能力标签
Cartog
🔌
MCP工具

Cartog

基于 Rust · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:cartog
⭐ 9 Stars 🍴 4 Forks 💻 Rust 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
claudeclilspmcprust
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Cartog 获评「强烈推荐」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

Cartog 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Cartog,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Cartog 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Cartog 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Cartog 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 9
开发语言
Rust
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
4

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Cartog 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/jrollin/cartog

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "cartog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "cartog"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Cartog 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Cartog MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "cartog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "cartog"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 72/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Cartog

CI codecov Crates.io Crates.io downloads GitHub stars License: MIT

Map your codebase. Navigate by graph, not grep.

Semantic search that returns named symbols, not text chunks — ranked, reranked, and budget-aware.

~280 tokens per query vs ~1,700 for grep+read · 97% recall · 8 µs–20 ms structural-query latency · 15 languages + 4 frameworks.

Cartog pre-computes a code graph — symbols, and the calls, imports, and inheritance between them — so you can query structure instantly instead of grepping for text. Ask "who calls this?", "what breaks if I change it?", or "find the auth logic" and get a ranked, structured answer: an exact function with its signature and span, not a file-and-line guess you have to open and read.

Use it from the CLI for day-to-day navigation, or as an MCP server so AI agents query the graph instead of flooding their context with raw file dumps — at a fraction of the token cost. One static binary, one SQLite file. No Python, no pip, no Docker, no cloud: 100% local by default.

Documentation site

cartog demo

Install

Install script (macOS / Linux, no Rust required)

curl -fsSL https://www.cartog.dev/install.sh | sh

Detects your OS + architecture, downloads the matching binary from the latest GitHub Release, verifies its SHA-256, and installs to /usr/local/bin (or ~/.local/bin if non-root). Override with CARTOG_INSTALL_DIR; pin a version with CARTOG_VERSION=<version> (e.g. the tag from Releases). Audit the script: site/public/install.sh.

MCP Server Setup

Fastest path: let cartog write the right config for your editor.

cartog ide                                  # all installed clients, all scopes
cartog ide --client cursor                  # one client
cartog ide --client claude-desktop --dry-run  # preview without writing

Idempotent. Existing servers in each file are preserved.

Prefer the brew/npm shape? cartog install takes editors as positional args and is always non-interactive — safer than cartog ide for scripts and agents:

cartog install cursor                 # one editor
cartog install cursor vscode codex    # several at once
cartog install                        # all detected editors
cartog install cursor --dry-run       # preview

Prefer to wire it yourself? Pick your client below.

<details> <summary><strong>Claude Code</strong> — project-scoped <code>.mcp.json</code> or user settings</summary>

One-shot:

cartog ide --client claude-code             # writes .mcp.json + user settings
claude mcp add cartog -- cartog serve --watch       # user scope
claude mcp add --scope project cartog -- cartog serve --watch

Manual (<repo>/.mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "cartog": { "command": "cartog", "args": ["serve", "--watch"] }
  }
}
Only Claude Code gets --watch by default — the others ship plain ["serve"]. Agent-driven flows churn files faster than human-driven editor flows, so the in-process file watcher pays off. Drop --watch with cartog ide --no-watch if you don't want it. </details>

<details> <summary><strong>Cursor</strong> — project <code>.cursor/mcp.json</code> or user settings</summary>

One-shot:

cartog ide --client cursor

Manual:

{
  "mcpServers": {
    "cartog": { "command": "cartog", "args": ["serve"] }
  }
}
</details>

<details> <summary><strong>Codex CLI</strong> — user-only TOML at <code>~/.codex/config.toml</code></summary>

One-shot:

cartog ide --client codex

Manual:

[mcp_servers.cartog]
command = "cartog"
args = ["serve"]

Codex is user-global only. If you use cartog on multiple projects, cartog ide auto-names each section cartog-<slug>-<hash8> so they coexist. </details>

<details> <summary><strong>Windsurf</strong> — <code>~/.codeium/windsurf/mcp_config.json</code></summary>

cartog ide --client windsurf

{
  "mcpServers": {
    "cartog": { "command": "cartog", "args": ["serve"] }
  }
}
</details>

<details> <summary><strong>VS Code (GitHub Copilot)</strong> — project <code>.vscode/mcp.json</code></summary>

cartog ide --client vscode

Note: VS Code's top-level key is servers (no mcp prefix):

{
  "servers": {
    "cartog": { "type": "stdio", "command": "cartog", "args": ["serve"] }
  }
}
</details>

<details> <summary><strong>Zed</strong> — <code>~/.config/zed/settings.json</code></summary>

cartog ide --client zed

{
  "context_servers": {
    "cartog": { "command": "cartog", "args": ["serve"] }
  }
}
</details>

<details> <summary><strong>OpenCode</strong> — <code>~/.config/opencode/opencode.json</code></summary>

cartog ide --client opencode

{
  "mcp": {
    "cartog": {
      "type": "local",
      "command": ["cartog", "serve"],
      "enabled": true
    }
  }
}
</details>

<details> <summary><strong>Gemini CLI</strong> — <code>~/.gemini/settings.json</code></summary>

cartog ide --client gemini

{
  "mcpServers": {
    "cartog": { "command": "cartog", "args": ["serve"] }
  }
}
</details>

<details> <summary><strong>Claude Desktop</strong> — <code>claude_desktop_config.json</code></summary>

cartog ide --client claude-desktop

Manual (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/; Windows: %APPDATA%\Claude\):

{
  "mcpServers": {
    "cartog": { "command": "cartog", "args": ["serve"] }
  }
}

Restart Claude Desktop after editing. </details>

See docs/mcp-setup.md for the canonical long-form reference, including the path-naming scheme for Codex's multi-project setup, and docs/usage.md for all cartog ide flags.

Quick Start

curl -fsSL https://www.cartog.dev/install.sh | sh   # or: cargo install cartog
cd your-project
cartog init                   # 1. scaffold .cartog.toml
cartog index                  # 2. build the code graph

That's it for CLI use. Two commands.

If you want MCP wired into your editor (Claude Code, Cursor, VS Code, Claude Desktop, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode, Windsurf, Zed, Antigravity, Kiro, Hermes Agent), add one more:

cartog ide                    # optional — only if you want editor integration

All three commands are idempotent.

Now query:

cartog search validate        # find symbols by name         (sub-ms)
cartog refs validate_token    # who calls this?              (< 500 µs)
cartog impact validate_token  # what breaks if I change it?  (< 20 ms)
cartog outline src/auth.py    # file structure, no cat       (< 15 µs)

Semantic search (optional, still fully local)

cartog rag setup                 # download models (~1.2 GB, one-time)
cartog rag index .               # embed symbols + docs into sqlite-vec
cartog rag search "authentication token validation"

Three-tier hybrid pipeline: FTS5 keyword + vector KNN + cross-encoder re-ranking. Indexes both code (functions, classes, methods) and Markdown documents. Models run locally via ONNX Runtime — no API keys, no network calls.

Prefer Ollama or a hosted endpoint? Set provider = "ollama" or provider = "openai" (any OpenAI-compatible /v1 endpoint) in .cartog.toml. See Configuration.

Configuration

Database path is resolved automatically — no config needed for standard use:

  1. --db flag / CARTOG_DB env var (highest priority)
  2. .cartog.toml at git root
  3. Auto git-root detection (.cartog/db.sqlite; legacy .cartog.db still read with a warning)
  4. .cartog/db.sqlite in current directory

.cartog.toml (optional):

```toml [database] path = "~/.local/share/cartog/myproject.db"

[embedding] provider = "ollama" # "local" (default), "ollama", or "openai" model = "nomic-embed-text"

api_key_env = "OPENAI_API_KEY" # env var NAME; never the key itself

[reranker] provider = "none" # "local" (default) or "none"

Or an OpenAI-compatible /v1 endpoint (OpenAI, Mistral, Voyage, Jina, OVHcloud,

base_url = "https://api.openai.com/v1" # swap base_url to change vendor

Agent integration: which path?

Three setup paths for agents and editors. Pick the one that matches your stack — they are alternatives, not steps.

PathUse it whenWhat you get
cartog ideYou want MCP wired into one or more editors (Claude Code, Cursor, VS Code, Codex CLI, Gemini CLI, Claude Desktop, OpenCode, Windsurf, Zed, Antigravity, Kiro, Hermes Agent).MCP entries written to the right files; interactive picker if you run it without flags.
Claude Code pluginYou are on Claude Code and want install + skill + MCP wired in one step.Bundled: binary install, behavioural skill, MCP server, all preconfigured.
Agent skillYou use an agent that follows the skills protocol (Cursor, Copilot, others) and only need the behavioural rules, not MCP.Skill files installed into the agent's skill directory; works alongside any install method.

Claude Code plugin

Run these two commands one at a time in Claude Code:

/plugin marketplace add jrollin/cartog
/plugin install cartog@cartog-plugins

First session: if the cartog binary is not already on your PATH, the plugin starts a background install and prints a one-line notice. The cartog MCP server cannot start in this first session because the binary lands after Claude Code has already tried to spawn it.

Second session: restart Claude Code. The MCP server starts, code-graph tools become available, and the SessionStart hook keeps the index fresh on every subsequent session.

Repair or upgrade: type /cartog-install at any time to install the binary synchronously (e.g. to retry a failed background install), or to upgrade an existing install to match the plugin's pinned version. The skill at skills/cartog-install/ handles both cases.

Offline / vetted install: the manual fallback is the same one used by the curl one-liner at the top of this section: download site/public/install.sh (served at https://www.cartog.dev/install.sh), inspect it, then run it.

Extra repo-root-relative globs to skip (on top of node_modules/target/vendor/...).

Troubleshooting

SymptomFix
**"not initialized" / no results**Run cartog init then cartog index . in the repo first.
**cartog index seems to hang**Cold index of a large repo takes a few seconds; re-run with RUST_LOG=info cartog index . if nothing after 60s.
**MCP "Connection closed" on a 2nd editor window**Expected: single-writer election makes the 2nd instance read-only (14 of 16 tools). Ensure cartog --version ≥ 0.17 and CARTOG_SINGLE_WRITER is unset.
**.cartog.toml ignored**Cartog walks up to the git root; with no .git, put it in the cwd or pass --db. cartog config prints the resolved paths.
**Missing symbols / recall lower than expected**Wait for the watcher (or run cartog index), check the file's language is supported and not .gitignored. Install a language server on PATH to lift edge resolution from ~25% to up to ~81%.
**Anything else**cartog doctor checks git, config, DB, and models.

Full list with detailed fixes: docs/troubleshooting.md.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-07-10
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Cartog 是一个强大的代码图谱构建工具,旨在为 AI Agent 和编辑器提供精准的代码上下文。通过构建代码符号与文档的索引,它能够让 AI 更好地理解项目结构,实现高效的代码检索与语义搜索。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以通过官方提供的安装脚本快速部署,该脚本支持 macOS 和 Linux,且无需预装 Rust 环境。脚本会自动检测您的操作系统与架构,下载对应的 GitHub Release 二进制文件,并通过 SHA-256 进行校验以确保安全。安装路径默认为 `/usr/local/bin` 或 `~/.local/bin`,您也可以通过 `CARTOG_INSTALL_DIR` 环境变量自定义安装目录,或使用 `CARTOG_VERSION` 指定特定版本。

🚀 使用教程

Cartog 的 CLI 使用非常直观。首先,通过安装脚本或 `cargo install` 完成安装;接着,在项目根目录下运行 `cartog init` 生成 `.cartog.toml` 配置文件;最后,执行 `cartog index` 构建代码图谱。如果您希望在 Claude Code、Cursor 或 VS Code 等编辑器中使用 MCP 功能,只需根据编辑器类型运行相应的 `cartog ide` 命令即可完成集成。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

Cartog 支持通过 `.cartog.toml` 进行配置。对于数据库路径,程序会自动识别优先级:命令行 `--db` 标志或 `CARTOG_DB` 环境变量具有最高优先级,其次是项目根目录下的配置文件。此外,Cartog 提供强大的语义搜索(RAG)功能,支持 FTS5 关键词、向量 KNN 及 Cross-encoder 重排序的三层混合流水线。您可以配置 `api_key_env` 来指定 API 密钥的环境变量,并支持通过 `base_url` 切换至 OpenAI 兼容的 API 端点。

🔌 API 说明

Cartog 的 API 设计兼容主流 AI 标准。您可以配置 `base_url` 来对接 OpenAI、Mistral 或 Voyage 等服务。在 RAG 模式下,系统支持本地模型运行或通过 API 调用远程模型,确保在处理代码符号与 Markdown 文档的嵌入(Embedding)时,能够灵活适配不同的后端服务。

🔄 工作流/模块

Cartog 为 Agent 和编辑器提供了三种不同的集成路径,用户应根据技术栈选择最合适的一种。通过 `cartog ide` 命令,您可以将 MCP 直接接入 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等编辑器;对于 Claude Code 用户,可以通过 `/plugin` 命令在插件市场安装专用插件。这些路径是互斥的替代方案,而非必须按顺序执行的步骤。

❓ FAQ 摘要

针对常见问题,若遇到 "not initialized" 或无结果的情况,请确保已在仓库中执行 `cartog init` 和 `cartog index .`。如果 `cartog index` 运行时间过长,建议通过 `RUST_LOG=info` 环境变量查看详细日志以排查是否卡死。对于 MCP 连接问题,请检查编辑器的配置是否已正确写入。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-28

高质量的MCP工具,支持树形查询

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:cartog 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

cartog 是一款Rust开发的AI辅助工具。开源MCP工具:claude code with treesitter and query capability (RLM, RAG, MCP, LSP)。⭐9 · Rust 主要应用场景包括:代码查询和分析。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Cartog 的核心功能完整,质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Cartog
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 cartog
原始描述 开源MCP工具:claude code with treesitter and query capability (RLM, RAG, MCP, LSP)。⭐9 · Rust
Topics claudeclilspmcprust
GitHub https://github.com/jrollin/cartog
License MIT
语言 Rust
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/jrollin/cartog 🌐 官方网站  https://jrollin.github.io/cartog/

收录时间:2026-05-28 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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