# 🧠 Code Review Graph：16.5k Stars 的 MCP 代码知识图谱，让 Claude Code 只读该读的代码 > 项目地址：https://github.com/tirth8205/code-review-graph | ⭐ 16,558 Stars | 🐍 Python | MCP 老实说，用 Claude Code 写了一天代码之后，最肉疼的不是 API 额度，是每次它都**从头到尾把整个项目读一遍**，然后吐出一堆无关代码的 review。 说的就是这玩意儿——`code-review-graph`，一个给 AI 编码助手装上**结构感知能力**的 MCP 工具。它用 Tree-sitter 把你的代码库解析成 AST 图，只把**变更影响到的文件**丢给 AI，而不是整库扫读。 **实测数据**：6 个真实仓库（express、fastapi、flask、gin、httpx、nextjs）上平均 **8.2 倍 token 节省**，flask 仓库从 44,751 token 砍到 4,252。 ## 安装：三行命令搞定 ```bash pip install code-review-graph code-review-graph install # 自动检测你用的平台并配好 MCP code-review-graph build # 构建代码知识图谱 ``` 然后打开你的项目，在 Claude Code / Codex / Cursor 里说一句： ``` Build the code review graph for this project ``` 第一次构建一个 500 文件的项目大约 10 秒。之后每次文件编辑或 git commit，图自动增量更新，**不到 2 秒**就能重索引 2,900 文件的项目。 ## 支持所有主流平台 一个 `install` 命令自动检测你装了哪些工具，写入对应 MCP 配置： ```bash code-review-graph install --platform claude-code # 只配 Claude Code code-review-graph install --platform cursor # 只配 Cursor code-review-graph install --platform codex # 只配 Codex ``` 支持 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Zed、Continue、OpenCode、Gemini CLI、Kiro、GitHub Copilot 等 **13 个平台**。装过 `uv` 的话自动走 `uvx`，没有就 fallback 到 pip 安装的版本。 ## 它是怎么工作的？ 三步走： 1. **Tree-sitter 解析**：把你的仓库解析成 AST，存成节点（函数、类、import）和边（调用、继承、测试覆盖）组成的图，存在 SQLite 里 2. **Blast Radius 分析**：文件改了之后，图会追踪所有调用者、依赖者和相关测试——这叫"变更辐射范围" 3. **只给 AI 喂相关代码**：AI 拿到的是最小文件集，比如 Next.js monorepo 里 27,732 个文件被过滤到只剩 **~15 个文件**，token 减少 **49 倍** ```bash # monorepo 场景实测 code-review-graph build --path ./nextjs-monorepo # 结果：27,732 files → ~15 relevant files # token 从 9,882 降到 1,249 ``` ## 和直接读代码有什么区别？ - **Flask 改路由**：传统方式读 44,751 token（整库），code-review-graph 只读 **4,252 token**（仅影响范围） - **Next.js 改组件**：传统读 10k+ token，它只读 **1,249 token** - **每次审查**：传统整库重读，它增量更新 **< 2 秒** **别踩的坑**：小项目（<50 文件）效果不明显，express 仓库甚至反而多了（693→983 tokens）。这玩意儿在**中大型项目**上才真正发威。 ## 总结 - `pip install` 三行命令配好所有主流 AI 编码工具 - 基于 Tree-sitter + SQLite 的代码知识图谱，增量更新 < 2 秒 - 平均 **8.2 倍** token 节省，monorepo 场景可达 49 倍 - 支持 24 种编程语言 + Jupyter notebooks - 通过 MCP 协议集成，不绑定任何厂商