🏗️ CodeGraphContext (CGC)

코드 저장소를 AI 에이전트가 쿼리할 수 있는 그래프로 변환합니다.

🌐 언어:

🇬🇧 English
🇨🇳 中文
🇰🇷 한국어
🇯🇵 日本語 (준비 중)
🇷🇺 Русский (준비 중)
🇪🇸 Español (준비 중)

🌍 CodeGraphContext를 여러분의 언어로 번역하는 데 도움을 주세요! https://github.com/Shashankss1205/CodeGraphContext/issues 에서 이슈와 PR을 생성해 주세요!

딥 코드 그래프와 AI 컨텍스트 사이의 간극을 해소합니다.

로컬 코드를 그래프 데이터베이스에 인덱싱하여 AI 어시스턴트와 개발자에게 컨텍스트를 제공하는 강력한 MCP 서버 및 CLI 도구 모음입니다. 포괄적인 코드 분석을 위한 독립 실행형 CLI로 사용하거나, MCP를 통해 선호하는 AI IDE에 연결하여 AI 기반 코드 이해를 수행할 수 있습니다.

✨ CGC 체험하기

👨🏻‍💻 설치 및 CLI

pip으로 몇 초 만에 설치하고 강력한 코드 그래프 분석 CLI를 사용하세요.

🛠️ 몇 초 만에 인덱싱

CLI가 tree-sitter 노드를 지능적으로 파싱하여 그래프를 구축합니다.

🤖 AI 어시스턴트 지원

자연어를 사용하여 MCP를 통해 복잡한 호출 체인을 쿼리하세요.

프로젝트 세부 정보

버전: 0.3.1
저자: Shashank Shekhar Singh shashankshekharsingh1205@gmail.com
라이선스: MIT License (자세한 내용은 LICENSE 참조)
웹사이트: CodeGraphContext

👨‍💻 메인테이너

CodeGraphContext는 다음에 의해 제작 및 적극적으로 유지 관리됩니다:

Shashank Shekhar Singh

📧 이메일: shashankshekharsingh1205@gmail.com
🐙 GitHub: @Shashankss1205
🔗 LinkedIn: Shashank Shekhar Singh
🌐 웹사이트: codegraphcontext.vercel.app

기여와 피드백은 언제나 환영합니다! 질문, 제안 또는 협업 기회에 대해 자유롭게 연락해 주세요.

Star 기록

기능

코드 인덱싱: 코드를 분석하고 구성 요소의 지식 그래프를 구축합니다.
관계 분석: 호출자, 피호출자, 클래스 계층 구조, 호출 체인 등을 쿼리합니다.
사전 인덱싱된 번들: .cgc 번들로 유명한 저장소를 즉시 로드합니다 - 인덱싱이 필요 없습니다! (자세히 알아보기)
실시간 파일 감시: 디렉토리의 변경 사항을 감시하고 그래프를 실시간으로 자동 업데이트합니다 (cgc watch).
대화형 설정: 쉬운 설정을 위한 사용자 친화적인 명령줄 마법사.
듀얼 모드: 개발자를 위한 독립 실행형 CLI 도구 모음과 AI 에이전트를 위한 MCP 서버로 작동합니다.
다국어 지원: 14개 프로그래밍 언어 완벽 지원.
유연한 데이터베이스 백엔드: KùzuDB (기본, 모든 플랫폼에서 설정 불필요), FalkorDB Lite (Unix 전용), FalkorDB Remote, 또는 Neo4j (Docker/네이티브를 통한 모든 플랫폼).

지원 프로그래밍 언어

CodeGraphContext는 다음 언어에 대한 포괄적인 파싱 및 분석을 제공합니다:

	언어		언어		언어
🐍	Python	📜	JavaScript	🔷	TypeScript
☕	Java	🏗️	C / C++	#️⃣	C#
🐹	Go	🦀	Rust	💎	Ruby
🐘	PHP	🍎	Swift	🎨	Kotlin
🎯	Dart	🐪	Perl

각 언어 파서는 함수, 클래스, 메서드, 매개변수, 상속 관계, 함수 호출 및 임포트를 추출하여 포괄적인 코드 그래프를 구축합니다.

데이터베이스 옵션

CodeGraphContext는 사용 환경에 맞는 다양한 그래프 데이터베이스 백엔드를 지원합니다:

기능	KùzuDB (기본)	FalkorDB Lite	Neo4j
설정	설정 불필요 / 임베디드	설정 불필요 / 인프로세스	Docker / 외부
플랫폼	모든 플랫폼 (Windows, macOS, Linux)	Unix 전용 (Linux/macOS/WSL)	모든 플랫폼
사용 사례	데스크톱, IDE, 로컬 개발	특화된 Unix 개발	엔터프라이즈, 대규모 그래프
요구 사항	`pip install kuzu`	`pip install falkordblite`	Neo4j Server / Docker
속도	⚡ 매우 빠름	⚡ 빠름	🚀 확장 가능
영속성	예 (디스크)	예 (디스크)	예 (디스크)

사용 사례

CodeGraphContext는 이미 다음과 같은 용도로 개발자와 프로젝트에서 활용되고 있습니다:

AI 어시스턴트에서의 정적 코드 분석
프로젝트의 그래프 기반 시각화
데드 코드 및 복잡도 탐지

프로젝트에서 CodeGraphContext를 사용하고 계시다면, PR을 생성하여 여기에 추가해 주세요! 🚀

의존성

neo4j>=5.15.0
watchdog>=3.0.0
stdlibs>=2023.11.18
typer[all]>=0.9.0
rich>=13.7.0
inquirerpy>=0.3.4
python-dotenv>=1.0.0
tree-sitter>=0.21.0
tree-sitter-language-pack>=0.6.0
pyyaml
pytest
nbformat
nbconvert>=7.16.6
pathspec>=0.12.1

참고: Python 3.10-3.14이 지원됩니다.

빠른 시작

핵심 도구 모음 설치

pip install codegraphcontext

'cgc' 명령어를 찾을 수 없는 경우, 다음 한 줄 수정 스크립트를 실행하세요:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/CodeGraphContext/CodeGraphContext/main/scripts/post_install_fix.sh | bash

시작하기

📋 CodeGraphContext 모드 이해하기

CodeGraphContext는 두 가지 모드로 작동하며, 둘 중 하나 또는 모두 사용할 수 있습니다:

🛠️ 모드 1: CLI 도구 모음 (독립 실행형)

CodeGraphContext를 코드 분석을 위한 강력한 명령줄 도구 모음으로 사용하세요:

터미널에서 직접 코드베이스를 인덱싱하고 분석
코드 관계 쿼리, 데드 코드 찾기, 복잡도 분석
코드 그래프 및 의존성 시각화
CLI 명령을 통한 직접 제어를 원하는 개발자에게 적합

🤖 모드 2: MCP 서버 (AI 기반)

CodeGraphContext를 AI 어시스턴트를 위한 MCP 서버로 사용하세요:

AI IDE (VS Code, Cursor, Windsurf, Claude, Kiro 등) 연결
AI 에이전트가 자연어를 사용하여 코드베이스를 쿼리
자동 코드 이해 및 관계 분석
AI 지원 개발 워크플로에 적합

두 모드 모두 사용 가능합니다! 한 번 설치하면 CLI 명령을 직접 사용하거나 AI 어시스턴트에 연결할 수 있습니다.

설치 (모든 모드)

설치: pip install codegraphcontext

⚙️ 문제 해결: cgc 명령어를 찾을 수 없는 경우

설치 후 "cgc: command not found" 오류가 발생하면 PATH 수정 스크립트를 실행하세요:

Linux/Mac:

# 수정 스크립트 다운로드
curl -O https://raw.githubusercontent.com/CodeGraphContext/CodeGraphContext/main/scripts/post_install_fix.sh

# 실행 권한 부여
chmod +x post_install_fix.sh

# 스크립트 실행
./post_install_fix.sh

# 터미널을 재시작하거나 셸 설정을 다시 로드
source ~/.bashrc  # zsh 사용자는 ~/.zshrc

Windows (PowerShell):

# 수정 스크립트 다운로드
curl -O https://raw.githubusercontent.com/CodeGraphContext/CodeGraphContext/main/scripts/post_install_fix.sh

# bash로 실행 (Git Bash 또는 WSL 필요)
bash post_install_fix.sh

# PowerShell을 재시작하거나 프로필을 다시 로드
. $PROFILE

데이터베이스 설정 (자동)
- KùzuDB (기본): Windows, macOS, Linux에서 설정 없이 기본적으로 실행됩니다. pip install kuzu만 하면 준비 완료!
- FalkorDB Lite (대안): Python 3.12+의 Unix/macOS/WSL에서 지원됩니다.
- Neo4j (대안): Neo4j를 사용하거나 서버 기반 접근 방식을 선호하는 경우: cgc neo4j setup 실행

CLI 도구 모음 모드

CLI 명령으로 즉시 사용 시작:

# 현재 디렉토리 인덱싱
cgc index .

# 모든 인덱싱된 저장소 목록 조회
cgc list

# 함수를 호출하는 곳 분석
cgc analyze callers my_function

# 복잡한 코드 찾기
cgc analyze complexity --threshold 10

# 데드 코드 찾기
cgc analyze dead-code

# 실시간 변경 사항 감시 (선택 사항)
cgc watch .

# 모든 명령어 보기
cgc help

사용 가능한 모든 명령어와 사용 시나리오는 CLI 명령 가이드를 참조하세요.

🎨 프리미엄 대화형 시각화

CodeGraphContext는 코드의 멋진 대화형 지식 그래프를 생성할 수 있습니다. 정적 다이어그램과 달리 프리미엄 웹 기반 탐색기입니다:

프리미엄 미학: 다크 모드, 글래스모피즘, 모던 타이포그래피 (Outfit/JetBrains Mono).
대화형 검사: 노드를 클릭하면 심볼 정보, 파일 경로 및 컨텍스트가 포함된 상세 사이드 패널이 열립니다.
빠른 검색: 그래프에서 특정 심볼을 즉시 찾을 수 있는 실시간 검색.
지능형 레이아웃: 복잡한 관계를 읽기 쉽게 만드는 힘 기반 및 계층적 레이아웃.
무의존성 보기: 모든 최신 브라우저에서 작동하는 독립 실행형 HTML 파일.

# 함수 호출 시각화
cgc analyze calls my_function --viz

# 클래스 계층 구조 탐색
cgc analyze tree MyClass --viz

# 검색 결과 시각화
cgc find pattern "Auth" --viz

🤖 MCP 서버 모드

AI 어시스턴트에서 CodeGraphContext를 사용하도록 설정:

설정: MCP 설정 마법사를 실행하여 IDE/AI 어시스턴트를 구성합니다:
```
cgc mcp setup
```
마법사가 자동으로 감지하고 구성할 수 있는 도구:
- VS Code
- Cursor
- Windsurf
- Claude
- Gemini CLI
- ChatGPT Codex
- Cline
- RooCode
- Amazon Q Developer
- Kiro
성공적으로 구성되면 cgc mcp setup이 필요한 설정 파일을 생성하고 배치합니다:
- 현재 디렉토리에 참조용 mcp.json 파일을 생성합니다.
- 데이터베이스 자격 증명을 ~/.codegraphcontext/.env에 안전하게 저장합니다.
- 선택한 IDE/CLI의 설정 파일(예: .claude.json 또는 VS Code의 settings.json)을 업데이트합니다.
시작: MCP 서버를 실행합니다:
```
cgc mcp start
```
사용: 이제 AI 어시스턴트를 통해 자연어로 코드베이스와 상호작용하세요! 아래 예시를 참조하세요.

파일 무시하기 (`.cgcignore`)

프로젝트 루트에 .cgcignore 파일을 만들어 CodeGraphContext가 특정 파일과 디렉토리를 무시하도록 설정할 수 있습니다. 이 파일은 .gitignore와 동일한 구문을 사용합니다.

.cgcignore 파일 예시:

# 빌드 산출물 무시
/build/
/dist/

# 의존성 무시
/node_modules/
/vendor/

# 로그 무시
*.log

MCP 클라이언트 설정

cgc mcp setup 명령은 IDE/CLI를 자동으로 구성하려고 시도합니다. 자동 설정을 사용하지 않거나 도구가 지원되지 않는 경우 수동으로 구성할 수 있습니다.

클라이언트의 설정 파일(예: VS Code의 settings.json 또는 .claude.json)에 다음 서버 설정을 추가하세요:

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

자연어 상호작용 예시

서버가 실행 중이면 AI 어시스턴트를 통해 일반 한국어로 상호작용할 수 있습니다. 다음은 사용할 수 있는 예시입니다:

인덱싱 및 파일 감시

새 프로젝트를 인덱싱하려면:
- "/path/to/my-project 디렉토리의 코드를 인덱싱해 주세요." 또는
- "~/dev/my-other-project에 있는 프로젝트를 코드 그래프에 추가해 주세요."
실시간 변경 사항을 위해 디렉토리 감시를 시작하려면:
- "/path/to/my-active-project 디렉토리의 변경 사항을 감시해 주세요." 또는
- "~/dev/main-app에서 작업 중인 프로젝트의 코드 그래프를 최신 상태로 유지해 주세요."
디렉토리 감시를 요청하면 시스템이 두 가지 작업을 동시에 수행합니다:
1. 해당 디렉토리의 모든 코드를 인덱싱하기 위한 전체 스캔을 시작합니다. 이 프로세스는 백그라운드에서 실행되며, 진행 상황을 추적하기 위한 job_id를 받게 됩니다.
2. 그래프를 실시간으로 최신 상태로 유지하기 위해 파일 변경 사항 감시를 시작합니다.
즉, 시스템에 디렉토리를 감시하라고 지시하기만 하면 초기 인덱싱과 지속적인 업데이트를 모두 자동으로 처리합니다.

코드 쿼리 및 이해

코드가 정의된 위치 찾기:
- "process_payment 함수는 어디에 있나요?"
- "User 클래스를 찾아 주세요."
- "'데이터베이스 연결'과 관련된 코드를 보여 주세요."
관계 및 영향도 분석:
- "get_user_by_id 함수를 호출하는 다른 함수는 무엇인가요?"
- "calculate_tax 함수를 변경하면 코드의 어떤 부분이 영향을 받나요?"
- "BaseController 클래스의 상속 계층 구조를 보여 주세요."
- "Order 클래스에는 어떤 메서드가 있나요?"
의존성 탐색:
- "requests 라이브러리를 임포트하는 파일은 어떤 것이 있나요?"
- "render 메서드의 모든 구현을 찾아 주세요."
고급 호출 체인 및 의존성 추적 (수백 개의 파일에 걸쳐): CodeGraphContext는 광범위한 코드베이스에서 복잡한 실행 흐름과 의존성을 추적하는 데 뛰어납니다. 그래프 데이터베이스의 힘을 활용하여 함수가 여러 추상화 계층이나 수많은 파일을 통해 호출되는 경우에도 직접 및 간접 호출자와 피호출자를 식별할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 경우에 매우 유용합니다:
- 영향도 분석: 핵심 함수 변경의 전체 파급 효과를 이해합니다.
- 디버깅: 진입점에서 특정 버그까지의 실행 경로를 추적합니다.
- 코드 이해: 대규모 시스템의 여러 부분이 어떻게 상호작용하는지 파악합니다.
- "main 함수에서 process_data까지의 전체 호출 체인을 보여 주세요."
- "validate_input을 직접 또는 간접적으로 호출하는 모든 함수를 찾아 주세요."
- "initialize_system이 최종적으로 호출하는 모든 함수는 무엇인가요?"
- "DatabaseManager 모듈의 의존성을 추적해 주세요."
코드 품질 및 유지보수:
- "이 프로젝트에 사용되지 않는 데드 코드가 있나요?"
- "src/utils.py의 process_data 함수의 순환 복잡도를 계산해 주세요."
- "코드베이스에서 가장 복잡한 함수 5개를 찾아 주세요."
저장소 관리:
- "현재 인덱싱된 모든 저장소를 나열해 주세요."
- "/path/to/old-project에 있는 인덱싱된 저장소를 삭제해 주세요."

기여하기

기여를 환영합니다! 🎉 자세한 가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요. 새로운 기능, 통합 또는 개선에 대한 아이디어가 있으시면 이슈를 열거나 Pull Request를 제출해 주세요.

토론에 참여하고 CodeGraphContext의 미래를 함께 만들어 가세요.

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