code-review-graph（简称 CRG）是一款本地优先（local-first）的代码智能图谱工具：它用 Tree-sitter 把整个代码库解析成结构化的函数 / 类 / 调用关系图谱，再通过 MCP 协议喂给 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编码助手——让它们在做代码评审、改 Bug、理解大型仓库时，只读取真正相关的文件，而不是把整个仓库灌进上下文里烧 Token。
一、安装要求和过程
环境要求：
- Python 3.10+；
- 推荐安装
uv（可选，MCP 配置会自动优先用uvx调用）； - 支持 Git / SVN 仓库；Windows / macOS / Linux 全平台可用。
三步极速安装：
pip install code-review-graph # 或：pipx install code-review-graph
code-review-graph install # 自动检测并配置所有已安装的 AI 编码平台
code-review-graph build # 解析代码库，构建结构图谱一行命令搞定：install 会自动识别你装了哪些 AI 编码工具（Codex、Claude Code、Cursor、Windsurf、Zed、Continue、CodeBuddy Code、Gemini CLI、Qwen、Kiro、GitHub Copilot 等 14+ 平台），为它们写入正确的 MCP 配置，并注入”图谱感知”的指令。重启编辑器即可生效。也可以只针对单个平台：code-review-graph install --platform cursor。
二、核心功能
1. 增量更新 < 2 秒
文件保存或提交时通过 hook / watch 模式触发增量解析，2900 文件的项目重新索引不到 2 秒，几乎无感。
2. 爆炸半径（Blast-radius）分析
当某个文件被改动，图谱会追踪所有”调用方、依赖方、相关测试”，算出这次改动的影响半径。AI 只读这些”受影响”的文件，而不是全仓扫描。
3. 本地优先 + 零遥测
图谱以 SQLite 存在本地 .code-review-graph/ 目录，核心存储不依赖任何外部数据库或云服务；可选的向量嵌入（sentence-transformers / Gemini / OpenAI 兼容端点）也完全本地可控，默认不开云。
4. 30 个 MCP 工具 + 5 套工作流模板
涵盖最小上下文、影响半径、架构总览、知识缺口、重构建议等，图谱构建完成后 AI 助手自动调用；内置 review_changes / architecture_map / debug_issue / onboard_developer / pre_merge_check 五套提示词模板。
5. CI 风险评分 PR 审查
可作为 GitHub Action 在每次 PR 贴出带风险评分的审查评论（原地更新），并支持 fail-on-risk 合并门禁，全程在 CI runner 本地完成，源码不出域。
三、典型使用场景
① 日常代码评审
在 Claude Code / Cursor 里问”评审这次改动”，AI 先查图谱拿到最小必要文件集合。实测 fastapi 仓库从 95 万 token 降到 2169 token（约 528 倍），评审又快又准。
② 啃大型单体仓库（monorepo）
CRG 自身仓库 20 万+ 源码 token 经图谱漏斗后只回传约 2495 token（约 93 倍），在巨型仓库里把噪音一刀切断——这正是 Token 浪费最痛的地方。
③ PR 自动化审查 + 新人 onboarding
GitHub Action 在每次 push 原地更新带风险评分的 sticky 评论；onboard_developer MCP 工作流利用社区结构帮新人快速摸清架构边界与热点模块。
四、推荐理由
我（以及不少 AI 编码重度用户）最大的痛点就是：让 Agent 去”看一眼这个改动影响哪些地方”，它往往会把大半个仓库重新读一遍——Token 烧得飞起，还容易跑偏。CRG 的思路很妙：它不跟 LSP / RAG 抢饭碗，而是补上”结构化的多跳关系”这一层——调用方、依赖方、测试、影响半径，全用 AST 静态分析算出来，确定性、可复现、零云端依赖。
官方在 6 个真实仓库上的基准测试显示，每问一次的中位数约 82 倍 token 缩减（最大 528 倍），增量更新几乎无感。对于一个”想让 AI 编码助手更省、更准、更本地”的团队来说，这是目前最省心的一站式接入方案——pip install + install 两条命令，所有平台一次配齐。
五、下载地址
- 官网：https://code-review-graph.com
- GitHub：https://github.com/tirth8205/code-review-graph（20.1K ★，MIT 许可）
- PyPI：
pip install code-review-graph - 文档：GitHub /docs