vitali87/code-graph-rag

项目概览

区别于常规的文本检索方案，该项目将代码结构与调用关系建模为图数据，并在此基础上提供自然语言查询、AST 级代码编辑与数据流追踪能力。

项目类型

MCP · AI 编程 · RAG 与知识库

应用场景

知识问答 · 搜索调研 · 编程开发

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 需要处理和理解大型多语言代码库的开发者或企业团队。
• 希望利用图查询和自然语言交互来检索代码、查找无用代码及追踪数据流的用户。

核心能力

• 使用 Tree-sitter 解析源代码，并将代码结构与关系提取到 Memgraph 知识图谱中。
• 提供交互式 CLI，将自然语言转换为 Cypher 查询，以检索匹配的代码并获取解答。
• 通过带有 AST 手术补丁和差异预览的智能体来编辑代码。
• 使用 ast-grep 根据 AST 模式匹配和转换结构，从而在整个代码库中查找和重写代码。
• 通过从入口点遍历调用和引用边缘来查找死代码（无用代码）。
• 作为 MCP Server 运行，允许 MCP 客户端直接查询和编辑代码库。
• 使用 FLOWS_TO 污点边缘，跟踪值在赋值、函数调用和 I/O 接收器之间的流动。
• 根据语言最佳实践或自定义编码标准优化代码。

限制与风险

• 部署和运行需要前置安装 Docker、cmake 和 ripgrep 等组件，增加了环境配置的复杂性。
• 部署与运行中依赖 Docker 运行 Memgraph，需要 Qdrant 向量数据库支持语义搜索，且 Cypher 生成和编辑功能需要 AI 模型支持。

如何开始

• 需具备中等程度的上手难度，需要安装 Python 及扩展依赖，准备外部的 Docker 环境，并需要对目标代码仓库进行解析。
• 通过 uv 或 pipx 安装，确保 Docker、cmake 和 ripgrep 可用，使用 cgr daemon up 启动守护进程，然后运行 cgr start --repo-path /path/to/repo。

核验依据

• GitHub 项目简介: The ultimate RAG for your monorepo. Query, understand, and edit multi-language codebases with the power of AI and knowledge graphs
• README: Code-Graph-RAG parses a multi-language codebase with Tree-sitter, builds a knowledge graph of its structure in Memgraph, and lets you query, edit, and optimise that code in plain…
• README: - Ask questions about the codebase in natural language and get answers grounded in the real structure. - Retrieve the actual source of any function, class, or method by name or by…
• README: An interactive CLI that turns natural language into Cypher queries, retrieves matching code, and drives AI-powered editing and optimisation.
• README: Point Code-Graph-RAG at a repository and it reads every source file, extracts functions, classes, methods, modules, and the relationships between them, and stores the result as an…

来源更新时间：2026-07-26T10:46:31Z

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