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将 Claude Code 与 Codex 对话记录转成可交互运行图，便于本地分析流程。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"rungraph" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 rungraph 列出当前可用的运行记录，并按时间顺序显示每条 run 的基本信息。
返回可读取的 run 列表，帮助用户选择要分析的记录。
请先获取指定 run 的图结构，再查找其中与错误、重试或失败相关的节点，并总结这些节点的位置与关系。
输出该 run 的图信息，以及与异常相关节点的定位结果和简要分析。
请打开这个 run 的可视化视图，并聚焦到我指定的一组节点，然后告诉我当前视图聚焦的范围。
打开交互式可视化，并返回当前聚焦视图的节点范围或状态。
开发者在完成一次 Claude Code 或 Codex 会话后，可读取本地对话记录并生成运行图，用来回看步骤、分支与关键节点。这样更容易理解一次生成或修改过程是如何展开的。
当一次 AI 代理执行过程较长、节点较多时，用户可借助查找与详情工具定位特定节点，并聚焦相关部分。这样可以更快找到异常、重复或关键转折位置。
对于不希望在运行阶段接入额外钩子或依赖的团队，rungraph 可在事后读取记录进行分析。它强调本地使用和零运行时依赖，适合轻量复盘。
它是一个 MCP server，可把 Claude Code 和 Codex 的 transcript 转成可交互的运行图。它提供 list_runs、get_graph、find_nodes、get_detail、focus_nodes、get_current_view、open_visualization 七个工具。
给定信息显示它支持 stdio，并可通过“npx rungraph mcp”运行。它发布在 npm 上，包名为 rungraph。
根据描述，它是事后读取 transcript 的，无需 hooks。它也强调仅本地使用，并且没有运行时依赖。
基于代码与文档构建知识图谱，支持仓库问答与实现方案规划。
连接本地 GraphRAG 知识库，离线检索与管理私有文档供 AI 推理使用
让 AI 直接查询代码库知识图谱，以更少上下文高效理解与分析代码。
为 AI 提供结构化代码上下文与依赖图，帮助高效理解代码库并减少令牌消耗。
帮助开发者进行跨项目代码检索、语义分析与知识追踪的智能工具
帮助用户构建、分析并可视化关系图谱，执行 PageRank 与环检测等图算法。