code-review-graphはレビューに必要なコードだけを辿れるか
MCP および CLI のローカルファースト コード インテリジェンス グラフ。コードベースの永続的なマップを構築するため、AI コーディング ツールはレビューや大規模なリポジトリのワークフローでベンチマークされたコンテキストを削減し、重要なものだけを読み取ります。
ひと目でわかる
- これは何？
- Tree-sitterで構造グラフを作り、MCPとCLIから変更の影響範囲を渡すPythonツールの読み方。
- 誰に向いている？
- code-review-graphは、READMEに記載された500ファイルを起点にした構造化と具体的な導入入口が自分の作業に合う人向けです。採用前に、更新と削除の扱いを小さな検証対象で実行し、入力、出力、失敗時の状態を確認してください。
- 商用利用できる？
- できます。MIT は寛容なライセンスで、著作権表示とライセンス表示を残せば、使用・改変・販売が可能です。
- 今もメンテナンスされている？
- されています。直近 1 日以内に新しいコミットがあります。
- 何の言語で書かれている？
- 主に Python です（GitHub の言語統計による）。
回答はプロジェクトの GitHub データ（最終同期：2026年9月15日）と当サイトの分析に基づくもので、法的助言ではありません。
オープンソース詳細解説
500ファイルを起点にした構造化
READMEはTree-sitterで関数、クラス、importを解析し、ノードとエッジのグラフとして保存すると説明します。初回の500ファイル規模は約10秒というREADME記載がありますが、手元の言語構成やディスク性能まで同じとは限りません。
READMEはTree-sitterで関数、クラス、importを解析し、ノードとエッジのグラフとして保存すると説明します。初回の500ファイル規模は約10秒というREADME記載がありますが、手元の言語構成やディスク性能まで同じとは限りません。 code-review-graphを選ぶ理由は、機能一覧の多さではなく、手元の入力をどの境界で処理できるかにあります。READMEに書かれた範囲ではREADMEにある500ファイルを起点にした構造化を確認できますが、対応範囲の上限や例外処理までは文書化されていません。したがって、導入前には小さな入力を用意し、生成物、終了コード、ログの三点を同じ版で記録するのが現実的です。
レビュー時の影響範囲
変更ファイルから呼び出し元、依存先、テストを辿り、いわゆるblast radiusに絞ってAIへ文脈を渡します。リポジトリ全体を毎回読ませる設計ではなく、差分と関係を検索単位にする点がこのツールの判断軸です。
変更ファイルから呼び出し元、依存先、テストを辿り、いわゆるblast radiusに絞ってAIへ文脈を渡します。リポジトリ全体を毎回読ませる設計ではなく、差分と関係を検索単位にする点がこのツールの判断軸です。 code-review-graphを選ぶ理由は、機能一覧の多さではなく、手元の入力をどの境界で処理できるかにあります。READMEに書かれた範囲ではREADMEにあるレビュー時の影響範囲を確認できますが、対応範囲の上限や例外処理までは文書化されていません。したがって、導入前には小さな入力を用意し、生成物、終了コード、ログの三点を同じ版で記録するのが現実的です。
installが書き換える場所
`pip install code-review-graph`の後、`code-review-graph install`が利用中のAIツールを検出し、MCP設定、フック、スキル、プラットフォーム規則を設定します。Codex、Cursor、Claude Code、Gemini CLIなどを個別指定でき、uvxの有無で生成する設定が変わります。
`pip install code-review-graph`の後、`code-review-graph install`が利用中のAIツールを検出し、MCP設定、フック、スキル、プラットフォーム規則を設定します。Codex、Cursor、Claude Code、Gemini CLIなどを個別指定でき、uvxの有無で生成する設定が変わります。 code-review-graphを選ぶ理由は、機能一覧の多さではなく、手元の入力をどの境界で処理できるかにあります。READMEに書かれた範囲ではREADMEにあるinstallが書き換える場所を確認できますが、対応範囲の上限や例外処理までは文書化されていません。したがって、導入前には小さな入力を用意し、生成物、終了コード、ログの三点を同じ版で記録するのが現実的です。
更新と削除の扱い
`build`で解析し、watch modeや対応フックで更新できます。削除時は`uninstall --dry-run`で書き込み予定を表示し、`--yes`で適用します。CRG所有ファイルだけを対象にし、JSONCコメントや他のMCPサーバーを残す設計がREADMEに記載されています。
`build`で解析し、watch modeや対応フックで更新できます。削除時は`uninstall --dry-run`で書き込み予定を表示し、`--yes`で適用します。CRG所有ファイルだけを対象にし、JSONCコメントや他のMCPサーバーを残す設計がREADMEに記載されています。 code-review-graphを選ぶ理由は、機能一覧の多さではなく、手元の入力をどの境界で処理できるかにあります。READMEに書かれた範囲ではREADMEにある更新と削除の扱いを確認できますが、対応範囲の上限や例外処理までは文書化されていません。したがって、導入前には小さな入力を用意し、生成物、終了コード、ログの三点を同じ版で記録するのが現実的です。
リポジトリ運用の境界
GitまたはSVNの作業ツリーを対象にし、非リポジトリディレクトリは拒否すると説明されています。`--keep-data`ならグラフDBを残し、`--keep-user-configs`や`--repo .`で削除範囲を絞れます。複数リポジトリを扱う`--all-repos`も用意されています。
GitまたはSVNの作業ツリーを対象にし、非リポジトリディレクトリは拒否すると説明されています。`--keep-data`ならグラフDBを残し、`--keep-user-configs`や`--repo .`で削除範囲を絞れます。複数リポジトリを扱う`--all-repos`も用意されています。 code-review-graphを選ぶ理由は、機能一覧の多さではなく、手元の入力をどの境界で処理できるかにあります。READMEに書かれた範囲ではREADMEにあるリポジトリ運用の境界を確認できますが、対応範囲の上限や例外処理までは文書化されていません。したがって、導入前には小さな入力を用意し、生成物、終了コード、ログの三点を同じ版で記録するのが現実的です。
採用前に見る出力
Python 3.10以上が要件で、MCPが読み取る対象とグラフ更新の仕組みがREADMEの中心です。確認ではテスト用リポジトリに関数呼び出し、継承、テスト参照を置き、`build`前後のDB、MCP応答、対象ファイル数を照合します。
Python 3.10以上が要件で、MCPが読み取る対象とグラフ更新の仕組みがREADMEの中心です。確認ではテスト用リポジトリに関数呼び出し、継承、テスト参照を置き、`build`前後のDB、MCP応答、対象ファイル数を照合します。 code-review-graphを選ぶ理由は、機能一覧の多さではなく、手元の入力をどの境界で処理できるかにあります。READMEに書かれた範囲ではREADMEにある採用前に見る出力を確認できますが、対応範囲の上限や例外処理までは文書化されていません。したがって、導入前には小さな入力を用意し、生成物、終了コード、ログの三点を同じ版で記録するのが現実的です。
編集部の結論
code-review-graphは、READMEに記載された500ファイルを起点にした構造化と具体的な導入入口が自分の作業に合う人向けです。採用前に、更新と削除の扱いを小さな検証対象で実行し、入力、出力、失敗時の状態を確認してください。資料にない互換性、性能、運用保証は別途判断します。
コミュニティノート