- 「process_payment 関数はどこにありますか？」
- 「User クラスを探してください。」
- 「『データベース接続』に関連するコードを見せてください。」
関係や影響範囲の解析:
- 「get_user_by_id 関数を呼んでいる関数は他にありますか？」
- 「calculate_tax 関数を変更したら、コードのどの部分に影響しますか？」
- 「BaseController クラスの継承階層を見せてください。」
- 「Order クラスが持つメソッドは何ですか？」
依存関係の調査:
- 「requests ライブラリをインポートしているファイルはどれですか？」
- 「render メソッドのすべての実装を見つけてください。」
高度なコールチェーンと依存追跡（数百ファイルにまたがる場合）: CodeGraphContext は、大規模なコードベースを横断する複雑な実行フローや依存関係の追跡を得意としています。グラフデータベースの力を活用することで、関数が複数の抽象化レイヤーや数多くのファイルをまたいで呼び出されていても、直接的・間接的な呼び出し元と呼び出し先を特定できます。これは次のような用途で非常に役立ちます。
- 影響範囲の解析: 中心的な関数を変更した際の波及効果を完全に把握する。
- デバッグ: エントリーポイントから特定のバグまでの実行経路を追跡する。
- コード理解: 大規模システムの異なる部分がどのように相互作用しているかを掴む。
- 「main 関数から process_data までの完全なコールチェーンを見せてください。」
- 「直接または間接に validate_input を呼び出している関数をすべて見つけてください。」
- 「initialize_system が最終的に呼び出す関数をすべて教えてください。」
- 「DatabaseManager モジュールの依存関係をトレースしてください。」
コード品質と保守:
- 「このプロジェクトにデッドコードや未使用コードはありますか？」
- 「src/utils.py の process_data 関数の循環的複雑度を計算してください。」
- 「コードベースの中で最も複雑な関数を 5 つ見つけてください。」
リポジトリの管理:
- 「現在インデックス済みのリポジトリをすべて一覧表示してください。」
- 「/path/to/old-project のインデックス済みリポジトリを削除してください。」

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！🎉
詳細なガイドラインについては CONTRIBUTING.md（日本語版: CONTRIBUTING.ja.md）を参照してください。新機能、連携、改善のアイデアがあれば、Issue を作成するか、Pull Request を送ってください。

ぜひディスカッションに参加し、CodeGraphContext の未来を一緒に作っていきましょう。