GoAtlasは、LDMと開発者が大規模なコードベースを深く理解するのに役立つAIを搭載したコードインテリジェンスプラットフォームです。複数の言語ASTの解析、Neo4jナレッジグラフ、Pgvectorのセマンティック検索、およびプラグイン可能なLMバックエンドを組み合わせることにより、すべての**Model Context Protocol(MCP)**を介して公開します。

それを作るもの

-Multi-Language — AST(tree-sitter)を介してパースされた、TypeScript/JSX、Python、およびJavaを経由して行きます。 シンボル、エンドポイント、言語ごとに抽出されたインポート

• ゼロ構成オートディスカバリ — go.mod, [package.json]], [[pom.xml]]を読み込み、gRPC、カフカ、HTTPクライアントなどの接続検出パターンを自動的にアクティブに
• Cross-Service Connection Detection — 外部サービス接続(gRPC、Kafka、HTTP)をGo、TS、Python、Javaで検出し、設定不要
• Knowledge Graph — パッケージ、ファイル、関数のNeo4jグラフ、インポート/コール/実装エッジの型
• ハイブリッドBM25 + Semantic Search — Reciprocal Rank Fusionは、キーワードとベクトルの結果をマージします。 GeminiまたはOllama埋め込みによるセマンティック検索
• プロセスとコミュニティの検出 — エントリーポイントからのBFSは、実行フローを追跡します。 ラウバインクラスタリンググループコードコミュニティ

GoAtlas

GoAtlas is an AI-powered code intelligence platform that helps LLMs and developers deeply understand large codebases — combining multi-language AST parsing, a Neo4j knowledge graph, pgvector semantic search, and a pluggable LLM backend, all exposed via the Model Context Protocol (MCP).

What Makes It Different

• Multi-Language — Go, TypeScript/JSX, Python, and Java parsed via AST (tree-sitter); symbols, endpoints, imports extracted per language
• Zero-Config Auto-Discovery — Reads go.mod, package.json, requirements.txt, pom.xml to automatically activate connection detection patterns for gRPC, Kafka, HTTP clients, and more
• Cross-Service Connection Detection — Detects inter-service connections (gRPC, Kafka, HTTP) across Go, TS, Python, and Java with no config required
• Knowledge Graph — Neo4j graph of packages, files, functions, types with import/call/implementation edges
• Hybrid BM25 + Semantic Search — Reciprocal Rank Fusion merges keyword and vector results; semantic search via Gemini or Ollama embeddings
• Process & Community Detection — BFS from entry points traces execution flows; Louvain clustering groups code communities
• Pluggable LLM — Supports Gemini (gemini-2.0-flash), Ollama (any local model), and any OpenAI-compatible API (vLLM, LiteLLM, etc.) for both embeddings and agentic Q&A
• MCP Server — 22 tools, 5 resources, 3 prompts via stdio for Cursor, Claude Desktop, and any MCP client
• Claude Code Hooks — SessionStart/PreToolUse/PostToolUse integration for session context injection, semantic enrichment, and incremental re-indexing
• AI-Generated Docs — SKILL.md per community cluster and full Markdown wiki from the knowledge graph

Architecture

graph TB
    subgraph CLI["GoAtlas CLI"]
        direction LR
        IDX["index"]
        EMB["embed"]
        GR["build-graph"]
        DET["detect"]
        ASK["ask"]
        CHT["chat"]
        SRV["serve"]
        SKL["skills"]
        WK["wiki"]
    end

    subgraph Core["Core Engine"]
        direction TB
        PARSER["AST Parsers\nGo · TS/JSX · Python · Java"]
        INDEXER["Code Indexer\nsymbols · endpoints · connections"]