nabi-codegraph-mcp — 最小化代码图 + MCP 服务器（TS + Python）
这是一个 自给自足的启动器 在（某个基础之上）构建一个轻量级的代码图 TypeScript 并且 python，然后通过一个（接口/方式）将其暴露出来 MCP服务器 因此，具有代理功能的客户端（如Claude桌面版、Cursor、Copilot Studio、OpenAI Agents、Azure）可以对其进行查询。
设计目标小巧、实用、易于扩展。无需重型的LSIF/SCIP索引器即可开始使用（不过之后也可以集成它们）。
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你得到的是
- 摄入（无需构建）：
- TypeScript 使用官方方法解析 typescript 编译器API。 - python 使用标准库进行解析 ast 模块。 - 我们提取符号（函数、类、方法、变量、按文件划分的模块）和边（import， call， member_of， defines）。
- 图表格式：
- 简单的JSON文件位于 ./data/graph.json 和；带有；用 symbols[] 并且 edges[]。 - 之后很容易替换为 SQLite 或 SCIP。
- MCP 服务器（
code-graph):
- graph.resolve_symbol({ q }) → 通过名称模糊查找符号。 - graph.references({ id }) → 输入边（调用/导入此符号的实体）。 - graph.related({ id, k }) → k 个邻居（导入/调用）。 - graph.impact_from_diff({ patch }) → 已更改的文件 + 一跳邻居影响集。 - 资源： code://file/{path}?s=..&e=.. → 为上下文窗口流式传输代码片段。
- 示例仓库 以测试摄入（或摄取）
./example（包含TS + Py文件）。
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先决条件
- Node.js 20多个版本 （建议使用长期支持版本）。
- Python 3.10及以上版本 （仅限标准库）。
提示：此仓库避免使用原生数据库绑定，以实现最大程度的可移植性。图数据以JSON格式存储，并由服务器加载到内存中。
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快速入门（5分钟）
# 1) Install deps
npm install
# 2) Build a graph from the example code
npm run ingest -- --target ./example
# 3) Run the MCP server (stdio)
npm run dev:server你应该能看到 code-graph 启动并宣布工具。
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与Claude桌面版（macOS/Linux/Windows）配合使用
在你的（列表/日志/文件等）中添加一项 Claude Desktop 配置 通过标准输入输出（stdio）注册MCP服务器。
- macOS：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows：
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Linux：
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
使用随附的模板，并将此文件夹的绝对路径替换为：
{
"mcpServers": {
"code-graph": {
"command": "node",
"args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/dist/mcp/server.js"],
"environment": {
"NABI_GRAPH_JSON": "/ABSOLUTE/PATH/TO/data/graph.json"
}
}
}
}重启Claude桌面版。在新的聊天中，让它 连接到 code-graph MCP服务器 并尝试使用以下工具：
graph.resolve_symbol（与……一起）带着；用；凭借{ "q": "greet" }graph.related带有返回的符号idgraph.impact_from_diff贴上补丁
注客户在展示MCP（可能是指某种工具或平台）工具的方式上存在差异。在Claude中，您可以在会话侧边栏中查看已连接的工具/资源。
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命令与脚本
# Dev server (TypeScript via tsx)
npm run dev:server
# Compile to dist/ (pure JS ESM)
npm run build
npm start # runs the built server
# Ingest (scan target directory and build ./data/graph.json)
npm run ingest -- --target ./example
npm run ingest -- --target /path/to/your/repo
# Optional: re-run impact analysis from a diff file
cat my.patch | npm run impact______________________________________________________________________
如何摄入工作（太长了，读不下去了）
- TypeScript我们使用TS编译器API遍历每个文件的抽象语法树（AST），收集符号（函数/类/方法/变量）、调用和导入。我们还为每个文件创建了一个 模块符号 作为主播。
- python一个小
py/ingest_py.py使用ast做同样的事情。它打印 NDJSON（Newline Delimited JSON） 在标准输出（stdout）上，节点编排器会读取并合并这些信息。 - 边缘分辨率调用通过名称与定义进行匹配，采用了一种简单的启发式方法（首先优先匹配同一文件中的符号，否则匹配第一个找到的）。这种方法设计得相当简洁——足以帮助你初始化图表并使MCP查询变得有用。
之后，你可以插上 Tree-sitter（树坐者，但通常直接译为“树解析器”或保持原名，因其是一个用于解析源代码的库） 或者 SCIP（Secure, Compliant, Integrated, and Portable，可理解为“安全、合规、集成、便携”） 以实现更深入、跨仓库的精确度。
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数据模型
type Range = { startLine: number; startCol: number; endLine: number; endCol: number };
type Symbol = {
id: string; kind: 'function'|'class'|'method'|'variable'|'module';
name: string; file: string; range: Range; language: 'typescript'|'python';
signature?: string; parentId?: string|null;
};
type EdgeType = 'defines'|'call'|'import'|'member_of';
type Edge = { src: string; type: EdgeType; dst: string };
type Graph = { symbols: Symbol[]; edges: Edge[] };______________________________________________________________________
路线图：该往何处去
- 添加 SCIP摄入 (scip-ts / scip-python) 并沿着此 AST 路径合并边。
- 将JSON存储替换为 SQLite 并为大型单体仓库添加索引。
- 添加 结构重写/代码转换 钩子和
graph.impact_from_diff精细化处理（图半径加权、流失先验）。 - 暴露于 搜索资源:
graph://symbol?q=...直接流式传输代码片段。
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故障排除
- 如果服务器显示“未加载图表”，请运行
npm run ingest并确认./data/graph.json存在。 - Windows路径问题？在Claude配置中使用绝对路径，并用引号括起来。
- 未找到 Python？编辑
PYTHON_BIN在src/ingest/make_graph.ts到你的解释器路径。
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许可证麻省理工学院（MIT）