コードベースの関数・呼び出し関係・依存を事前にグラフ化し、AI エージェントに MCP 経由で渡すツール。grep と Read を繰り返さず、1回の問い合わせで関連コードを返す。処理は全部ローカル。

できること

  • 全シンボル、呼び出し関係、依存を事前にインデックス化し、コード変更に合わせて自動同期
  • MCP ツール codegraph_explore 1つで、関連ソース、呼び出し経路、変更の影響範囲（blast radius）を返す
  • Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Gemini、Kiro、GitHub Copilot などに接続
  • Expo Router、Next.js、React Router など、フレームワークのルーティングもグラフに取り込む
  • CLI（codegraph node / callers / callees / impact など）とライブラリとしても使える

使い方

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.sh | sh（Windows は PowerShell 版）、または npm i -g @colbymchenry/codegraph。新しい端末でインストーラーを実行して使うエージェントに接続し、プロジェクトをインデックス化する。更新は codegraph upgrade。

活用できそうな場面

  • 大きなコードベースで「この処理はどこから呼ばれるか」「変更の影響範囲はどこか」をエージェントに調べさせるのに使えそう
  • コードリーディングの調査で、tool call の回数と token を減らしたいときに試せそう

向いている人

大きめのリポジトリで AI コーディングエージェントを使い、調査の遅さや token 消費が気になる人

似ているもの

  • mksglu/context-mode：こちらはコード構造の索引、あちらはツール出力の sandbox 化で、context 節約の方向が異なる

技術

TypeScript の CLI / MCP サーバー。README によると中核（kernel）は Rust で、実行環境（Node.js）は同梱され、別途の導入は不要。macOS / Linux / Windows。MIT ライセンス。

注意点

「44% 安い、62% 少ない token」などの数値は作者による 7 repo・各 4 回の測定。README 自身が、会話が終わる時点でも context に残る量は約 80% 増える、と書いている。匿名の利用統計を送る仕組みがあり、codegraph telemetry off で止められる。README に、作者が今後出すホスト版製品の待機リストへの誘導がある。install.sh を curl で流し込む方式なので、中身を確認してから使うべき。2026年1月作成でまだ新しい。