AI 에이전트가 네이티브 바이너리, JavaScript/Electron 앱, .NET 어셈블리, 웹사이트 등을 역공학하고 근거까지 확인할 수 있는 MCP 서버입니다.
tirth8205/code-review-graph
MCP와 CLI를 통해 AI 코딩 도구에 정확한 리뷰 맥락을 제공하는 로컬 코드 지식 그래프입니다.
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- 3일 전
어떤 프로젝트인가요?
AI 코딩 어시스턴트는 변경 사항을 리뷰할 때 코드베이스의 상당 부분을 다시 읽는 경우가 많습니다. code-review-graph는 Tree-sitter로 저장소를 파싱해 함수, 클래스, import, 호출, 상속, 테스트로 구성된 그래프를 만들고, 이를 로컬 SQLite 파일 하나에 저장하며 파일이 바뀌면 증분 방식으로 업데이트합니다.
어시스턴트는 변경 사항을 리뷰할 때 MCP로 그래프를 조회해 영향을 받을 가능성이 높은 호출자, 의존 항목, 테스트 등 영향 범위를 확인합니다. 그런 다음 해당 파일만 읽습니다. 이 프로젝트는 CLI, 자동 업데이트 훅, watch 모드, 그리고 위험도 점수가 포함된 댓글을 pull request에 게시하는 GitHub Action도 제공합니다.
파서는 다양한 언어를 지원하며, PHP(Laravel)와 Java(Spring, Temporal)는 프레임워크별 해석 기능도 제공합니다. 지원되지 않는 언어는 languages.toml 파일을 통해 추가할 수 있습니다.
핵심 기능
- 01Tree-sitter 기반으로 함수, 클래스, import, 호출, 테스트를 포함하는 영구 그래프를 구축합니다.
- 02MCP를 통해 AI 코딩 도구에 영향 범위와 리뷰 맥락을 제공합니다.
- 03git diff와 그래프 엣지를 활용해 SHA-256 해시가 바뀐 파일만 다시 파싱합니다.
- 04자동 업데이트 훅, pre-commit 훅, watch 모드를 제공합니다.
- 05GitHub Action으로 실행되어 위험도 점수가 포함된 PR 리뷰 댓글을 게시합니다.
- 06외부 서비스 없이 모든 데이터를 로컬 SQLite 파일에 저장합니다.
활용 사례
- Claude Code, Cursor 등 MCP를 지원하는 어시스턴트가 저장소 전체를 읽지 않고 변경 사항을 리뷰하도록 합니다.
- 병합 전에 pull request가 영향을 미칠 수 있는 호출자와 테스트를 파악합니다.
- CI에서 pull request에 위험도 점수가 포함된 리뷰 댓글을 추가합니다.
- 호출자, 의존성, 실행 흐름을 조회해 익숙하지 않은 대규모 코드베이스를 탐색합니다.
토픽
자주 묻는 질문
- code-review-graph은(는) 무엇인가요?
- MCP와 CLI를 통해 AI 코딩 도구에 정확한 리뷰 맥락을 제공하는 로컬 코드 지식 그래프입니다. AI 코딩 어시스턴트는 변경 사항을 리뷰할 때 코드베이스의 상당 부분을 다시 읽는 경우가 많습니다. code-review-graph는 Tree-sitter로 저장소를 파싱해 함수, 클래스, import, 호출, 상속, 테스트로 구성된 그래프를 만들고, 이를 로컬 SQLite 파일 하나에 저장하며 파일이 바뀌면 증분 방식으로 업데이트합니다.
- code-review-graph은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- code-review-graph은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- code-review-graph은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. code-review-graph의 마지막 커밋은 2026년 10월 16일입니다.
- code-review-graph은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- Claude Code, Cursor 등 MCP를 지원하는 어시스턴트가 저장소 전체를 읽지 않고 변경 사항을 리뷰하도록 합니다. 병합 전에 pull request가 영향을 미칠 수 있는 호출자와 테스트를 파악합니다. CI에서 pull request에 위험도 점수가 포함된 리뷰 댓글을 추가합니다. 호출자, 의존성, 실행 흐름을 조회해 익숙하지 않은 대규모 코드베이스를 탐색합니다.
- code-review-graph은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/tirth8205/code-review-graph
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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