Code Graph Rag MCP

Code Graph RAG MCPは、高度なモデルコンテキストプロトコルサーバーです。インテリジェントなグラフ表現と多言語コード分析機能を備え、コードの理解、関係マッピング、意味検索を行うための13種類の専用ツールを提供します。

開発者ツール研究とデータ #コードグラフ #意味解析 #多言語サポート #インテリジェント検索 .TypeScript

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 5.6K

更新時間 : 2025-09-25

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Code Graph RAG MCPサーバーとは何ですか？

Code Graph RAG MCPは、高度なAIコード分析ツールです。コードベースを自動的に分析し、関数、クラス、変数などのコードエンティティを抽出し、完全なコード関係グラフを構築します。意味解析技術を使用することで、文書を検索するようにコードを検索および理解することができます。

Code Graph RAG MCPをどのように使用するのですか？

コードベースのパスを設定するだけで、サーバーが自動的にコードをスキャンして分析します。その後、自然言語クエリを使用してコードを検索し、関係を分析し、類似したコード断片を見つけ、インテリジェントなコード改善提案を得ることができます。

適用シナリオ

ソフトウェア開発チーム、コードレビュー、技術的負債分析、新メンバーのコード習熟、多言語プロジェクトの保守、コードリファクタリングの計画などのシナリオに適しています。特に、大規模で複雑なコードベースの理解と保守に最適です。

主要機能

多言語サポート

TypeScript/JavaScript、Python、Java、C/C++、Go、Rustなど6種類のプログラミング言語の深い分析をサポートします。

意味コード検索

AI技術を使用して検索意図を理解し、キーワードだけでなくコードの意味を理解します。

コード関係マッピング

関数呼び出し関係、クラス継承関係、モジュール依存関係などの完全なコードグラフを自動的に構築します。

類似コード検出

繰り返しまたは類似したコードパターンをインテリジェントに識別し、コードの冗長性を排除するのに役立ちます。

リファクタリング提案

コード品質分析に基づいて、具体的なリファクタリングと改善提案を提供します。

影響分析

コードの変更がシステムの他の部分に与える影響を予測し、変更リスクを低減します。

多言語分析

多言語プロジェクトにおいて、異なる言語のコンポーネント間の相互作用関係を分析します。

コードホットスポット分析

コードの複雑度が高く、変更が頻繁な領域を識別し、技術的負債の優先処理に役立ちます。

利点

🚀 高性能分析：毎秒100以上のファイルを処理でき、従来のツールより5.5倍高速です。

🧠 インテリジェント理解：AI技術を使用してコードの意味を深く理解し、単なる構文解析ではなく、コードの意味を把握します。

🔍 正確な検索：自然言語クエリをサポートし、検索結果が開発者の意図により合致します。

📊 視覚化された関係：明確なコード関係グラフにより、複雑なシステムを容易に理解できます。

💾 低リソース消費：メモリ使用を最適化し、大規模なコードベースの分析には1GB未満のメモリしか必要ありません。

🔧 統合が容易：Claude Desktopなどの主流の開発環境をサポートします。

制限

Node.js 18以上の実行環境が必要であり、古いシステムへのサポートが限られています。

最初のコード分析には、コードベースのサイズに応じて長い時間がかかる場合があります。

一部の特殊なプログラミング言語の機能の分析が不十分な場合があります。

すべての高度な機能を十分に活用するには、一定の学習コストが必要です。

使い方

環境の準備

システムにNode.js 18以上のバージョンがインストールされていることを確認してください。これはサーバーを実行する基本的な要件です。

インストールと設定

NPMを使用してサーバーパッケージをインストールし、コードベースのパスを設定します。

サービスの起動

MCPサーバーを起動し、開発環境（Claude Desktopなど）に接続します。

分析の開始

サーバーが自動的にコードベースをスキャンして分析し、完全なコードグラフを構築します。

クエリの実行

自然言語または特定のコマンドを使用してコードを検索および分析します。

使用例

コードの理解と探索

新しくプロジェクトに参加した開発者が、コードベースの構造と重要なコンポーネントを迅速に理解するために使用できます。

コードリファクタリングの計画

リファクタリングの前に、コードの影響範囲と依存関係を分析するために使用できます。

技術的負債の識別

コード内の繰り返しパターンと改善が必要な領域を見つけるために使用できます。

多言語依存関係分析

多言語プロジェクトにおいて、異なるコンポーネント間の相互作用を理解するために使用できます。

よくある質問

このツールはどのようなプログラミング言語をサポートしていますか？

大規模なコードベースを分析するのにどれくらいの時間がかかりますか？

インターネット接続は必要ですか？

既存の開発フローにどのように統合できますか？

分析結果はどのように保存および共有できますか？

増分分析はサポートされていますか？

🚀 コードグラフRAG MCPメモリバンク

コードグラフRAG MCPは、高度なモデルコンテキストプロトコルサーバです。コードベースの包括的な意味解析機能を備えたインテリジェントなグラフ表現を作成します。多言語のコード理解、関係マッピング、および意味検索のための13の専用分析ツールを提供します。

現在の状態

フェーズ: 本番稼働可能
バージョン: v2.3.3+
最終更新日: 2025-01-22
次のマイルストーン: 拡張された多言語サポート

🗺️ ナビゲーションガイド

📋 プロジェクトコンテキスト

- 技術能力とMCPの統合
- アーキテクチャ、エージェント、および依存関係
- アクティブな開発ボードと優先事項
- マルチエージェントの協調とガバナンスフレームワーク

🔄 開発プロセス

- コンダクター主導の開発プロセス
- マルチエージェントのテスト協調
- NPMの公開と配布
- マルチエージェントシステムのワークフロー

🏗️ アーキテクチャとパターン

- MCPアーキテクチャのADRドキュメント
- マルチエージェントの協調パターン
- エンティティ抽出と関係マッピング
- SQLiteグラフストレージの設計
- TASK-XXXのライフサイクルと協調

📚 実装ガイド

- 13のツールの完全なAPIドキュメント
- Claudeデスクトップのセットアップと構成
- sqlite-vecとハードウェアアクセラレーション
- 複数のプロジェクトの分析
- ベクトル検索とAIによるコード理解
- エージェントの構築と拡張

🛠️ トラブルシューティングと運用

- UltraFink/UltraThinkの統合修正
- ハードウェア最適化とスケーリング
- SQLite、マイグレーション、およびグラフクエリ
- マルチエージェントシステムのデバッグ

📁 運用ログ

- 開発セッションのログとエージェントの協調
- TASK-XXX.json - エージェントのワークフローを含む構造化された実行ログ
- TASK-XXX.log - 詳細なステップバイステップの開発トレース
- [component]_development.log - コンポーネント固有の開発ログ
- mcp-integration-*.log - MCPプロトコルの通信ログ

🚀 AIエージェントのクイックスタート

コンテキストの優先順位

エージェントガバナンス: AGENTS.mdに従って、複雑なタスクには常にコンダクターエージェントを使用します。
現在の焦点: 現在のタスクを確認して、直近の優先事項を把握します。
技術的なコンテキスト: MCPアーキテクチャの制約について、技術スタックを確認します。
アーキテクチャ: 核心的な設計決定について、ADRドキュメントを理解します。

開発ガイドライン

マルチエージェントの協調: すべての複雑なタスク（2ステップ以上）にはコンダクターを使用します。
MCP開発: ツールの統合については、MCPツールリファレンスに従います。
コード分析: エンティティ抽出については、コード分析パターンに従います。
パフォーマンス: sqlite-vecの統合については、パフォーマンス最適化に従います。

主要な制約事項

Node.js 18+ - 最小ランタイムバージョン
TypeScript ESM - 厳格なESモジュールアーキテクチャ
マルチエージェントシステム - コンダクターのオーケストレーションが必要
MCPプロトコル - JSON-RPC 2.0通信標準
SQLite + ベクトル拡張 - 意味検索を備えたグラフストレージ

📊 プロジェクトメトリクス

MCPツールポートフォリオ（13のツール）

✅ index - 増分処理を備えたマルチエージェントのパースとインデックス作成
✅ list_file_entities - Tree-sitterパーサーを使用したエンティティ抽出
✅ list_entity_relationships - グラフトラバーサルと関係分析
✅ query - 自然言語と構造化クエリ
✅ semantic_search - ベクトルベースの自然言語コード検索
✅ find_similar_code - 意味解析を使用したコードの類似性検出
✅ analyze_code_impact - コード変更の影響分析
✅ detect_code_clones - コードベース全体の重複コード検出
✅ suggest_refactoring - AIによるリファクタリングの推奨
✅ cross_language_search - 多言語のコードパターン検索
✅ analyze_hotspots - コードのホットスポット分析（複雑性、変更、結合度）
✅ find_related_concepts - 概念的な関係の発見
✅ get_graph/get_graph_stats - 直接的なグラフデータベースアクセス

マルチエージェントアーキテクチャ

✅ ConductorOrchestrator - タスクの協調と5つのメソッドの提案生成
✅ ParserAgent - 高性能なTree-sitterベースのパース（100ファイル/秒以上）
✅ IndexerAgent - SQLiteベースのグラフストレージとインデックス作成
✅ QueryAgent - グラフトラバーサルと関係クエリ
✅ SemanticAgent - ベクトル検索と意味解析
✅ DevAgent - 開発の協調と実装
✅ DoraAgent - 調査と発見の操作

パフォーマンスの達成

✅ ネイティブのClaudeツールより5.5倍高速
✅ 100ファイル/秒以上のパーススループット
✅ 単純な操作で**<100ms**のクエリ応答
✅ 大規模なリポジトリで**<1GB**のメモリ使用量
✅ sqlite-vec拡張によるハードウェアアクセラレーション

言語サポート

✅ TypeScript/JavaScript - 完全なASTパースと分析
✅ Python - 包括的なエンティティ抽出を備えた高度な機能
✅ C/C++ - Tree-sitterによるネイティブサポート
✅ Java - エンタープライズアプリケーションの分析
✅ Go - 最新の言語サポート
✅ Rust - システムプログラミング言語
✅ 多言語 - クロス言語の関係検出

🎯 現在の開発焦点

直近の優先事項

メモリバンクの統合 - MCP開発のための体系的な知識管理
拡張されたPythonサポート - 高度な言語固有の分析機能
エージェント協調の最適化 - 改善されたマルチエージェントのタスク委任
ベクトル検索の強化 - より良い意味解析とコード理解
クロス言語の関係 - 拡張された多言語コードベースの分析

アーキテクチャの強化

コンダクターエージェントのガバナンス - すべての複雑な開発タスクに必須
専用のエージェントワークフロー - 異なるタスクタイプに対する明確な委任パターン
TASK-XXXの追跡 - 包括的な開発ライフサイクル管理
ADRドキュメント - MCPの設計決定に関するアーキテクチャ決定レコード

統合機能

Claudeデスクトップの統合 - シームレスなMCPプロトコル通信
NPM配布 - グローバルなインストールとプロジェクト固有の使用
sqlite-vecの統合 - ハードウェアアクセラレーションされたベクトル操作
メモリバンクのパターン - AI支援開発のための体系的な知識収集

🔧 開発コマンド

ビルドとパッケージング

# Build TypeScript
bun run tsup

# Package for NPM
make package

# Lint and format
npx biome check --apply .

テストと検証

# Run test suite
npm test

# Test MCP integration
./test-tools.sh

# Performance testing
./test-correct-tools.sh

エージェントの協調

# Always use Conductor for complex tasks
# Example: Complex feature development
use agent conductor
  implement advanced semantic search with vector optimization

# Example: Research and documentation
use agent dora
  research latest Tree-sitter language support for enhanced parsing

🔧 メンテナンスノート

メモリバンクの更新

頻度: 各開発セッション中に更新
責任: コンダクターのガバナンスに従うAIエージェント
検証: エージェントの協調中の自動チェック

知識の収集

アーキテクチャの決定: patterns/architectural_decisions.mdのADR-XXXドキュメント
エージェントのワークフロー: patterns/agent_delegation.mdのマルチエージェントの協調パターン
開発プロセス: workflows/ディレクトリのMCP固有のワークフロー
タスクの追跡: current_tasks.mdのTASK-XXXのライフサイクル管理
技術的な知識: guides/ディレクトリのコンポーネント固有のガイド

運用ログの構造

logs_llm/TASK-XXX.json: エージェントのワークフローを含む構造化された実行ログ
logs_llm/TASK-XXX.log: 人間が読めるエージェントの協調トレース
logs_llm/[component]_development.log: コンポーネント固有の開発ログ
logs_llm/mcp-integration-*.log: MCPプロトコルの通信デバッグ
統合: 運用ログは、AI支援開発のための体系的な知識収集をサポートします。

エージェントの協調

コンダクターのオーケストレーション: すべての複雑なタスク（2ステップ以上）にはコンダクターエージェントが必要です。
専用の委任: パース/インデックス作成作業は専用のエージェントに委任します。
調査の協調: 包括的な調査とドキュメント作成にはDoraエージェントを使用します。
開発の協調: 実装作業にはDevAgentを使用します。
タスクの検証: 完全なトレーサビリティのためにTASK-XXX識別子を使用します。

🌟 主要な機能

高度なコード分析

多言語サポート: 6つ以上の言語に対するTree-sitterベースのパース
意味理解: ベクトルベースのコードの類似性と検索
関係マッピング: 包括的なエンティティ関係分析
クロスプロジェクト分析: 統一されたクエリを備えたマルチコードベースのサポート

高性能なアーキテクチャ

マルチエージェントシステム: 異なる分析タスクに対する専用のエージェント
ハードウェアアクセラレーション: sqlite-vec拡張によるベクトル操作
増分処理: 大規模なコードベースの効率的な処理
メモリ最適化: エンタープライズリポジトリで<1GBの使用量

MCPの統合の卓越性

13の専用ツール: 包括的なMCPツールポートフォリオ
Claudeデスクトップ対応: Claudeデスクトップとのシームレスな統合
JSON-RPC 2.0: 標準準拠のMCPプロトコルの実装
リソース管理: 一般的なハードウェアに最適化

開発の卓越性

コンダクターエージェントシステム: メソッド提案を備えたインテリジェントなタスクオーケストレーション
メモリバンクシステム: AI開発のための体系的な知識管理
TASK-XXXの追跡: 完全な開発ライフサイクルのトレーサビリティ
品質保証: マルチエージェントのテストと検証

このメモリバンクは、コードグラフRAG MCPプロジェクトの唯一の信頼できる情報源です。すべてのAIエージェントとチームメンバーは、開発活動中にこの知識ベースを参照し、更新する必要があります。複雑なタスクについては、コンダクターエージェントのガバナンスに従います。

最終更新日: 2025-01-22 | 次回レビュー: 2025-02-15

index

多世代理解析と分析を使用してコードベースをインデックス化する

パラメータ

directory : string*

説明

インデックス化するディレクトリ

パラメータ

incremental : boolean*

説明

増分インデックスを実行する

パラメータ

reset : boolean*

説明

インデックス化する前に既存のグラフデータをクリアする

パラメータ

excludePatterns : array*

説明

除外するパターン

list_file_entities

ファイル内のすべてのエンティティ（関数、クラスなど）をリストする

パラメータ

filePath : string*

説明

エンティティをリストするファイルのパス

パラメータ

entityTypes : array*

説明

リストするエンティティのタイプ

list_entity_relationships

特定のエンティティのすべての関係をリストする

パラメータ

entityName : string*

説明

関係を検索するエンティティの名前

パラメータ

depth : number*

説明

関係の走査深度

パラメータ

relationshipTypes : array*

説明

含める関係のタイプ

query

自然言語または構造化クエリを使用してコードグラフをクエリする

パラメータ

query : string*

説明

自然言語または構造化クエリ

パラメータ

limit : number*

説明

最大結果数

get_metrics

システムメトリクスとエージェントのパフォーマンス統計を取得する

semantic_search

自然言語クエリと意味理解を使用してコードを検索する

パラメータ

query : string*

説明

自然言語検索クエリ

パラメータ

limit : number*

説明

返す最大結果数

find_similar_code

意味解析を使用して、指定されたコード断片と類似したコードを検索する

パラメータ

code : string*

説明

類似したコードを検索するコード断片

パラメータ

threshold : number*

説明

類似度の閾値（0 - 1）

パラメータ

limit : number*

説明

返す最大結果数

analyze_code_impact

特定のエンティティに対する変更の影響を分析する

パラメータ

entityId : string*

説明

影響を分析するエンティティのID

パラメータ

depth : number*

説明

影響分析の深度

detect_code_clones

コードベース全体で重複または類似したコードブロックを検索する

パラメータ

minSimilarity : number*

説明

クローンの最小類似度

パラメータ

scope : string*

説明

範囲：all、fileまたはmodule

suggest_refactoring

コード品質を改善するためのリファクタリング提案を取得する

パラメータ

filePath : string*

説明

リファクタリングを分析するファイル

パラメータ

focusArea : string*

説明

注目する特定の領域

cross_language_search

複数のプログラミング言語をまたいで検索する

パラメータ

query : string*

説明

検索クエリ

パラメータ

languages : array*

説明

検索する言語

analyze_hotspots

複雑度、変更頻度、または結合度に基づいてコードのホットスポットを検索する

パラメータ

metric : string*

説明

指標：complexity、changesまたはcoupling

パラメータ

limit : number*

説明

返す最大ホットスポット数

find_related_concepts

指定されたエンティティと概念的に関連するコードを検索する

パラメータ

entityId : string*

説明

関連概念を検索するエンティティ

パラメータ

limit : number*

説明

返す最大結果数

get_graph

すべてのエンティティと関係を含むコードグラフを取得する

パラメータ

query : string*

説明

オプションの検索クエリ

パラメータ

limit : number*

説明

返す最大エンティティ数

get_graph_stats

コードグラフの統計情報を取得する

reset_graph

すべてのグラフデータ（エンティティ、関係、ファイル）をクリアする

clean_index

グラフをリセットしてから完全なインデックスを実行する

パラメータ

directory : string*

説明

リセット後にインデックス化するディレクトリ

パラメータ

excludePatterns : array*

説明

インデックス化中に除外するパターン

get_graph_health

グラフストレージのヘルスチェック（総数 + サンプル）

パラメータ

minEntities : number*

説明

ヘルス状態の最小エンティティ数

パラメータ

minRelationships : number*

説明

ヘルス状態の最小関係数

パラメータ

sample : number*

説明

検証に使用するサンプルサイズ

Edgeone Pages MCP Server

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14.9K

5ポイント

Magic MCP

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JavaScript

15.6K

5ポイント

Sequential Thinking MCP Server

MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。

Python

21.3K

4.5ポイント

智啓未来、あなたの人工知能ソリューションシンクタンク

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Code Graph Rag MCP

概要

ツールリスト

コンテンツ詳細

代替品

Code Graph RAG MCPサーバーとは何ですか？

Code Graph RAG MCPをどのように使用するのですか？

適用シナリオ

主要機能

使い方

使用例

よくある質問

関連リソース

インストール

🚀 コードグラフRAG MCPメモリバンク

現在の状態

🗺️ ナビゲーションガイド

📋 プロジェクトコンテキスト

🔄 開発プロセス

🏗️ アーキテクチャとパターン

📚 実装ガイド

🛠️ トラブルシューティングと運用

📁 運用ログ

🚀 AIエージェントのクイックスタート

コンテキストの優先順位

開発ガイドライン

主要な制約事項

📊 プロジェクトメトリクス

MCPツールポートフォリオ（13のツール）

マルチエージェントアーキテクチャ

パフォーマンスの達成

言語サポート

🎯 現在の開発焦点

直近の優先事項

アーキテクチャの強化

統合機能

🔧 開発コマンド

ビルドとパッケージング

テストと検証

エージェントの協調

🔧 メンテナンスノート

メモリバンクの更新

知識の収集

運用ログの構造

エージェントの協調

🌟 主要な機能

高度なコード分析

高性能なアーキテクチャ

MCPの統合の卓越性

開発の卓越性

代替品