原文：https://mp.weixin.qq.com/s/9hZHi9F4Kscou8CaHhFNEg

很多人研发、产品会有这样的需求，需要频繁在多个代码仓库间切换以检索函数定义、类继承关系等语义信息。现有工具缺乏统一的知识库接入层，每个项目需独立部署 CodeGraph MCP 服务，端口管理混乱且难以维护。

本篇给大家分享近期的项目实战经验，实现开箱即用的多项目知识库统一访问能力。即，将一个父级目录下的多个项目批量构建 CodeGraph 知识库，并通过一个 Docker 容器、一个对外端口提供远程 MCP 访问。最终访问形态


- [http://远程机器:8000/project-a/mcp](http://xn--m7r540b49njsu:8000/project-a/mcp)

- [http://远程机器:8000/project-b/mcp](http://xn--m7r540b49njsu:8000/project-b/mcp)

- [http://远程机器:8000/project-c/mcp](http://xn--m7r540b49njsu:8000/project-c/mcp)


话不多说，开整。


- github地址： https://github.com/dora-wang-x/codegraph-mcp-gateway 


# 安装 CodeGraph CLI


- **去官网地址下载离线安装包**


https://github.com/colbymchenry/codegraph/releases#release-v1.4.0 


- **从本地拷贝下载文件到服务器**


```
scp codegraph-linux-x64.tar.gz username@ip_address:/home/.../Projects/codegraph_ide
```

- **Linux系统下执行操作**
	新建 `install-codegraph.sh`


```
#!/bin/bash
VERSION=v1.4.0
INSTALL_DIR="$HOME/.codegraph"
BIN_DIR="$HOME/.local/bin"

# 创建目录
mkdir -p "$INSTALL_DIR/versions/$VERSION"
mkdir -p "$BIN_DIR"

# 解压
tar -xzf codegraph-linux-x64-v1.4.0.tar.gz \
  -C "$INSTALL_DIR/versions/$VERSION" \
  --strip-components=1

# 创建版本软链接 + 全局命令
ln -sfn "$INSTALL_DIR/versions/$VERSION" "$INSTALL_DIR/current"
ln -sf "$INSTALL_DIR/current/bin/codegraph" "$BIN_DIR/codegraph"

# 检查并添加PATH（不存在才写入bashrc）
if ! echo "$PATH" | grep -q "$HOME/.local/bin"; then
  echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
  echo "已向 ~/.bashrc 添加 PATH"
fi

echo "安装完成！执行 source ~/.bashrc 或重启终端后运行 codegraph"
```
执行以下指令

```
chmod +x install-codegraph.sh
./install-codegraph.sh
```
验证安装

```
source ~/.bashrc
codegraph --version
```

- **验证**


```
which codegraph
codegraph --version
codegraph --help
```
# 构建docker离线镜像


现在使用的 `@colbymchenry/codegraph`（npm 版本）**原生只有 stdio 模式**，**不自带 HTTP / SSE / TCP 远程监听参数**，这里采用 **mcp-remote 桥接（stdio → HTTP）**方式，更适合生成环境。这里默认系统已安装npm包。

项目github地址  https://github.com/dora-wang-x/codegraph-mcp-gateway 

构建docker离线镜像的目录结构

```
docker/
  .env
  batch_codegraph_init.sh
  codegraph.Dockerfile
  multi_project_gateway.js
codegraph-linux-x64-v1.4.0.tar.gz
install-codegraph.sh
README.md
```
**说明：**


- `docker/.env`：保存构建和运行变量。

- `docker/batch_codegraph_init.sh`：扫描项目集合目录下一级子目录，逐个执行 `codegraph init`。

- `docker/codegraph.Dockerfile`：构建 CodeGraph MCP 远程服务镜像。

- `docker/multi_project_gateway.js`：扫描已初始化项目，为每个项目启动内部 `supergateway`，并暴露统一 HTTP 入口。

- `codegraph-linux-x64-v1.4.0.tar.gz`：CodeGraph Linux x64 离线包，放在仓库根目录作为 Docker build context 的一部分。

- `install-codegraph.sh`：在服务端安装 codegraph-linux-x64-v1.4.0.tar.gz 脚本

- `README.md`：介绍项目目标，安装步骤


## 工作方式


- **服务端项目集合目录**：


```
/srv/projects/
  project-a/
  project-b/
  project-c/
```

- **容器内挂载为**：


```
/workspace/projects/
  project-a/
  project-b/
  project-c/
```

- **批量初始化后**：


通过batch_codegraph_init.sh脚本批量构建代码知识库

```
/workspace/projects/project-a/.codegraph/codegraph.db
/workspace/projects/project-b/.codegraph/codegraph.db
/workspace/projects/project-c/.codegraph/codegraph.db
```

- **容器启动时，`docker/multi_project_gateway.js` 会**：
	- 扫描 `CONTAINER_PROJECTS_PATH` 下一级子目录。
	- 默认只服务存在 `.codegraph/codegraph.db` 的项目。
	- 为每个项目分配内部端口，例如 `9100`、`9101`、`9102`。
	- 启动内部 `supergateway`。
	- 在 `MCP_PORT` 上暴露统一入口。

- **实际部署前 `.env` 文件通常只需要改**：
	- `HOST_PROJECTS_PATH`：离线服务器上的项目集合目录。
	- `HOST_PORT`：对外暴露端口。


# 在线环境构建镜像


- **在仓库根目录执行:**
	```
	Linux/macOS shell：
	```


```
set -a
. docker/.env
set +a

docker build \
  -f docker/codegraph.Dockerfile \
  --build-arg NODE_IMAGE="${NODE_IMAGE}" \
  --build-arg APT_MIRROR_BASE="${APT_MIRROR_BASE}" \
  --build-arg CODEGRAPH_VERSION="${CODEGRAPH_VERSION}" \
  --build-arg CODEGRAPH_ARCHIVE="${CODEGRAPH_ARCHIVE}" \
  --build-arg SUPERGATEWAY_VERSION="${SUPERGATEWAY_VERSION}" \
  -t "${IMAGE_NAME}:${IMAGE_TAG}" \
  .
```
Windows PowerShell：

```
Get-Content .\docker\.env | Where-Object { $_ -and $_ -notmatch '^#' } | ForEach-Object {
  $k, $v = $_ -split '=', 2
  Set-Item -Path "Env:$k" -Value $v
}

docker build `
  -f .\docker\codegraph.Dockerfile `
  --build-arg NODE_IMAGE="$env:NODE_IMAGE" `
  --build-arg APT_MIRROR_BASE="$env:APT_MIRROR_BASE" `
  --build-arg CODEGRAPH_VERSION="$env:CODEGRAPH_VERSION" `
  --build-arg CODEGRAPH_ARCHIVE="$env:CODEGRAPH_ARCHIVE" `
  --build-arg SUPERGATEWAY_VERSION="$env:SUPERGATEWAY_VERSION" `
  -t "$env:IMAGE_NAME`:$env:IMAGE_TAG" `
  .
```

- **导出镜像**：
	Linux/macOS shell：


```
docker save "${IMAGE_NAME}:${IMAGE_TAG}" -o "${IMAGE_TAR}"
```
Windows PowerShell：

```
docker save "$env:IMAGE_NAME`:$env:IMAGE_TAG" -o "$env:IMAGE_TAR"
```
# 离线环境加载并运行


- **加载镜像**：


在执行以下指令之前，需要将 .env文件中的`HOST_PROJECTS_PATH`变量改为真实的项目路径

```
set -a
. docker/.env
set +a

docker load -i "${IMAGE_TAR}"
```

- **运行容器**：


```
docker run -d \
  --name "${CONTAINER_NAME}" \
  --env-file docker/.env \
  -p "${HOST_PORT}:${MCP_PORT}" \
  -v "${HOST_PROJECTS_PATH}:${CONTAINER_PROJECTS_PATH}" \
  --restart unless-stopped \
  "${IMAGE_NAME}:${IMAGE_TAG}"
```
## 初始化 CodeGraph 索引


容器启动后，对所有一级子项目批量初始化：

```
docker exec -it "${CONTAINER_NAME}" batch_codegraph_init.sh "${CONTAINER_PROJECTS_PATH}"
```
初始化完成后重启容器，让前置网关重新扫描已初始化项目，**一定要执行这步**：

```
docker restart "${CONTAINER_NAME}"
```
单个项目也可以手动初始化：

```
docker exec -it "${CONTAINER_NAME}" codegraph init "${CONTAINER_PROJECTS_PATH}/project-a"
```
检查状态：

```
docker exec -it "${CONTAINER_NAME}" codegraph status "${CONTAINER_PROJECTS_PATH}/project-a"
```
测试查询：

```
docker exec -it "${CONTAINER_NAME}" codegraph explore "某个函数名或你的问题" --path "${CONTAINER_PROJECTS_PATH}/project-a"
```
## 远程访问验证


检查统一网关：

```
curl "<http://远程机器>:${HOST_PORT}${HEALTH_ENDPOINT}"
```
查看项目映射：

```
curl "<http://远程机器>:${HOST_PORT}/projects"
```
检查某个项目后端：

```
curl "<http://远程机器>:${HOST_PORT}/project-a/healthz"
```
# **OpenClaud/Opencode远程MCP配置**


假设远程服务端有以下几个项目

```
/home/dora/Desktop/Projects/git_rep/
├── ragflow/ &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 
├── openclaude/ &nbsp; &nbsp; &nbsp; 
├── codegraph-mcp-gateway/ &nbsp; &nbsp;
```
下面分别给出OpenClaud/Opencode MCP配置示例

OpenClaud：

```
{
  "permissions": {
    "allow": [     
      "mcp__codegraph-codegraph-mcp-gateway__codegraph_explore",
      "mcp__codegraph-codegraph-mcp-gateway__*",
      "mcp__codegraph-openclaude__codegraph_explore",
      "mcp__codegraph-openclaude__*",
      "mcp__codegraph-ragflow__codegraph_explore",
      "mcp__codegraph-ragflow__*"
    ]
  },
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "codegraph prompt-hook"
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "mcpServers": {
    "codegraph-ragflow": {
      "type": "http",
      "url": "<http://192.168.220.128:8000/ragflow/mcp>",
      "enabled": true
    },
    "codegraph-openclaude": {
      "type": "http",
      "url": "<http://192.168.220.128:8000/openclaude/mcp>",
      "enabled": true
    },
    "codegraph-codegraph-mcp-gateway": {
      "type": "http",
      "url": "<http://192.168.220.128:8000/codegraph-mcp-gateway/mcp>",
      "enabled": true
    }
  }
}
```
Opencode：

```
{
  "$schema": "<https://opencode.ai/config.json>",
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  "provider": {
    ......
  },
  "mcp": {
    "codegraph-openclaude": {
      "type": "remote",
      "url": "<http://192.168.220.128:8000/openclaude/mcp>",
      "enabled": true
    },
    "codegraph-ragflow": {
      "type": "remote",
      "url": "<http://192.168.220.128:8000/ragflow/mcp>",
      "enabled": true
    },
    "codegraph-codegraph-mcp-gateway": {
      "type": "remote",
      "url": "<http://192.168.220.128:8000/codegraph-mcp-gateway/mcp>",
      "enabled": true
    }
  },
  "tools": {
    "mcp__codegraph-codegraph-mcp-gateway*": true,
    "mcp__codegraph-openclaude__*": true,
    "mcp__codegraph-ragflow__*": true
  }
}
```
OpenClaud [CLAUDE.md](http://claude.md/) 和 Opencode AGENTS.md路由规则，这里两个文件内容配置的完全相同

```
# CodeGraph 强制使用规则

当用户问题涉及以下任一场景时，必须先使用 CodeGraph，再回答, 优先使用远程 MCP 工具：
- 查找函数、类、变量、接口、配置项的定义
- 分析调用链、依赖关系、数据流
- 解释某个项目/模块/功能的实现
- 定位 bug、修改代码、评审代码
- 询问“在哪里实现”“怎么调用”“谁调用了它”

禁止在完成 CodeGraph 初查前使用 grep、read、逐文件扫描来寻找符号或调用关系。

## 查询规则：
1. 先用较小范围查询，不要一次塞入大量关键词。
2. 每次 `codegraph_explore` 优先聚焦一个模块、文件或功能点。
3. `maxFiles` 优先使用 3 到 6，只有结果不足时再提高。
4. 如果 MCP 返回超时，缩小查询范围后重试。

## 项目索引映射

| 项目 | 路径 | CodeGraph 索引名 | 触发词 |
|---|---|---|---|
| codegraph-mcp-gateway | <http://192.168.220.128:8000/codegraph-mcp-gateway/mcp> | codegraph-mcp-gateway | codegraph-mcp-gateway, 项目规划 |
| openclaude | <http://192.168.220.128:8000/openclaude/mcp> | openclaude | openclaude |
| ragflow | <http://192.168.220.128:8000/ragflow/mcp> | ragflow | ragflow |

## 路由优先级

1. 如果用户给出了文件路径或当前工作目录，按路径选择索引。
2. 如果用户明确提到项目名，按项目名选择索引。
3. 如果只出现通用词，例如 RAG、检索、agent、工具调用，不要仅凭该词选择索引；应根据上下文判断，无法判断时先询问用户。
4. 不要把 `rag` 作为 openclaude 和 ragflow 的共同触发词。

## 执行流程

1. 先判断是否是代码理解/定位/调用链类问题。
2. 选择唯一 CodeGraph 索引。
3. 调用 `codegraph_search` 查找相关符号或文件。
4. 只有在搜索结果需要展开时，才调用 `codegraph_explore` 或委托 Explore 子代理。
5. 如果 CodeGraph 无结果，说明已检索失败，再使用 grep/read 作为兜底。
6. 回答时说明使用了哪个索引。
```
**参考资料**

[**CodeGraph + Claude Code 图知识库实战，让 AI 编程效率翻倍**](https://mp.weixin.qq.com/s/Q2nq6P2VRIPoGL-Fua2zOQ?scene=1&click_id=972888286)

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/9hZHi9F4Kscou8CaHhFNEg

企业级落地方案：Docker 部署 CodeGraph 多项目统一 MCP 网关，附源码

本篇给大家分享近期的项目实战经验，实现开箱即用的多项目知识库统一访问能力。即，将一个父级目录下的多个项目批量构建 CodeGraph 知识库，并通过一个 Docker 容器、一个对外端口提供远程 MCP 访问。最终访问形态

开发工具

云计算

后端

"CodeGraph MCP网关实现多项目代码知识库统一访问，通过Docker容器批量构建项目索引，提供单一端口访问多个代码仓库的语义查询功能。支持OpenClaude/OpenCode远程配置，提升开发效率，解决多项目切换痛点。包含完整安装部署指南与实战案例。"

代码解释

服务器

数据流

AI编程

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