Привет, Хабр! Мы живем в удивительное время. Попросить LLM написать для нас код стало так же естественно, как гуглить ошибку. Но у этой магии есть предел. Попросите модель написать quickSort, и она справится блестяще. А теперь попросите ее: «Добавь метрики Prometheus в метод processOrder в нашем проекте».
И тут магия рушится. LLM — это гениальный, но страдающий амнезией стажер. Она знает все языки мира, но не имеет ни малейшего понятия о вашем проекте. Она не знает, какой у вас логгер, как вы обрабатываете ошибки и что у вас уже есть готовый MetricsService. В лучшем случае вы получите общий, неидиоматичный код. В худшем — сломаете половину логики.
Стандартный RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это как дать стажеру доступ к одному файлу. Полезно, но картину целиком он все равно не увидит. А что, если мы могли бы дать ему не просто файл, а полный доступ к знаниям тимлида-архитектора? Что, если бы LLM могла видеть не просто строки кода, а всю паутину связей, зависимостей и паттернов вашего проекта?
Сегодня я расскажу о проекте code-graph-rag-mcp — это не просто очередной RAG-пайплайн. Это полноценный MCP-сервер, который строит граф знаний вашего кода и дает LLM «архитектурное зрение», превращая ее из простого кодера в настоящего цифрового ассистента.
