CodeGraphContext MCP Server
CodeGraphContext MCPサーバーでClaude連携・コードベースのグラフ解析を自動化
codegraphcontext mcp start概要
CodeGraphContext MCP Serverの設定方法と使い方。
ローカルのコードをグラフDBにインデックスしてAIにコンテキストを提供するMCPサーバー「CodeGraphContext」。
コード間の関係解析、ファイルをまたいだ関数呼び出しの追跡、デッドコード検出、複雑度分析が可能。
CodeGraphContextのMCPサーバー連携により、大規模コードベースの構造把握や影響範囲調査をClaudeから自動化できる。
バックエンドはKuzuDB・FalkorDB・Neo4jを選べる。
設定方法は pip install codegraphcontext 後に codegraphcontext mcp setup でClaude設定を生成し、サーバーを起動するだけで完結する。
料金・APIキー情報
料金
完全無料APIキー
🔓 不要✅このMCPはAPIキー不要です。別途セットアップが必要な場合があります（上記参照）。
こんな使い方ができます
コードベースをインデックスしてClaudeに関数の呼び出し関係を追跡させられる
変更したい箇所の影響範囲をClaudeにグラフ上で調べさせられる
使われていないデッドコードをClaudeに検出させられる
ファイルやモジュールの複雑度をClaudeに分析させてリファクタ候補を出させられる
セットアップ手順
- 1
pip install codegraphcontext でインストールし、グラフDB（KuzuDB / FalkorDB / Neo4j）を用意する
- 2
codegraphcontext mcp setup を実行してClaude向け設定を生成する（自動設定オプションでClaudeを選ぶ）
- 3
codegraphcontext mcp start でサーバーを起動する（または claude mcp add codegraphcontext -- codegraphcontext mcp start）
設定ファイル
コピー前に確認
Python環境が必要（pip install codegraphcontext）。グラフデータベースのバックエンド（KuzuDB・FalkorDB・Neo4jのいずれか）が必要。codegraphcontext mcp setup で各クライアントの設定を自動生成できる。
claude mcp add codegraphcontext -- codegraphcontext mcp start注意事項
リポジトリ Shashankss1205/CodeGraphContext が本体（PyPI: codegraphcontext）。MCPサーバーとCLIの両方を提供し、コードをグラフ化してAIに渡すことで、検索ベースより精度の高いコード理解を狙う。バックエンドDBの選択・起動が前提となる。