Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Code graph for coding agents: symbol search, callers, blast radius and cross-service impact.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"cgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cgraph-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add cgraph -- npx -y cgraph-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"cgraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cgraph-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"cgraph": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cgraph-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Nxtsoft で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.9.7)がレジストリに届いたのは16 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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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