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AI工具

代码图谱

基于 Python · 开源免费，本地部署，数据完全自主可控

英文名：code-graph

⭐ 313 Stars 🍴 50 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

code-graphgenaigraphllmpython

🌐 访问官网

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用：代码图谱是一款优质的AI工具。AI 综合评分 7.5 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的AI工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

代码图谱是一款基于 Python 的开源工具，在 GitHub 上收获 0k+ Star，是code-graph、genai、graph、llm领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明，你可以审计每一行代码的安全性，也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
代码图谱依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 Python 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪代码图谱的版本更新，及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

代码图谱是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 code-graph、genai、graph 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars

⭐ 313

开发语言

Python

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

7.5 分

工具类型

AI工具

Forks

📖 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」。

📌 核心特色

开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
提供详细文档和使用示例，新手友好
支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发

🎯 主要使用场景

本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
作为开源基础组件进行商业化二次开发

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：pip 安装（推荐）
pip install code-graph

# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install code-graph

# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/FalkorDB/code-graph
cd code-graph
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import code_graph; print('安装成功')"

📋 安装步骤说明

访问 GitHub 仓库页面
按照 README 文档完成依赖安装
根据系统环境完成初始化配置
参考官方示例或文档开始使用
遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答

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

# 命令行使用
code-graph --help

# 基本用法
code-graph input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import code_graph

# 示例
result = code_graph.process("input")
print(result)

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

# code-graph 配置文件示例（config.yml）
app:
  name: "code-graph"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
code-graph --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export CODE_GRAPH_API_KEY="your-key"
export CODE_GRAPH_OUTPUT_DIR="./output"

📑 README 深度解析真实文档完整度 62/100 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。

简介

Prerequisites

Python >=3.12,<3.14
Node.js 20+
uv
A FalkorDB instance (local/cloud) or the optional FalkorDBLite backend

3. Install dependencies

```bash

Install backend dependencies

uv sync --all-extras

Install frontend dependencies

npm install --prefix ./app

Optional: install Playwright dependencies from the repo root

npm install ```

If you do not use uv, pip install -e ".[test]" also installs the backend package and test dependencies.

Install

```bash

Install from PyPI (recommended for end users)

pipx install falkordb-code-graph

Ensure FalkorDB is running (auto-starts a Docker container if needed)

cgraph ensure-db

1. Install (in any venv with the cgraph package on PATH)

pip install falkordb-code-graph # or: uv pip install falkordb-code-graph

Running with Docker

Using Docker Compose

docker compose up --build

This starts FalkorDB and the CodeGraph app together. The checked-in compose file sets CODE_GRAPH_PUBLIC=1 for the app service.

To run the MCP stdio server instead of the web app from the same image, set CGRAPH_MODE=mcp and use the mcp profile:

docker compose --profile mcp run --rm -i code-graph-mcp

Using Docker directly

```bash docker build -t code-graph .

Usage

```bash

2. Configure environment variables

Copy the template and adjust it for your setup:

cp .env.template .env

Variable	Description	Required	Default
`CODE_GRAPH_DB_BACKEND`	Database backend: `falkordb` or `lite`	No	`falkordb`
`FALKORDB_HOST`	FalkorDB hostname	No	`localhost`
`FALKORDB_PORT`	FalkorDB port	No	`6379`
`FALKORDB_USERNAME`	Optional FalkorDB username	No	empty
`FALKORDB_PASSWORD`	Optional FalkorDB password	No	empty
`FALKORDB_LITE_PATH`	FalkorDBLite database file path	No	`~/.cache/code-graph/falkordblite.rdb`
`FALKORDB_LITE_HOST`	Host used when exposing FalkorDBLite over TCP	No	`127.0.0.1`
`FALKORDB_LITE_PORT`	Optional TCP port for FalkorDBLite host/port clients	No	empty
`SECRET_TOKEN`	Token checked by protected endpoints	No	empty
`CODE_GRAPH_PUBLIC`	Set `1` to skip auth on read-only endpoints	No	`0`
`ALLOWED_ANALYSIS_DIR`	Root path allowed for `/api/analyze_folder`	No	repository root
`MODEL_NAME`	LiteLLM model used by `/api/chat`	No	`gemini/gemini-flash-lite-latest`
`HOST`	Optional Uvicorn bind host for `start.sh`/`make run-*`	No	`0.0.0.0` or `127.0.0.1` depending on command
`PORT`	Optional Uvicorn bind port for `start.sh`/`make run-*`	No	`5000`

The chat endpoint also needs the provider credential expected by your chosen MODEL_NAME. The default model is Gemini, so set GEMINI_API_KEY unless you switch to a different LiteLLM provider/model.

Terminal 1: backend API

uv run uvicorn api.index:app --host 127.0.0.1 --port 5000 --reload

CLI Tool (`cgraph`)

CodeGraph includes a CLI tool for indexing codebases and querying the knowledge graph directly from the terminal. All output is JSON (to stdout), with status messages on stderr.

API Endpoints

Read endpoints

Method	Endpoint	Description
GET	`/api/list_repos`	List all indexed repositories
GET	`/api/graph_entities?repo=<name>`	Fetch a subgraph for a repository
POST	`/api/get_neighbors`	Return neighboring nodes for the provided IDs
POST	`/api/auto_complete`	Prefix-search indexed entities
POST	`/api/repo_info`	Return repository stats and saved metadata
POST	`/api/find_paths`	Find paths between two graph nodes
POST	`/api/chat`	Ask questions over the code graph via GraphRAG
POST	`/api/list_commits`	List commits from the repository's git graph

Mutating endpoints

Method	Endpoint	Description
POST	`/api/analyze_folder`	Analyze a local source folder
POST	`/api/analyze_repo`	Clone and analyze a git repository
POST	`/api/switch_commit`	Switch the indexed repository to a specific commit

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-09

高质量的代码图谱生成工具

📚 实用指南（长尾问题）

适合谁

需要 code-graph 解决具体问题的开发者与运营人员

最佳实践

先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据

常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境

部署方案

云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
提供详细文档和使用示例，新手友好
支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发

👥 适合谁

需要 code-graph 解决具体问题的开发者与运营人员

⭐ 最佳实践

先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据

⚠️ 常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点

+MIT 协议，可免费商用
+完全开源免费，无授权费用
+本地部署，数据完全自主可控
+开发者社区支持，遇问题可查可问

⚠️ 不足

−安装和初始配置可能需要一定技术基础
−功能完整性通常不如成熟商业产品
−技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定

⚠️ 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

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❓ 常见问题 FAQ

如何使用代码图谱?−

使用GraphRAG-SDK和FalkorDB生成代码图谱

安装这个工具需要什么基础？+

安装过程中遇到依赖冲突怎么办？+

工具安装成功但运行报错，该怎么处理？+

这个工具是否有数据隐私风险？+

工具更新后会影响已有的配置和数据吗？+

💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，代码图谱是一款质量良好的AI工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。

📚 深入学习代码图谱

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⚙️ 安装教程 📚 使用教程

🌐 原始信息

原始名称	`code-graph`
原始描述	开源AI工具：A code-graph demo using GraphRAG-SDK and FalkorDB。⭐313 · Python
Topics	`code-graphgenaigraphllmpython`
GitHub	https://github.com/FalkorDB/code-graph
License	MIT
语言	Python

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/FalkorDB/code-graph 🌐 官方网站 https://code-graph.falkordb.com

收录时间：2026-06-09 · 更新时间：2026-06-09 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。