Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Code graph for coding agents: symbol search, callers, blast radius and cross-service impact.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"cgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cgraph-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add cgraph -- npx -y cgraph-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"cgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cgraph-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"cgraph": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cgraph-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Nxtsoft bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.9.7) kam vor 16 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
English · 简体中文
*Scan a project · extract structure into a deterministic graph · query it in ~10 ms from a daemon, a thin client, or an MCP server.*
Why CGraph? · Architecture · Repository layout · What it produces · Output formats · Performance · Retrieval benchmark · Languages · Quick start · Install & Setup · Use with coding agents · CLI · daemon · MCP reference · Host integrations & enrichment · Development notes · Contributing · License
Reading a large repo to answer "what calls this?" or "what breaks if I change it?" means loading dozens of files — and those answers aren't in any single file. They live in the *relationships between* files. CGraph precomputes them so you (and your AI agent) navigate by graph, not grep.
| 🔗 Reverse dependencies & blast radius | graph_impact returns every transitive dependent of a symbol in ~10 ms. On a real 10,706-node repo it surfaced 93 dependents of one god-file, instantly — an answer grep can't give you. |
| 🧭 Navigate, don't grep | Centrality-ranked search, node neighborhoods, shortest paths, and token-budgeted source bundles — served warm in ~10 ms instead of many file reads that burn context. |
| 🏛️ Architecture at a glance | Centrality ranking surfaces the load-bearing files; Leiden/Louvain community detection clusters the repo into modules automatically. |
| ⚡ Deterministic & fast | A full 10k-node graph builds in ~2 s; no LLM in the extraction path — same input, same graph, every time. |
| 🤖 Built for coding agents | A standard MCP server drops the graph straight into Claude / Codex, so they reason over structure instead of blindly reading files. |
The pitch in one line: for a codebase too big to hold in your head, CGraph is the index that decides *which* code to read —
ctags/"find all references", precomputed, centrality-ranked, and exposed over MCP.
graph.json, graph.html, graph.svg, obsidian.md, cypher.txt, modules.mmd, modules.svg, design.mmd, design.md).query / path / explain / impact / context in ~10 ms.The engine owns deterministic extraction, fragment validation, cache state, and local graph mutation; hosts own model choice and semantic enrichment.
src/cli/ One-shot CLI entrypoint: cgraph
src/daemon/ Daemon entrypoint: graphd src/client/ Thin client runtime and cgraph-client executable src/mcp/ MCP request handling and cgraph-mcp executable src/engine/ Detection, extraction, graph building, analysis, daemon ops tests/smoke/ CTest smoke coverage for engine, daemon, MCP, and integration paths tests/fuzz/ Optional libFuzzer targets integrations/ Host hook and always-on integration scripts docs/ Host integration contract and benchmark notes vendor/ Vendored tree-sitter core and grammars
A single scan turns a source tree into an interactive, explorable graph — communities colored, hubs sized by centrality:
The real graph.html viewer on a 10,708-node / 28,945-edge codebase — self-contained HTML, no external JS.
graph.json — directed node-link JSON with graph metadata, nodes, and links. Node ids derive from each file's path relative to the project root, so the same commit built from two checkouts yields the same ids and two graphs can be joined by id; source_file stays the path the graph was read fromgraph.html — browser-readable interactive graph viewgraph.svg — static graph visualizationobsidian.md — markdown export for Obsidian-style navigationcypher.txt — Neo4j Cypher statementsmodules.mmd — module dependency diagram as Mermaidmodules.svg — module dependency diagram as a layered static imagedesign.mmd — entry points and their top call flows as a Mermaid flowchart TDdesign.md — the same as Markdown: entry-point table, nested flows, layers by call distanceThe interactive viewer used to run an O(N²) force simulation in the browser on every open. Layout is now precomputed once in C++ (via igraph), and repaints are viewport-culled — both dependency-free:
| graph | time-to-settle before | after | per-frame repaint |
|---|---|---|---|
| 10,000 nodes | 35.2 s (main thread pinned) | ~0 ms (static layout) | 20–34× cheaper (zoom/pan) |
CGraph has been scored on Agent Retrieval Bench: 427 samples from 25 repositories, each checked out at its base commit, scored with the benchmark's own metric code. The table covers all 345 positive samples.
| Method | Recall@20 | MRR | BCY@8k |
|---|---|---|---|
| CGraph bin-v0.9.1 (label + code-text search) | 0.6362 | 0.2787 | 0.4319 |
| CGraph bin-v0.8.3 (label-only text search) | 0.5726 | 0.2356 | 0.3790 |
| RepoMap (published) | 0.6333 | 0.2158 | 0.3788 |
| RepoMap (rerun on this harness) | 0.6311 | 0.2156 | 0.3846 |
| Qwen3-Embedding-8B (published) | 0.7029 | 0.2336 | 0.3732 |
| Qwen3-Embedding-4B (published) | 0.6306 | 0.2379 | 0.3409 |
| BM25 (published) | 0.4452 | 0.1520 | 0.2051 |
How bin-v0.9.1 compares:
Per-task tables, pins, the noise floor and caveats are in bench/arb/RESULTS.md. Reproduce with bench/arb/run.sh.
Tree-sitter-backed structural extraction, with regex/structured extraction for a few config formats:
Plus structured/regex extraction for Apex, Delphi form/source, MSBuild/XML project files, and MCP config files.
Seven languages emit a field node per declared member, with a defines edge from the owner:
| Language | Owners with members | Field properties |
|---|---|---|
| C, C++ | class, struct only — not enum or union | none |
| TypeScript, TSX | interface, object type alias, class (constructor parameter properties included), enum | type_text, optional, readonly |
| Go | struct, including multi-name and embedded fields | type_text |
| Rust | named and tuple struct, union, enum variant, trait associated type and constant | type_text |
| Python | class-body assignment, including chained and tuple targets | type_text when annotated |
| Java | class, record, enum | type_text, readonly |
Members are declared members only: no inherited-member expansion, no alias flattening, no runtime attribute inference. A declaration that is already a node of its own — a TypeScript method_signature, a Rust trait method or type alias — keeps its function or type node and is not also a field. A field never takes the id a function or type holds; it moves instead, so a symbol's id stays stable.
A class-like declaration without a body (struct FileCacheEntry;) is a forward declaration and mints no node; only the body-bearing definition does.
Fields are members, not navigation targets: graph_context packs the owner (whose snippet spans its members) rather than the members, and report modules symbol counts exclude them.
JavaScript and TypeScript services get one endpoint node per route the code serves, with the full path composed across files: an Elysia, Express or Hono chain's own prefix (new Elysia({ prefix: '/notebooks' }), .basePath('/v1')) beneath every .use(child), .use('/p', child) or .route('/p', child) that mounts it, up to the top-level chain, read through as any and as unknown as T casts and resolved through imports (aliased ones included). A chain built inline inside .use(new Elysia({ prefix }).get(…)), a .group('/v2', app => app.get(…)) or .guard() callback, and a module re-exported as export const deckModule = deckRoutes as unknown as Elysia all compose the same way. A Next.js app/api/x/[id]/route.ts exporting GET is GET /api/x/:id. A repository holding a langgraph.json with a non-empty graphs object is a LangGraph Agent Server: its 49 framework routes (POST /runs/wait, POST /threads/{thread_id}/runs/stream, GET /assistants/{assistant_id}, ..., the table @langchain/langgraph-api 1.5.1 registers, less its fo
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