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code-graph-rag

code-graph-rag ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie RAG & Wissen von vitali87 (vitali87/code-graph-rag auf GitHub). Es hat 5.238 Sterne auf GitHub und 699 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 8. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

RAG for your monorepo: query, understand and edit multi-language codebases with a knowledge graph.

★ 5,2 Tsd. Sterne⑂ 699 ForksMITaktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
5.238
Forks
699
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
8. Oktober 2026
Kategorie
RAG & Wissen
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify your codebase problem

    Decide what you need: understanding a monorepo, finding dead code, tracing behavior, or safe automated edits.

  2. Install the tool

    Install code-graph-rag with the Tree-sitter and semantic extras via uv or pipx.

  3. Start the stack and index

    Start the packaged daemon, then parse your repository into the graph.

  4. Ask your first question

    Query the codebase in natural language and inspect the grounded, graph-backed answer.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Knowledge-graph code index

Parses source with Tree-sitter into AST-level graph structure — functions, classes, calls and references — stored in Memgraph.

Natural-language querying

Asks questions in plain language; an AI model generates Cypher against the graph and answers grounded in the real structure.

Surgical code editing

Edit code through the agent with AST-based patching and a diff preview before anything changes.

Dead-code and structural analysis

Finds dead code by walking call and reference edges from entry points, and searches/rewrites by AST pattern with ast-grep.

Runtime overlay

cgr trace merges actually-executed calls (test runs or production eBPF profiles) into the graph, exposing dynamic dispatch static analysis cannot see.

MCP server mode

Exposes the graph to MCP-compatible agents, with incremental indexing that keeps the graph current as code changes.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone the repository

    Clone Code-Graph-RAG if you want the source; most users install the tool.

    git clone https://github.com/vitali87/code-graph-rag.git
    cd code-graph-rag
  2. Install with extras

    Install the packaged tool with full Tree-sitter language support and semantic search.

    uv tool install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"
  3. Index and query

    Start the packaged Memgraph + Qdrant stack, parse your repo into the graph, and start querying.

    cgr daemon up
    cgr start --repo-path /path/to/repo --update-graph
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains Code-Graph-RAG?

It is maintained by vitali87 and contributors, with enterprise services offered around the open-source core.

Is it free?

Yes — the tool is MIT licensed and runs locally; enterprise cloud and on-premise services are optional paid offerings.

Does it need a paid API key?

Querying uses an AI model to generate Cypher, so you need access to a model provider you configure; the indexing itself is local.

How does it compare to Semble or grep-based search?

Search tools return chunks; Code-Graph-RAG builds a structural knowledge graph you can traverse — call edges, references, runtime traces — and edit through, at the cost of a heavier indexing stack.

How do I get started?

Install with uv, run cgr daemon up, and index your repo with cgr start --repo-path.

// weiter entdecken

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