codegraph: Un índice local de tu código para que la IA pare de re-leer los mismos archivos.

De un vistazo, lo que vas a obtener si lo instalas.

Contexto inteligente

El agente consulta el grafo en lugar de grepear archivo por archivo cada vez que necesita entender la estructura.

19+ lenguajes

TypeScript, Python, Rust, Go, Java, Swift, C#, Ruby, PHP y más. Cubre los stacks que tienes en producción.

Framework-aware

Entiende Next.js, Express, FastAPI, Django y otros frameworks sin que tengas que configurarlos a mano.

Siempre fresco

El índice se actualiza mientras escribes código. No hay paso manual de rebuild.

100% local

Nada sale de tu máquina. Sin nube, sin telemetría, sin enviar archivos a un tercero.

El contexto detrás del repo.

Cuando un agente como Claude Code o Cursor explora un repositorio, lanza sub-agentes que leen archivos con grep, glob y Read. Cada uno de esos tool calls te cuesta tokens, y cuando trabajas en un repo grande, esa factura se acumula rápido. El problema no es el modelo, es el desperdicio.

Codegraph cambia el patrón. En lugar de que el agente busque a ciegas, indexa el código una vez en un grafo de conocimiento local (símbolos, relaciones, llamadas) y le da al agente una forma de consultar la estructura de un golpe. Resultado: menos tool calls, menos tokens, respuestas más rápidas. El benchmark en VS Code (10k archivos) bajó 73% los tokens y 72% las llamadas.

Corre completamente local. No sube tu código a ningún lado y soporta Claude Code, Cursor, Codex CLI, opencode y Hermes Agent sin configuración adicional.

Cuándo lo recomiendo (y cuándo no).

Lo recomiendo para equipos de desarrollo que ya usan agentes de IA (Claude Code, Cursor) sobre repos de tamaño medio o grande y empiezan a sentir el costo mensual. El payoff es directo: instalas una vez, el agente trabaja con menos contexto, pagas menos a fin de mes. Vale especialmente la pena si tu repo tiene varios cientos de archivos en TypeScript, Python, Java, Rust, Go o Swift.

Para repos chicos (menos de 200 archivos), la ganancia es marginal. Para monorepos grandes, los números del benchmark son agresivos pero realistas.

En 3 pasos, listo para probar.

Instala con un solo comando

# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.sh | sh

# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/colbymchenry/codegraph/main/install.ps1 | iex

El instalador trae su propio Node embebido, no necesitas tener nada instalado. Auto-configura los agentes que tengas (Claude Code, Cursor, Codex CLI, opencode, Hermes).

Indexa tu proyecto

cd tu-proyecto
codegraph init -i

La bandera -i corre el instalador interactivo. Detecta los agentes configurados en tu máquina y agrega el MCP server, instrucciones y permisos automáticamente.

Listo. Tu agente ya consulta el grafo.

La próxima vez que Claude Code, Cursor o Codex CLI exploren el repo, en lugar de grep masivo van a usar el knowledge graph. La diferencia se siente desde la primera sesión, sobre todo en preguntas de arquitectura.

Benchmark en codebases reales

El autor probó codegraph contra 7 repos open source de distintos tamaños y lenguajes. Cada celda es la mediana de 4 corridas, comparando un agente respondiendo la misma pregunta de arquitectura con y sin codegraph.

Codebase	Lenguaje	Costo	Tokens	Tiempo	Tool calls
VS Code	TypeScript · ~10k archivos	35% menos	73% menos	41% más rápido	72% menos
Excalidraw	TypeScript · ~600	47% menos	73% menos	60% más rápido	86% menos
Django	Python · ~2.7k	34% menos	64% menos	59% más rápido	81% menos
Tokio	Rust · ~700	52% menos	81% menos	63% más rápido	89% menos
OkHttp	Java · ~640	17% menos	41% menos	36% más rápido	64% menos
Gin	Go · ~150	22% menos	23% menos	34% más rápido	19% menos
Alamofire	Swift · ~100	38% menos	59% menos	51% más rápido	77% menos

Promedio: 35% más barato, 59% menos tokens, 49% más rápido, 70% menos tool calls.

La ganancia escala con el tamaño del codebase. En repos chicos (como Gin con 150 archivos) la búsqueda nativa ya es barata y el margen se acorta. En monorepos grandes, los sub-agentes dejan de leer archivos por completo y todo viene del índice.

Qué hace bajo el capó

Codegraph corre como un MCP server local. Cuando lo instalas, modifica la config de cada agente (Claude Code, Cursor, Codex CLI, etc.) para que ese servidor esté disponible en cada sesión. El agente recibe nuevas herramientas: find_symbol, get_callers, get_references, entre otras.

En lugar de hacer grep para encontrar dónde se usa una función, el agente pregunta al grafo directamente. La búsqueda se vuelve estructural, no textual. Eso es lo que baja los tokens: una sola llamada con resultado preciso, en lugar de tres rondas de grep + Read.

Desinstalar

Si quieres quitarlo, un comando lo limpia todo:

codegraph uninstall

Reversa lo que hizo el instalador: quita la config del MCP, las instrucciones y los permisos en cada agente. Los índices locales (.codegraph/) quedan en tus proyectos hasta que los borres con codegraph uninit proyecto por proyecto.

Limitaciones honestas

El primer indexado de un repo grande toma su tiempo (minutos para monorepos de 10k+ archivos). Después es incremental.
En repos pequeños la ganancia es marginal y puede no justificar el setup.
Es un proyecto nuevo (16k stars, semana 2026-W21). El autor mantiene activo, pero todavía no es código batalla-probado de 5 años.

Mi recomendación

Si tu equipo ya paga Claude Code, Cursor o Codex CLI mensual y tu repo tiene más de 500 archivos, instalar codegraph esta tarde te ahorra dinero esta semana. El downside es bajo (es local, se desinstala con un comando) y el upside está en los benchmarks de arriba.