Graphify
그래피파이
GitHub 저장소
Graphify-Labs/graphify- 별(★)
- ★ 13.1만
- 최근 업데이트
- 2026-10-21
- 라이선스
- Apache-2.0
- 설치 난이도
- 보통
Python 3.10+와 uv 또는 pipx로 CLI를 설치합니다. MCP로 어시스턴트에 연결합니다.
필요한 것: Python 3.10+ · uv 또는 pipx · 연동할 AI 코딩 어시스턴트
2026-10-22 기준
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소개
Graphify는 코드베이스를 지식 그래프로 만들어 AI 코딩 어시스턴트가 파일을 grep하는 대신 그래프를 조회하게 해 주는 도구입니다. 모든 답변은 file:line 인용이 달린 경로로 제시되며 임베딩이나 벡터 저장소를 쓰지 않습니다. MCP로 Claude Code, Cursor, Copilot 등 여러 어시스턴트에 연결되고, 오픈소스 엔진은 로컬에서 코드를 파싱합니다. 호스팅 제품에서는 PR 리뷰와 형식 검증도 제공하며, AI는 외부 어시스턴트가 그래프를 조회하는 방식으로 연동됩니다.
장점
- •임베딩 없이 호출·import 간선을 따라가 file:line 인용이 달린 답을 제공합니다.
- •오픈소스 엔진은 코드를 로컬에서 파싱하고 텔레메트리를 보내지 않습니다.
- •MCP를 통해 여러 AI 코딩 어시스턴트가 같은 그래프를 공유합니다.
- •여러 저장소에 걸친 변경 영향 범위를 머지 전에 확인할 수 있습니다.
- •호스팅 무료 플랜과 Apache 2.0 오픈소스 엔진으로 무료 시작이 가능합니다.
단점
- •한국어 페이지가 없고 사이트와 문서가 영어로만 제공됩니다.
- •무료 플랜은 저장소 수와 PR 리뷰 횟수에 한도가 있어 규모가 커지면 유료가 필요합니다.
- •INFERRED 간선은 모델이 연결한 것이라 그럴듯하지만 틀린 링크일 수 있습니다.
- •대량 산문에 대한 모호한 검색에는 적합하지 않고 코드를 직접 읽는 것을 대체하지 못합니다.
핵심 기능
코드 지식 그래프 구축
코드베이스를 지식 그래프로 만들어 AI 어시스턴트가 파일을 뒤지는 대신 그래프를 조회해 답을 얻게 합니다.
출처가 붙은 답변
모든 답변이 file:line 인용이 달린 그래프상의 경로로 제시되며 임베딩이나 벡터 저장소를 쓰지 않습니다.
MCP 기반 어시스턴트 연동
Claude Code, Cursor, Copilot 등 여러 AI 코딩 어시스턴트가 CLI 또는 MCP 서버로 같은 그래프를 조회합니다.
온디바이스 로컬 파싱
오픈소스 엔진은 tree-sitter로 코드를 로컬에서 파싱하며 업로드나 텔레메트리가 없습니다.
저장소 간 그래프
여러 저장소와 서비스에 걸친 하나의 지속적인 그래프로 변경의 영향 범위를 추적합니다.
PR 리뷰 및 형식 검증
CI·리뷰·머지 충돌 위험을 분류하는 PR 리뷰와 지원되는 동작 변경을 비교하는 형식 검증을 제공합니다.
간선 출처 태그
그래프의 모든 간선에 EXTRACTED·INFERRED·AMBIGUOUS 출처 태그가 붙어 신뢰도를 구분할 수 있습니다.
공식 사이트 2026-10-21 콘텐츠 검증
요금제
2026-10-21 가격 기준
Free
무료
- 저장소 3개, 저장소당 그래프 노드 25,000개
- 워크스페이스당 월 15회 PR 리뷰
- 카드 등록 불필요
Pro
$10/월
(연 결제 기준, 월 결제 시 $15/월)
- 저장소 무제한, 그래프 크기 제한 없음
- 일 400회 PR 리뷰
- 2주 무료 체험(카드 필요)
Teams
$20/좌석/월
(연 결제 기준, 최소 2좌석)
- 공유 저장소 무제한, 일 700회 PR 리뷰
- 공유 그래프와 통합 청구
- 전용 Slack 지원 채널
Enterprise
문의
- 자체 호스팅, SSO/SAML
- GitHub Enterprise 지원
- 맞춤 계약·청구 조건
이 도구의 주요 활용
- ·새 팀원이 대규모 코드베이스 구조를 파악하는 온보딩
- ·머지 전에 변경이 깨뜨릴 호출자와 의존 저장소 확인
- ·Claude Code가 파일 전체를 읽는 대신 그래프를 조회하게 해 토큰 사용 절감
- ·여러 저장소에 걸친 마이크로서비스 간 영향 범위 분석
- ·PR의 CI·리뷰·머지 충돌 위험 분류
자주 묻는 질문
Graphify는 RAG나 벡터 검색과 무엇이 다른가요?
RAG는 임베딩 유사도로 청크를 검색하지만, Graphify는 실제 호출·import 간선을 따라 그래프를 탐색합니다. 임베딩과 벡터 저장소 없이 file:line 인용이 달린 경로로 답합니다.
내 코드가 외부로 전송되나요?
오픈소스 엔진은 tree-sitter로 로컬에서 코드를 파싱하며 텔레메트리도 없습니다. 코드 외 파일은 설정한 모델 백엔드를 쓰고, 호스팅 제품은 클라우드에 그래프를 보관합니다.
어떤 AI 어시스턴트와 함께 쓸 수 있나요?
Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI, Aider 등 여러 어시스턴트를 지원합니다. 설치 명령으로 스킬이 등록되고 MCP 서버로도 조회할 수 있습니다.
무료로 쓸 수 있나요?
호스팅 제품에 카드 없이 쓰는 무료 플랜이 있고, 오픈소스 엔진은 Apache 2.0으로 계정 없이 무료입니다. 한도가 커지면 유료 플랜이 필요합니다.
그래프가 오래되면 어떻게 하나요?
그래프는 마지막 인덱싱 시점의 코드를 반영합니다. 업데이트 명령으로 바뀐 부분만 다시 스캔할 수 있고 훅이나 CI에 연결해 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
INFERRED 간선은 얼마나 정확한가요?
EXTRACTED 간선은 AST에서 직접 나와 결정적이지만, INFERRED 간선은 모델이 문서와 코드를 연결한 것이라 틀릴 수 있습니다. 근거가 불충분하면 AMBIGUOUS로 표시됩니다.
어떤 경우에 적합하지 않나요?
대량의 산문에 대한 모호한 검색은 임베딩이 더 낫고, 코드를 직접 읽는 것을 대체하지도 않습니다. 코드가 어떻게 연결되는지에 대한 질문에 적합합니다.
사용자 리뷰
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