v1.6.0 · 开源 · MIT 2026-08-06

17 stars MIT MCP-native

别让你的 AI 再 grep 整个世界。

Coograph 让你的 AI 编程工具更聪明、更省钱：直接指向代码库里真正相关的文件，而不是浪费 token 把所有东西都读一遍。

Coograph 把你的代码库解析成 SQLite 依赖图。编程代理在读取任何文件前先查询它。在固定任务上测量。SQLite。MCP 原生。支持多工具。

$ 立即开始在 GitHub 查看

面向独立开发者、indie hacker，以及评估 AI 工具的工程负责人。

适合：独立开发者 · indie hacker · 评估 AI 工具的资深工程师

工具： Claude Code · Cursor · VS Code Copilot · Devin Desktop · Codex CLI · OpenCode · Aider · Cline

问题

「grep 一切」税。

让编程代理「给 OrderService.place_order() 加缓存」，看它怎么干。它 grep 这个类名。返回 20 个文件。为了保险，全都读一遍。其中大部分是测试、文档、下游调用方、SDK 类型 —— 跟缓存该放哪里没有任何关系。

这个税以 token、工具调用、延迟的形式支付，每个任务都付一遍 —— 直接拉高你的 AI 基建账单。

 $ grep -rl "OrderService" src/
docs/architecture.md
docs/deployment.md
migrations/001_initial.sql
README.md
src/api/routes.py
src/api/schemas.py
src/audit/audit_log.py
src/billing/billing_service.py
src/billing/invoice.py
src/client/order_client.ts
src/notifications/email.py
src/orders/order_dto.py
src/orders/order_events.py
src/orders/order_service.py
src/orders/order_validator.py
src/types/index.ts
tests/conftest.py
tests/test_api.py
tests/test_billing_service.py
tests/test_order_service.py

20 个匹配。代理为了保险全都读了一遍。

方案

图优先上下文。

你的代理在读取任何文件前先调用 get_minimal_context(task)。图返回这次改动真正相关的 4 个文件。其他一概不返回。

试试查询点一个任务。这些是基准测试断言完成它足够的文件。

基准任务

无图 $ grep -rl "OrderService" src/

docs/architecture.md

docs/deployment.md

migrations/001_initial.sql

README.md

src/api/routes.py

src/api/schemas.py

src/audit/audit_log.py

src/billing/billing_service.py

src/billing/invoice.py

src/client/order_client.ts

src/notifications/email.py

src/orders/order_dto.py

src/orders/order_events.py

src/orders/order_repository.py

src/orders/order_service.py

src/orders/order_validator.py

src/types/index.ts

tests/conftest.py

tests/test_api.py

tests/test_billing_service.py

有图 → 基准测试断言的最小上下文

src/orders/order_service.py 1,578b

定义 place_order —— 改动落点
src/orders/order_repository.py 1,493b

place_order 的读取路径 —— 缓存包在这里
src/cache/cache.py 562b

缓存抽象 —— 新增依赖
src/cache/policy.py 406b

缓存策略 —— 按命名空间定义 TTL

原理

三步。没有魔法。

构建图。
克隆代码库。在任何支持的工具里运行 /coograph-init（Claude Code、Cursor、Copilot、Devin Desktop、Codex CLI、OpenCode、Aider、Cline）。tree-sitter 遍历每个源文件。
```
$ /coograph-init
→ parsing 47 files…
→ wrote .code-graph/graph.db (1.2 MB)
```

先查询，再读取。

代理在读取任何文件前先调用 get_minimal_context(task)。它拿回真正相关的 4 个文件，而不是单纯匹配关键字的 20 个。

> get_minimal_context("Add caching to OrderService.place_order()")
→ src/orders/order_service.py
→ src/orders/order_repository.py
→ src/orders/order_events.py
→ src/orders/order_validator.py

提交时自动更新。

git 钩子只重新解析 SHA-1 变化的文件。更新只需毫秒级。

$ git commit -m "fix: cache TTL"
[main 4f3a8c1] fix: cache TTL
→ graph updated in 12ms (2 files re-parsed)

包里还有

检索只是四件事之一。

图负责让代理读对文件。另外三件事管的是它拿到文件之后怎么干。都在同一个 MIT 仓库里，没有一个是付费功能。

OpenSpec —— 先写变更，再写代码
比改错别字大的事，都从一个带日期的目录里的四个文件开始：理由、需求、任务列表，以及一个记着你批没批的状态。已经写了 400 行的代理会为那 400 行辩护；手里只拿着一页提案的代理会二话不说改掉——而你发现它误解了你的代价，还只是一句话。
这道门怎么工作
Retro —— 护栏不只是写下来，还被衡量
一个钩子在你自己的机器上把转录变成隐私安全的信号：代理破了哪条规则、在哪里破的、这次会话花了多少。一个确定性的分析器把它报出来，并把对指令和钩子的修改以 OpenSpec 的形式提给你逐条审批。没有任何东西离开这台机器，也没有任何东西自己生效。
它记录什么
按任务选模型 —— 读的部分用便宜的，想的部分用强的
六个代理，需求相差一个数量级，却全跑在你会话开头随手选的那个模型上。一套映射能解决这个。它从不替你决定：全新安装是 unset，第一个工单问一次，而每次委派执行结束都会打印一行，写明哪个代理跑在哪个模型上。目前仅限 Claude Code。
映射，以及代价

实证

基准测试。

精选任务：「Add caching to OrderService.place_order()」，夹具 bench/fixtures/sample-app/ —— 3 项已提交基准任务之一。

运行于 2026-08-06 · 测试台 0.2.0 · 夹具 f34ca2e

67.9% 更少 token。 2.8× 更少工具调用。（3 项基准任务的中位数）

3 项已提交基准任务的中位数，token 数由真实分词器统计 —— 测试台和逐任务明细均已提交，尚未公开。

无图 —— 20 个文件 / 19,056 字节

docs/architecture.md 1,409

docs/deployment.md 1,210

migrations/001_initial.sql 1,081

README.md 1,093

src/api/routes.py 1,417

src/api/schemas.py 484

src/audit/audit_log.py 679

src/billing/billing_service.py 1,051

src/billing/invoice.py 546

src/client/order_client.ts 1,245

src/notifications/email.py 720

src/orders/order_dto.py 707

src/orders/order_events.py 631

src/orders/order_service.py 1,276

src/orders/order_validator.py 734

src/types/index.ts 549

tests/conftest.py 355

tests/test_api.py 1,095

tests/test_billing_service.py 1,121

tests/test_order_service.py 1,653

合计：19,056 b · ~4,313 token

有图 —— 4 个文件 / 3,876 字节

src/cache/cache.py 593

src/cache/policy.py 429

src/orders/order_repository.py 1,578

src/orders/order_service.py 1,276

合计：3,876 b · ~935 token

方法论

bench/run.py 遍历 bench/fixtures/ 下的所有夹具，对 3 项任务中的每一项，把 grep -l 对任务关键词（此处为 "OrderService"）返回的文件集与 .bench-manifest.json 里断言的 4 个文件的最小上下文比对，并报告字节数和 token 数（tiktoken/cl100k_base）。头条数字为各任务的中位数。图一侧用的是每个夹具清单里断言“足以完成该任务”的文件集；测试台不跑 MCP 服务器，所以这衡量的是检索目标，不是端到端的工具输出。测试台 0.2.0，精选夹具 sha f34ca2e7ef40…。圆点 (●) 标记同时出现在两栏的文件。测试台、夹具和本次运行结果均已提交，但尚未进入公开仓库 —— 公开这些内容记录在 issue 29。

用例

它在哪里胜出。

重构核心服务

给某个类加缓存、限流、埋点。图返回读取路径 + 依赖文件；测试、文档、下游调用方都被排除。

> get_minimal_context("Add caching to OrderService.place_order()")
→ src/orders/order_service.py
→ src/orders/order_repository.py
→ src/orders/order_events.py
→ src/orders/order_validator.py

接入一个横切关注点

给一个向下委派的调用加重试、超时或埋点。图会顺着委派关系找到传输层包装和它的策略——正是关键词搜索会漏掉的那两个文件，因为它们都没提到你出发的那个函数。

> get_minimal_context("Add retry with backoff to fetchMetrics()")
→ src/api/metricsClient.ts
→ src/types/metrics.ts
→ src/api/http.ts
→ src/hooks/useMetrics.ts

扩展一个组件或类型

给面板加一列，给 DTO 加一个字段。图会返回组件、它渲染的类型，以及给它传 props 的父级。测试和文档不会进来。

> get_minimal_context("Add a column to MetricsPanel")
→ src/components/MetricsPanel.tsx
→ src/types/metrics.ts
→ src/components/Dashboard.tsx

对比

它有何不同。

Coograph 是唯一一款 MIT 许可、MCP 原生、支持多工具的代码图，把所有数据存进可移植的 SQLite 数据库。

不同工具，不同目标。下面是 Coograph 在我们关注的维度上的对比。

特性	Coograph	Sourcegraph	Cursor index	Aider repo-map
开源 (MIT)	✓	~ OSS Lite	—	✓
MCP 原生	✓	—	—	—
可移植 SQLite 图	✓	— 私有索引	— 封闭索引	~ 仅内存
多工具支持	✓ Claude/Cursor/Copilot/Devin Desktop	~	— 仅 Cursor	~

开源 (MIT)

Coograph ✓
Sourcegraph ~

OSS Lite
Cursor index —
Aider repo-map ✓

MCP 原生

Coograph ✓
Sourcegraph —
Cursor index —
Aider repo-map —

可移植 SQLite 图

Coograph ✓
Sourcegraph —

私有索引
Cursor index —

封闭索引
Aider repo-map ~

仅内存

多工具支持

Coograph ✓

Claude/Cursor/Copilot/Devin Desktop
Sourcegraph ~
Cursor index —

仅 Cursor
Aider repo-map ~

基于公开文档的特性对比。Sourcegraph：sourcegraph.com。Cursor：cursor.sh。Aider：aider.chat。如有错漏，欢迎到 issue 区指出。

定价

开源永久免费。Pro 是服务。

Coograph 采用 MIT 许可、永久免费。仓库里的一切都是开源的。

Coograph Pro 面向想要定制帮助的团队：定制工作流、为内部语言定制的解析器、与你 AI 编程工具的深度集成。提供服务，不是付费功能。

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首次合作通常从 ~$20k 起，2–4 周首期。

对比 ~200 小时的内部工程 —— 按 $150/小时算就是 $30k 的开发时间，还没上线一个工作流就花掉了。

预约 30 分钟的初步通话完整合作详情

或发邮件至 hello@coograph.com

FAQ

常见问题。

用大白话说，Coograph 到底做什么？

Coograph 构建一张 SQLite 地图，记录代码库里每个文件如何依赖其他文件——谁调用谁、谁导入谁、谁测试谁。你的 AI 编程工具问 Coograph“这个任务我需要哪些文件”，拿回 3–6 个文件，而不是为一个关键词 grep 出 20 多个。读的文件更少 = 花的 token 更少 = AI 账单更低，改动更快也更安全。

为什么 grep 不够？

grep 找出所有提到某个字符串的文件。搜「OrderService」会拿到这个类本身、每个调用方、每个测试、每个文档、每个 SDK 类型 —— 多数跟你要做的改动无关。AI 工具用 grep 然后为了保险全都读，结果每个任务都为整个代码库买单。图只返回相关依赖邻域的文件。

在 AI 编程账单上到底能省多少？

在 3 项已提交基准任务上，Coograph 比直接 grep + 读取的流程中位数约省 68% token、约 2.8 倍工具调用。真实节省取决于仓库规模和任务类型，但规律不变：仓库越大、改动越聚焦，节省越多。

Coograph 给谁用？

为 Claude Max、Cursor Pro 或按 token 付费的 API 买单、眼看着 AI 账单往上爬的独立开发者和 indie hacker。在为团队评估 AI 工具、担心人均成本的工程负责人。任何觉得 AI 工具在动手前读得太多、太慢的人。

Coograph 开源吗？Pro 到底多少钱？

是 —— MIT 许可、永久免费。仓库里的一切都是开源的；没有付费功能。Coograph Pro 是服务：定制集成、内部语言的定制解析器、持续的基准测试。首次合作通常从 $20k 起，2–4 周首期。如果我们在通话里发现帮不了你显著降低 AI 账单，会直接说。

安装到底要多久？

5 分钟，如果你已经在用支持的 AI 工具之一（Claude Code、Cursor、Copilot、Devin Desktop、Codex CLI、OpenCode、Aider、Cline）。把 Coograph 克隆为兄弟目录，在你的工具里运行 /coograph-init，让它把图建好，搞定。每次提交时 git 钩子自动重新解析变化的文件。