code-graph-rag
SHA-256Code-Graph-RAG 是面向多语言代码仓库的 RAG 系统，用知识图谱让 AI 理解、查询和修改代码。相比传统代码搜索，它支持跨语言的结构化理解和 AI 驱动编辑。
把整个代码库变成知识图谱，用自然语言问 AI 就能查代码、改代码
核心功能
- 多语言解析：基于 Tree-sitter 同时支持 Python、TypeScript、Rust、Go 等十余种语言
- 知识图谱存储：将函数、类、方法及调用关系存入 Memgraph，支持复杂语义查询
- 自然语言问答：直接问“这个函数在哪被调用”之类的问题，AI 自动转成 Cypher 查询
- 结构化搜索与替换：用 AST 模式查找和重写代码，支持跨语言统一操作
- 死代码检测：从入口点遍历调用关系，找出未被引用的代码
避坑指南
- •避坑指南（中文）：需要 Docker 运行 Memgraph 数据库，首次解析大型仓库会占用较多内存和时间。--clean 参数会清空整个共享图谱，注意只用于全新开始。不同语言的功能支持程度不同（如 Ruby 仅支持结构解析），使用前请查看语言支持矩阵。
适用场景
- 大型 monorepo 中快速定位函数、类的定义和调用关系，理解模块依赖
- 在 AI 辅助下进行跨语言重构、死代码清理和代码风格统一
详细介绍
Code-Graph-RAG 是一个面向大型多语言代码仓库（monorepo）的开源 RAG 系统。它使用 Tree-sitter 将源代码解析为 AST，提取函数、类、方法、模块及它们之间的关系，并将结果以知识图谱形式存储在 Memgraph 数据库中。 用户可通过 CLI 或 MCP 服务器用自然语言提问，AI 模型将问题转换为 Cypher 查询，检索图谱中的相关节点并返回有依据的答案。除了问答，还支持基于 AST 的结构化搜索与替换（通过 ast-grep）、从入口点遍历调用/引用边来检测死代码，以及根据最佳实践进行 AI 驱动的代码优化。 相比 GitHub Code Search 或 Sourcegraph 这类基于文本检索的工具，Code-Graph-RAG 最大的优势在于：采用语言无关的统一图谱模式，使跨语言重构和语义理解变得非常容易；同时支持 MCP 协议，Claude Code 等 AI 代理可以直接调用工具进行代码编辑并预览 diff。
标签
快速上手
安装软件
双击下载的安装程序，按提示完成安装
步骤1：使用 uv 安装默认 CLI 工具（需要 Docker 运行 Memgraph）
步骤2：在仓库目录启动 cgr 解析代码并构建知识图谱
步骤3：启动交互式 CLI 用自然语言查询代码，或配置 MCP 服务器供 AI 客户端使用
- 步骤1：使用 uv 安装默认 CLI 工具（需要 Docker 运行 Memgraph）
- 步骤2：在仓库目录启动 cgr 解析代码并构建知识图谱
- 步骤3：启动交互式 CLI 用自然语言查询代码，或配置 MCP 服务器供 AI 客户端使用
已提供 SHA-256 校验码，下载后可自行核对文件完整性
该校验码提取自 GitHub 官方 Release 页面
SHA256 校验码
b07e6bb03ccf02d4bc69efd482366a340da8606a2ba2a23c53ac3545e0dbf7b3该校验码提取自 GitHub Release 页面，下载后请自行核对文件完整性
本平台所有 SHA-256 校验码均提取自项目在 GitHub 官方 Release 页面发布的文件，未做任何修改。你可以通过 GitHub Releases 页面自行验证。
开源透明
查看 GitHub 源码卸载说明
卸载说明（中文）：删除 pipx/uv 安装的包即可（如 pipx uninstall code-graph-rag），同时可执行 cgr daemon down 停止并删除容器（数据会备份）。若使用 Docker Compose 可直接运行 docker compose down 清除相关容器和数据卷。
无额外依赖
下载后即可直接使用，无需安装其他运行环境