Система анализа и поиска кода, которая объединяет графовые базы данных, векторный поиск и LLM для понимания и запроса кодовых баз с помощью естественного языка.

Он индексирует кодовые базы JavaScript/TypeScript как в базу данных графов Neo4j, так и в векторную базу данных PostgreSQL, позволяя выполнять сложные запросы о структуре кода, зависимостях и семантических отношениях.

Особенности

Многомодальный анализ кода: комбинирует структурный анализ на основе графов с семантическим векторным поиском. Запросы естественного языка: Задавайте вопросы о вашей кодовой базе на простом английском языке. Функциональное открытие: Найдите функции, основанные на семантическом сходстве и структурных отношениях. ** Отслеживание зависимости**: Понимание отношений импорта и иерархий вызовов функций. AI-Powered Summaries: Автоматически генерирует сводки для функций с использованием LLM. ** Анализ в реальном времени**: Обработка кодовых баз с помощью просмотра файлов. **MCP Интеграция: Интегрируется с вашим текстовым редактором или агентом AI через MCP.

Быстрый старт

Примечание: Вам понадобятся переменные среды, объявленные в ~/.graphsense/.env:

Переменные среды

Необходимые переменные (должны быть установлены):

• ANTHROPIC_API_KEY - Ключ Claude API

GraphSense Code Graph RAG

A code analysis and retrieval system that combines graph databases, vector search, and LLMs to understand and query codebases through natural language.

---

It indexes JavaScript/TypeScript codebases into both a Neo4j graph database and a PostgreSQL vector database, enabling sophisticated queries about code structure, dependencies, and semantic relationships.

Features

• Multi-Modal Code Analysis: Combines graph-based structural analysis with semantic vector search.
• Natural Language Queries: Ask questions about your codebase in plain English.
• Function Discovery: Find functions based on semantic similarity and structural relationships.
• Dependency Tracking: Understand import relationships and function call hierarchies.
• AI-Powered Summaries: Automatically generates summaries for functions using LLMs.
• Real-time Analysis: Processes codebases incrementally with file watching.
• MCP Integration: Integrates with your text editor or AI agent via MCP.

Quick Start

# Navigate to your git repository
$ cd ~/path/to/repo

# Run GraphSense from within the repository
$ npx graphsense

Note: You will need environment variables declared in ~/.graphsense/.env:

Environment Variables

Required variables (must be set):

• ANTHROPIC_API_KEY - Claude API key
• PINECONE_API_KEY - Pinecone API key

Prerequisites

• Node.js 16+
• Docker
• Must be run from within a git repository (GraphSense will exit if not)
• API Keys for:
  • Anthropic (Claude) - Get API Key
  • Pinecone - Get API Key

Model Context Protocol (MCP) Integration

GraphSense provides an MCP server to integrate with AI assistants like Claude Desktop, enabling natural language queries about your codebase.

MCP Configuration

The MCP server uses stdio transport and is automatically started when you run the main application.

Starting GraphSense MCP

# Navigate to your git repository
$ cd ~/path/to/repo

# Run GraphSense from within the repository
$ npx graphsense

Claude Desktop Configuration

Add this to your Claude Desktop configuration file:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "graphsense": {
      "command": "npx",
      "args": ["graphsense"],
      "env": {}
    }
  }
}

Note: Your preferred AI coding editor/agent will have similar configuration options.

Available MCP Tools

• similar_functions - Find functions based on semantic description

  • Parameters: function_description (string), topK (number, optional)
  • Returns: Array of similar functions with similarity scores

• function_callers - Find functions that call a specific function

  • Parameters: functionId (string) - The element ID of the target function