CodeGraphとは？使い方・インストールと自動同期｜Claude Codeのツールコール88%減と落とし穴

Claude Codeで大規模なコードベースを扱うとき、見えないコストが積み上がっていく。「このモジュールはどこで定義されている？」——そのたびにエージェントはgrep・glob・Readを連打し、ファイルを読み漁り、コールパスを手作業で組み直し、トークンとツールコールを消費し続ける。本題のコードを読む前に、探索だけで予算の大半を使い果たすことも珍しくない。

CodeGraphはこの問題の根本を狙う。ソースコードをtree-sitterでAST解析し、すべてのシンボル・関数呼び出し・クラス継承・インポート関係をローカルのSQLiteデータベースに格納する。Claude Code（とCursor・Codex・Gemini・opencodeほか）はそのグラフをMCPサーバー経由で1回クエリするだけでよく、ファイルを1つずつ開く必要がなくなる。下は公式READMEに掲載されたcodegraph initの実行デモだ。まず「動くところ」を見てほしい。

2026年1月18日に公開されてから約半年、GitHubスター数は65,039（2026-08-06時点）に達し、最新リリースはv1.5.0（2026年7月21日）だ。実コードベース7種類のベンチマークは2026-08-05に測り直されており、CodeGraphなしと比べてツールコール88%削減・53%高速化・トークン62%削減・コスト44%削減・ファイル読み込みは7レポとも0件という値になっている。

この記事が以前載せていた「58%削減・22%高速化」は、対照群が汚染された条件で測られた古い数字だ。詳しくは後述するが、公式自身がそれを認めて測定をやり直している。さらに、削減されるのは「処理した」トークンであって、セッションに残る文脈はむしろ増えるという副作用も同時に公表された。数字を使う前に、この2点は押さえておきたい。

Claude Code全体の使い方は Claude Code完全ガイド2026：インストールから本番運用まで をご覧ください。

CodeGraphとは——ローカル知識グラフがエージェントを変える

CodeGraphの設計思想は「エージェントに渡す地図を事前に作る」ことだ。何ができるかを一言でいえば、コードベース全体の「シンボルとその関係」を事前にインデックス化し、エージェントの探索を1クエリに畳み込むツールである。

AIコーディングエージェントがコードを探索する従来の方法はこうだ。まずgrep/globでファイルを見つけ、Readでファイルを開き、内容を確認し、別のファイルへジャンプし、また読む……この探索ループがトークンとツールコールを消費する。大きなリポジトリほどこのコストは爆発的に増える。しかもgrepは動的ディスパッチ（インターフェース→実装、コールバック、Reactの再レンダリング等）を追えないため、コールパスは結局エージェントの推測で埋めることになる。

CodeGraphはこのループを断ち切る。インデックス構築時に一度だけソースコードをパースし、シンボル（関数・クラス・メソッド・変数）とエッジ（呼び出し・継承・インポート）をSQLiteに保存する。エージェントが「認証はどう処理される？」と要求すると、CodeGraphは1回のcodegraph_exploreで、関連シンボルの本文（ファイル別にまとめたverbatimソース）・それらの間のコールパス（grepが追えない動的ディスパッチ含む）・変更したときの影響半径をまとめて返す。ファイルを1つずつ開く必要がない。

このアプローチが有効な理由はコード構造の安定性にある。コードの意味的な構造——誰が誰を呼ぶか、どのクラスがどのインターフェースを実装しているか——はファイル内容そのものよりはるかに変化が少ない。1回インデックスを構築すれば、OS File Watcher（macOSではFSEvents、Linuxではinotify、WindowsではReadDirectoryChangesW）が差分を自動同期してくれるため、再インデックスの手間もない。

主要スペック

v1.5.0までの更新履歴：Rustエンジンで同期がほぼ即時に

本記事の初出時点は1.0系だったが、2026年7月だけでv1.2.0からv1.5.0まで進んだ。すでに導入済みの人が最も気にする「同期・更新まわり」が集中的に強化されているため、要点を時系列で押さえておく。

v1.5.0の公式リリースノートは、この更新を「プロジェクト史上最大の性能アップグレード」と位置づけている。公表されている実測値は次のとおりだ。

・保存→グラフ反映が1秒未満——27,000ファイル規模のリポジトリでも、ファイル保存がほぼ即座にグラフへ届く
・Swiftコンパイラのリポジトリ（27,000ファイル・Swift＋C++）——リリースサイクル内で3分超から約100秒へ短縮
・Linuxカーネル（70,000ファイル）——2コア・6GBのマシンで、26分から12分未満へ
・グラフの同一性を検証済み——Rustカーネルが生成するグラフは従来エンジンとバイト単位で一致することを確認したうえで切り替えている
・環境に合わせて自動調整——コンテナ/cgroupを認識した実コア数と実空きメモリからワーカー数を決めるため、非力なVPSでもメモリ枯渇で落ちにくい

プリビルドバイナリが無いプラットフォームや、構文エラーを含む個別ファイルは自動的に従来エンジンへフォールバックする。どちらの経路でも生成されるグラフは同じなので、利用者側で切り替えを意識する必要はない。

インストール：curl一発から手動設定まで

導入は3ステップに分かれている。「CLIを入れる」「エージェントに配線する」「プロジェクトをインデックスする」は別々の操作であることに注意したい（インストーラーはコードのインデックスまではしない）。

ステップ1：CLIをインストール（Node.js不要）

バンドル済みランタイムが同梱されているため、macOS・Linuxではシェルスクリプト経由で直接インストールできる。

# macOS / Linux — Node.js不要、OSに合ったビルドを取得
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.sh | sh

# Windows（PowerShell）
irm https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.ps1 | iex

# すでにNode.jsがある場合はnpmでも可（どのバージョンでも動く）
npm i -g @colbymchenry/codegraph

インストーラーはcodegraphをPATHに置くが現在のシェルは書き換えない。次のステップの前に新しいターミナルを開いておく。以後のアップグレードはcodegraph upgrade（--checkで更新確認、codegraph upgrade <version>でピン留め）。

ステップ2：エージェントに配線する

新しいターミナルでインストーラーを実行すると、インストール済みのエージェントを自動検出して各エージェントにCodeGraphのMCPサーバーを配線する。

codegraph install
# あるいは1コマンドで一気に：
npx @colbymchenry/codegraph

インストーラーは以下を自動で行う。

・Claude Code・Cursor・Codex CLI・opencode・Hermes Agent・Gemini CLI・Antigravity IDE・Kiroを自動検出
・対象エージェントを選択（複数可）
・codegraphをPATHにインストール（エージェントがMCPサーバーを起動できるように）
・設定をグローバル（全プロジェクト共通）またはローカル（プロジェクト固有）に書き込む
・各エージェントのMCP設定と、指示ファイル（CLAUDE.md/AGENTS.md/GEMINI.md）にマーカーで囲まれた小さなCodeGraphセクションを追記（サブエージェントや非MCPハーネスにもcodegraph exploreの使い方を伝えるため）
・Claude Codeが対象の場合、自動許可パーミッションを設定

ステップ3：プロジェクトを初期化する

エージェントを再起動してから、対象プロジェクトで初期化する。

cd your-project
codegraph init     # .codegraph/ を作成し、同じステップでフルインデックスまで構築

.codegraph/ディレクトリが作られ、codegraph.dbにインデックスが格納される。以後はAuto-syncがデフォルトで有効になり、ファイル変更のたびにグラフが自動更新される（手動同期は原則不要）。この.codegraph/が存在するプロジェクトで作業するとき、エージェントは自動的にCodeGraphを使うようになる。

非インタラクティブモード（CI・スクリプト向け）

codegraph install --yes                              # エージェント自動検出・グローバル
codegraph install --target=cursor,claude --yes       # 対象エージェントを明示
codegraph install --target=auto --location=local     # プロジェクトローカルに設定
codegraph install --print-config codex               # 設定スニペットを表示するだけ

手動設定：Claude Codeの場合

インストーラーを使わずに手動で設定するには~/.claude.jsonを編集する。自動許可はワイルドカード1つで済む。

{
  "mcpServers": {
    "codegraph": {
      "type": "stdio",
      "command": "codegraph",
      "args": ["serve", "--mcp"]
    }
  }
}

~/.claude/settings.jsonに"mcp__codegraph__*"を1つ足せば、CodeGraphの全ツールが確認ダイアログなしで通る。MCP設定の詳細は MCPサーバーの作り方2026年完全ガイド も参照されたい。

動作原理：tree-sitter解析からグラフクエリまで

CodeGraphが何を解決するか——エージェントの「探索フェーズ」のコストだ。以下の4段でグラフが構築・維持される。

ステップ1：AST解析と抽出

tree-sitterがソースコードをAST（抽象構文木）に変換する。言語ごとのクエリが関数・クラス・メソッド・変数などのノードと、関数呼び出し・インポート・クラス継承などのエッジを抽出する。この段階でフレームワーク固有のパターン（Djangoのpath()、FastAPIの@app.get()等）も検出される。

ステップ2：SQLite格納とFTS5インデックス

抽出したシンボルとエッジをSQLiteに保存する。FTS5拡張で全文検索が高速に動作する。データベースはNode組み込みのnode:sqliteをWALモードで使うため、MCP経由の並行読み取りが書き込みでブロックされにくい。

ステップ3：参照解決

格納後、関数呼び出しが実際の定義に解決される。login()という呼び出しがどのファイルのどの関数を指しているか、インポートがどのソースに対応しているか、クラス継承の先祖がどこにいるかが紐付けられる。フレームワーク固有の間接参照（Django CBVの.as_view()等）や、後述のiOS/React Nativeブリッジのような言語境界も解決対象に含まれる。

ステップ4：自動同期

MCPサーバーがネイティブOSのファイルイベントを監視する。変更を検知して約2秒のデバウンス後、変更されたソースのみを差分インデックスする（CODEGRAPH_WATCH_DEBOUNCE_MSで調整可能）。デバウンス中に未反映のファイルを参照する回答には⚠️バナーが付き、「そのファイルは直接Readして」とエージェントに指示する仕組みまである。MCPサーバー再接続時には(サイズ・mtime)＋内容ハッシュで作業ツリーと照合し、別エディタやgit pullでの変更も次の初回クエリで吸収する。

ベンチマーク：公式が2026-08-05に測り直した7コードベース実測

READMEでは7つの実コードベースを使った詳細なベンチマークが公開されている。測定方法：Claude Opus 4.8（claude-opus-4-8）をclaude -pのheadlessで実行し、同じアーキテクチャ質問をWITH（CodeGraphのMCP有効） vs WITHOUT（空のMCP設定） で各4回測定して中央値を比較。2026-08-05に現行ビルドで測り直されたのが、以下の最新値だ。

重要：どちらもReadやGrepなどのビルトインツールは使用可能な状態で測定されている。 CodeGraphがない場合でも基本ツールは使える。差が出るのは「知識グラフの直接参照」という経路が加わるかどうかだ。

旧「58%減・22%速」がなぜ差し替わったのか——対照群が汚染されていた

この記事も以前は「ツールコール58%減・22%高速化」を掲載していたが、その数字はもう使えない。理由は測定条件そのものにある。

CodeGraphのMCPサーバーを無効にしても、codegraph CLIバイナリはPATH上に残っている。つまり「CodeGraphなし」のはずのエージェントが、Bash経由でCLIを叩いてCodeGraphに到達できてしまう。READMEはこれを実測で認めており、ブロックしないハーネスでは28回中26回、WITHOUT側のエージェントがPATH上のCLIを見つけて使っていたと書いている。しかもCLI呼び出しは「ツールコール」として集計されず、出力だけがコンテキストに入るため、比較は両方向に歪む。

2026-08-05の再測定では、PATHをサニタイズしたうえでPreToolUseフックでCLIのBash実行を拒否し、WITHOUT側28回すべてがCLIに到達を試み、28回すべてブロックされた（汚染0件）ことを明示している。ようやく「本当にCodeGraphなし」の対照群が取れた、というのが今回の再測定の意味だ。差が58%→88%へ広がったのは、CodeGraphが強くなったからというより、比較対象がこれまで下駄を履いていたからである。

「ファイル読み込みゼロ」がいちばん再現する効果

再測定でも最も安定して現れるのはファイル読み込みの激減だ。表の「ファイル読込」列を見ると、CodeGraphありは7レポすべてで0件、なしでは2〜19ファイル。CodeGraphありのエージェントはcodegraph_exploreが返した本文をそのまま読んで回答に入り、1つもファイルを開かない。一方なしのエージェントは、正しいコードにたどり着く前にfind/ls/grepとReadで予算を使い、最大で43ツールコール・19ファイル読み込みまで膨らむ。

コスト削減の幅を決めるのは「リポジトリの規模」ではなく「探索の量」

旧版のこの記事は「トークン・コスト削減は規模依存」と書いていたが、再測定でこの説明も更新されている。READMEは今回、コストはリポジトリの大きさよりもその質問がどれだけ探索を要求したかを追う、と明言している。

・28〜43ツールコールを要した質問（VS Code・Excalidraw・Tokio・Alamofire）→ コスト57〜78%減
・14ツールコールで済んだ質問（Django）→ 13%減
・7ツールコールで済んだ質問（Gin）→ ほぼ同等

つまり640ファイルのExcalidrawが78%安、3,000ファイルのDjangoが13%安という規模の逆転が起きている。「小さいリポジトリだから効かない」ではなく、「その質問が探索を必要としないなら効かない」が正しい読み方だ。なおどちらのケースでも、WITH側は3コール・1コール・ファイル読み込み0で答えきっている。

落とし穴：削減されるのは「処理した」トークン。残る文脈は約80%増える

理由は速さの理由と同じだ。CodeGraphは1回で答えきる密なペイロードを返し、それがそのまま窓に居座る。対してgrep＆read型のエージェントは小さな結果を大量に出し入れするので、古いものから押し出されて消えていく。「処理トークンが減る」と「窓に残る量が増える」は同時に成立する——READMEの表現を借りれば、両方が同時に本当だ。

・短〜中距離のタスク（1〜数ターンで終わる調査・実装）→ CodeGraph有利。処理トークンもコストも時間も減る
・小さい窓で長時間セッションを回す使い方 → 残留コンテキストが効いてくるので、予算を見込んでおく必要がある
・レポ別の実測値は公式リポジトリの docs/benchmarks/residual-context-occupancy.md に開示されている

なお個々の数値は実行ごとに揺れる（中央値4回でならしても裾は残る）。Opus 4.8時代の値が旧Opus 4.7時代より低く出た理由についてもREADMEは説明しており、これはCodeGraphの退化ではなく、Opus 4.8がメインスレッドで効率よくgrep/Readするようになり、no-CodeGraph側のベースラインが強くなったためだ。測定の汚染を自分から開示して測り直し、しかも自分に不利な残留コンテキストの数字まで出す——ベンチマークをこの粒度で開示している姿勢は、数値の信頼性を測るうえで参考になる。

MCPインターフェース：単一ツールcodegraph_explore

CodeGraphのMCPサーバーが公開するのは、いまや単一のツールcodegraph_exploreだ。これは1.0での大きな設計変更で、「メニュー式に細かいツールを並べるより、強力な1ツールのほうがエージェントが誤選択せず、毎セッションのコンテキストも節約できる」という計測結果に基づく。

かつて公開されていたcodegraph_node・codegraph_search・codegraph_callers・codegraph_callees・codegraph_impact・codegraph_files・codegraph_statusは機能としては健在だがデフォルト非公開になった。これらが返す情報はexploreの応答（影響半径セクション、関係マップ、シンボル本体＝呼び出し先一覧）にインラインで含まれるためだ。必要なら環境変数CODEGRAPH_MCP_TOOLS=explore,node,search,callersのように再公開できるし、CLIではcodegraph node/query/callers/callees/impact/files/statusとして常時使える。

.codegraph/がないルートでも、projectPathを渡せば別プロジェクト（モノレポ内の別サービスや第2のリポジトリ）を同一セッションで問い合わせられる。インデックスのないパスは「ビルトインツールを使え」というクリーンな案内を返すだけで、失敗しない。

エージェントは「直接答える」よう誘導される

MCPのinitialize応答でCodeGraphは使い方をエージェントに自動で伝える。要点は「構造的な質問はCodeGraphで直接答えよ——それが事前インデックスそのものなので、grep/readループは済んだ作業の繰り返しになる。返ったソースは既読として扱え。結果を信じ、grepで再検証するな。編集後はstalenessバナーを確認せよ」。

CLIリファレンス：全コマンド一覧

MCPを使わずCLIから直接グラフを叩くこともできる。explore/nodeはMCPツールと同じ出力を返す。

codegraph                         # インタラクティブインストーラー
codegraph install                 # インストーラーを明示実行
codegraph uninstall               # 全エージェントからCodeGraph設定を除去（installの逆）
codegraph init [path]             # プロジェクト初期化＋グラフ構築（1ステップ）
codegraph uninit [path]           # プロジェクトからCodeGraphを削除（--forceで確認スキップ）
codegraph index [path]            # フルインデックス（--forceで再インデックス、--quietで出力削減）
codegraph sync [path]             # 差分更新
codegraph status [path]           # 統計・保留同期の表示
codegraph unlock [path]           # インデックスを塞ぐ古いロックを除去
codegraph explore <query>         # 関連ソース＋コールパスを一括取得（codegraph_exploreと同出力）
codegraph node <symbol|file>      # 1シンボルの本文＋呼び出し元／ファイルを行番号付きで読む
codegraph query <search>          # シンボル検索（--kind / --limit / --json）
codegraph files [path]            # ファイル構造（--format / --filter / --json）
codegraph callers <symbol>        # 呼び出し元を列挙
codegraph callees <symbol>        # 呼び出し先を列挙
codegraph impact <symbol>         # 変更の影響範囲を分析（--depth）
codegraph affected [files...]     # 変更ファイルが影響するテストを特定
codegraph telemetry [on|off]      # 匿名利用統計の確認・切り替え
codegraph upgrade [version]       # 最新版へ更新（--check / --force）
codegraph help [command]          # ヘルプ

codegraph statusの出力イメージ（中規模TypeScriptプロジェクト）：

CodeGraph Status
  Project: /Users/dev/my-app
  Index: initialized, 2,847 symbols, 8,124 edges
  Files: 312 indexed / 318 total
  Languages: TypeScript (198), JavaScript (47), CSS (67)
  Journal: wal
  Last sync: 2s ago

対応言語とフレームワーク：ゼロコンフィグで30言語超・17ルート検出

CodeGraphは設定なしでファイル拡張子から言語を自動判定する。1.0でObjective-C・R・Astroなどが加わり、さらにv1.3.0（2026-07-07）でNix・ArkTS（HarmonyOS）・Terraform/OpenTofu・CUDA・Solidity・Erlang・Visual Basic .NET・COBOL・CFMLが一挙に追加され、対応言語は30を超えた。インフラ定義（Terraform）やメインフレーム資産（COBOL）まで同じグラフに載る点が、汎用のコード検索ツールとの差になっている。

フレームワークのルート検出は17種に拡張された。Webフレームワークのルーティング定義を認識し、routeノードとしてreferencesエッジでハンドラーに紐付ける。

これにより「/api/usersエンドポイントを変更したとき、どのハンドラーが影響を受けるか」がcodegraph_explore一発で確認できる。

iOS / React Native / Expo の言語境界も橋渡し

1.0の目玉のひとつが混在iOS/RNコードベースの言語境界ブリッジだ。Swiftの呼び出しが@objcで自動ブリッジされたObjective-Cセレクタを叩く、JSがReact Nativeブリッジ経由でネイティブモジュールを呼ぶ、といった「静的解析が言語の壁で止まる箇所」をCodeGraphが繋ぐ。Swift↔ObjC、RNレガシーブリッジ（RCT_EXPORT_METHOD/@ReactMethod）、TurboModules、ネイティブ→JSイベント、Expo Modules、Fabric/Paperビューまでカバーし、codegraph_exploreのコールパスと影響半径が言語境界を越えて繋がる。各エッジにはprovenance:'heuristic'とsynthesizedBy（例：swift-objc-bridge）が付き、どう推定されたかが分かる。

codegraph affected：変更ファイルの影響テストを特定

codegraph affectedはインポート依存関係を推移的にトレースし、変更されたソースに影響されるテストファイルを特定する。CIで変更のないテストをスキップするのに使える。

codegraph affected src/utils.ts src/api.ts           # ファイルを引数で指定
git diff --name-only | codegraph affected --stdin    # git diffから直接パイプ
codegraph affected src/auth.ts --filter "e2e/*"      # テストファイルパターンを指定

CI/CDフック例——影響テストのみ実行：

#!/usr/bin/env bash
AFFECTED=$(git diff --name-only HEAD | codegraph affected --stdin --quiet)
if [ -n "$AFFECTED" ]; then
  npx vitest run $AFFECTED
fi

大規模モノレポで全テストを毎回走らせている場合、このコマンドだけで大幅なCI時間削減が見込める。

ゼロコンフィグの哲学と除外ルール

CodeGraphは基本的に設定ファイルなしで動く。ここは旧バージョンから明確に変わったポイントだ。以前は「除外は.gitignoreのみ」だったが、1.0は依存・ビルド・キャッシュディレクトリを標準で自動除外する。

非標準拡張子（.tplをPHP扱い等）はcodegraph.jsonのextensionsでマッピングできる。設定ファイルはこの1つだけで、しかも任意だ。

他のトークン削減ツールとの比較

CodeGraphはClaude Codeトークン最適化ツールのカテゴリでは「探索層の根本解決」という独自ポジションを占める。何を代替できるか——エージェントの探索フェーズそのものを置き換える。他ツールとのアプローチ比較を示す。

CodeGraphの差別化点はエージェント非依存性の広さだ。Claude Code・Cursor・Codex・Gemini・Antigravity・Kiroほか8種に対応しており、チームで異なるエージェントを使っていても、プロジェクト内の.codegraph/という統一インデックスをどのエージェントからも共有できる。

一方で弱点もある。小規模リポジトリ（100〜200ファイル未満）ではトークン・コストの効果が薄く（速度は出る）、初期インデックス構築に数秒〜数分かかる。また「コードを書く」ツールコールは削減対象外で、あくまで「コードを探索する」フェーズのコストを下げる。

トラブルシューティング

“CodeGraph not initialized”

対象プロジェクトでcodegraph initを実行していない。.codegraph/が存在しないとCodeGraphは有効化されない。

cd your-project
codegraph init

インデックスが遅い

node_modulesなどは標準で除外されるが、コミット済みの巨大ディレクトリはインデックス対象になる。codegraph.jsonのexcludeで外し、--quietで出力オーバーヘッドを減らす。

MCPが”database is locked”を返す

現行ビルドはnode:sqliteのWALモードで動くため通常は起きない。起きる場合は、(1) pre-0.9の古いインストールを使っている（再インストールで解消）、(2) codegraph statusのJournal:がwal以外——ネットワーク共有やWSL2の/mntではWALを有効化できず読みが書きでブロックされることがある。プロジェクトをローカルディスク（WSLならLinuxネイティブの~/）に移す。

MCPがTransport closedで落ちる（statusは正常）

ほぼWSL2でプロジェクトがWindowsドライブ（/mnt/c等）にあるケース。CodeGraphはセッションをin-processにフォールバックするが、なお起きるならCODEGRAPH_NO_DAEMON=1をMCPサーバー環境に設定して共有サーバーを無効化する。

シンボルが見つからない

保存後2秒のデバウンス後に自動同期する（codegraph syncで手動同期も可）。ファイルの拡張子が対応言語か、.gitignoreや標準除外ディレクトリ内でないかを確認する。codegraph statusで統計と保留同期を確認できる。

まとめ

CodeGraphは「AIコーディングエージェントがコード探索に払うコスト」という見落とされがちな問題に正面から取り組んだOSSだ。1.0でMCPは単一ツールcodegraph_exploreに集約され、対応エージェントは8種に広がった。

7コードベース実測（Opus 4.8・中央値4回）を2026-08-05に測り直した最新値は、ツールコール88%削減・53%高速化・トークン62%削減・コスト44%削減・ファイル読み込みは7レポとも0件。旧値「58%削減・22%高速化」は対照群がCLIに到達できる汚染状態で測られており、公式自身がそれを開示して差し替えた。一方で、削減されるのは「処理した」トークンであって、セッション終了時に窓へ残る取得コンテキストは約80%増える（VS Codeで67k vs 18k）。自分に不利なこの数字まで公表している点も含めて、数値の受け取り方として重要だ。

curl一発・100%ローカル・Node.js不要のインストーラーという設計は導入障壁を下げている。中〜大規模プロジェクトで毎日Claude Codeを使っているなら、まずは速度のために試す価値が高い。

# 今すぐ試す（CLI導入 → 配線 → 初期化）
npx @colbymchenry/codegraph

参照ソース

• colbymchenry/codegraph — GitHub
• リリース v1.5.0（2026-07-21）— Rustエンジン刷新の一次ソース
• リリース v1.4.0（2026-07-10）— 低速ストレージ対応
• リリース v1.3.0（2026-07-07）— Nix・Terraform・COBOLほか9言語追加
• @colbymchenry/codegraph — npm
• CodeGraph Documentation & Website