KiroGraph：面向AI的本地代碼知識圖譜，優化令牌效率

KiroGraph 是一個專為 AI 編程助手打造的本地語義代碼知識圖譜工具，旨在解決 AI 在複雜代碼庫中探索時效率低下的問題。當 AI 需要理解代碼時，傳統方法依賴大量文件讀取、grep 搜索和 glob 模式匹配，每一次操作都是一次工具調用，不僅消耗上下文窗口，還拖慢響應速度。KiroGraph 通過預先索引的語義知識圖，將符號關係、調用鏈、類型層次、影響半徑等信息在一個 MCP 工具調用中提供，讓 AI 能瞬間獲取所需上下文，減少工具調用次數，加快處理複雜任務的速度。

KiroGraph 的核心索引機制基於 tree-sitter 解析源代碼為抽象語法樹（AST），從中提取 24 種節點類型（函數、方法、類、接口、類型、枚舉、變量、常量、路由、組件等）和 12 種邊關係（調用、導入、導出、繼承、實現、包含、引用、實例化、重寫、裝飾、類型關聯、返回）。所有數據存儲在項目本地的 SQLite 數據庫 .kirograph/kirograph.db 中，完全離線運行，不依賴任何外部服務或 API 密鑰。索引在 Kiro 集成中通過鈎子自動保持最新，無需後台進程監控。

索引分為三個層次：結構層（默認啓用）、語義層（可選）和架構層（可選）。結構層使用 tree-sitter 解析並提取節點和邊，為所有圖遍歷工具提供支持，無需額外依賴。語義層在啓用後，會對函數、方法、類等符號生成 768 維向量嵌入，使用 nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 模型（約 130MB），並支持多種向量引擎（包括餘弦、sqlite-vec、Orama、PgLite、LanceDB、Qdrant、Typesense）進行自然語言搜索。架構層則檢測項目的高層結構，如包和架構層次，並計算耦合度指標，結果存儲在 kirograph.db 的 arch_* 表中。

安裝方式包括全局 npm 安裝（尚未發佈到 npm 倉庫）或從源代碼構建。安裝後通過 kiograph install 命令集成到 Kiro 環境，會自動配置 MCP 服務器、IDE 自動同步鈎子、CLI 代理和指導文件。對於其他支持 MCP 的工具（如 Claude Code 和 Codex），也提供了實驗性集成支持，但未充分測試。KiroGraph 的目標是讓 AI 編程助手以更少的資源消耗，更高效地理解和操作代碼庫。