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帮助开发者构建并查询支持条件编译过滤的配置感知代码图，进行上下文代码分析
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"CRAG-MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请基于这个仓库构建代码图，并启用针对 FEATURE_X 和 PLATFORM_LINUX 的条件编译过滤。然后分析函数 init_runtime 在当前配置下会调用哪些关键模块，并按调用链输出。
返回基于指定配置过滤后的调用链分析，指出实际生效的函数与模块关系。
分别在 ENABLE_CACHE=1 和 ENABLE_CACHE=0 两种条件下查询 request_handler 的执行路径，比较哪些分支、函数和文件会发生变化，并总结差异。
输出两种构建配置下的代码路径差异对比，便于定位条件编译带来的行为变化。
查询宏 USE_LEGACY_PARSER 相关的所有受影响代码节点，找出依赖它的函数、文件和上层调用者，并给出重构时需要重点检查的范围。
返回该宏影响范围的结构化清单，帮助评估修改或重构风险。
为 AI 代理提供内存图数据库与语义代码理解，辅助分析复杂代码上下文。
通过MCP查询代码结构与跨语言调用关系，并保留可审计访问记录。
提供结构化代码分析与 Git 提交智能，帮助高效理解仓库并显著节省上下文 token。
支持多语言代码结构搜索、规则匹配与批量转换，提升分析和重构效率。
帮助开发者为本地代码仓库建立索引并进行语义检索与结构化代码分析。
通过基于 AST 的精准代码读写与重构，帮助高效修改代码并减少上下文浪费