概念地圖

codebase-memory-mcp 知識圖譜的核心概念,一張圖看懂

CBM 做的事可以一句話講完:把你整個專案變成一張可查詢的知識圖譜,然後透過 MCP 用「問結構問題」取代「逐檔 grep」。下面從「輸入」到「輸出」拆解這張圖長什麼樣。

1. 輸入:你的 repo(加 IaC)

CBM 是結構分析後端,不內建 LLM——你的 MCP client(Claude Code / OpenCode 等)就是翻譯官。索引管線吃整個 repo:

2. 索引流程:多 pass 管線

來源:架構總覽。tree-sitter 抽取定義與呼叫,再疊上 Hybrid LSP 型別解析("Go to Definition" 等級):

3. 圖的資料模型

4. 15 個 MCP 工具

這 15 個工具就是 agent 讀圖的方式(全解):

類別工具
索引index_repository · list_projects · delete_project · index_status
查詢search_graph · trace_path · detect_changes · query_graph(Cypher)· get_graph_schema
讀取get_code_snippet · get_architecture · search_code
維運manage_adr · check_index_coverage · ingest_traces

5. 查詢範例

// 誰呼叫了 ProcessOrder?
trace_path(function_name="ProcessOrder", direction="inbound")

// 結構搜尋
search_graph(name_pattern=".*Handler.*", label="Function")

// Cypher 死碼偵測
query_graph("MATCH (f:Function) WHERE NOT EXISTS { (f)<-[:CALLS]-() } RETURN f.name")

6. 社群偵測與語意

7. 產出

小結:index 一次、之後只做增量 → 圖存在 SQLite(WAL、ACID)→ 每次查詢比讀原始檔省 99.2% token。Daemon 會跨 session 共享 watcher/索引/UI,所有處理 100% 本機。

延伸閱讀:運作原理詳解 · 架構總覽 · 15 個 MCP 工具 · Cypher · 效能基準