GitNexus: локальный движок для анализа кода, который понимает архитектуру лучше вас

Когда LLM перестаёт понимать ваш код

Вы спрашиваете у Claude Code про конкретную функцию, а он возвращает общие фразы. Запрашиваете у Cursor объяснение архитектуры модуля — получаете поверхностный анализ. Проблема не в моделях (хотя локальные LLM тоже страдают), а в контексте. ИИ видит отдельные файлы, но не понимает связи между ними.

GitNexus решает это радикально: строит Knowledge Graph всей кодовой базы. Не просто индексация файлов, а полноценный граф зависимостей, вызовов, наследований. И делает это локально — никаких облачных API, никакой отправки кода в чужие серверы.

Что умеет GitNexus (и чего не умеют аналоги)

Открываю демо GitNexus — вижу не просто список файлов. Вижу граф, где узлы — функции, классы, модули. Рёбра — вызовы, импорты, наследования. Можно кликнуть на любую функцию и увидеть: кто её вызывает, откуда приходят данные, какие у неё зависимости.

Конкретные фичи:

• Blast radius detection — меняете функцию? GitNexus показывает все места, которые затронет изменение. Не просто файлы, а конкретные вызовы, условия, зависимости.
• Архитектурные слои — автоматически определяет слои приложения (API, бизнес-логика, БД). Показывает нарушения архитектурных границ.
• MCP-сервер — подключается к Claude Desktop, Cursor, любому инструменту с поддержкой Model Context Protocol. Даёт ИИ доступ к графу, а не к отдельным файлам.
• Локальная работа — всё работает на вашей машине. Код никуда не уходит. Даже если у вас 2 миллиона строк кода — GitNexus справится.

Сравниваю с альтернативами. Sourcegraph? Облачный, дорогой, не даёт такого глубокого анализа архитектуры. CodeScene? Тоже платный, больше фокусируется на метриках, а не на графах. Context Engine хорош для поиска, но не строит связи между сущностями.

Настройка за 15 минут (без боли)

Допустим, у вас есть проект на Python. Хотите подключить GitNexus к Cursor. Вот что делаете:

1 Установка и первичная настройка

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/gitnexus/gitnexus.git
cd gitnexus

# Ставим зависимости (требуется Python 3.11+)
pip install -r requirements.txt

# Запускаем индексацию проекта
python gitnexus.py index --path /путь/к/вашему/проекту

Индексация может занять время. Для проекта в 100к строк Python — примерно 3-5 минут. GitNexus использует Tree-sitter для парсинга, поэтому работает быстро даже на больших кодовых базах.

2 Запуск MCP-сервера

# Запускаем сервер на порту 8080
python gitnexus.py serve --port 8080

# Или с автоперезапуском при изменениях (удобно для разработки)
python gitnexus.py serve --port 8080 --watch

3 Подключение к Cursor или Claude Code

В Cursor заходим в Settings → MCP Servers → Add Server. Указываем:

{
  "name": "gitnexus-local",
  "type": "sse",
  "url": "http://localhost:8080/sse",
  "description": "Local GitNexus code intelligence"
}

Готово. Теперь в Cursor можно спрашивать: "Какие функции вызывают process_payment?" или "Покажи архитектуру модуля authentication". ИИ будет использовать граф GitNexus для ответов.

Сценарии использования, которые работают на практике

Не верьте на слово — проверьте сами. Вот что делаю с GitNexus в реальных проектах:

Анализ последствий рефакторинга. Хочу переименовать функцию calculate_tax. Запрашиваю у Cursor с подключённым GitNexus: "Где используется calculate_tax? Какие модули затронет переименование?" Получаю не просто список файлов, а конкретные места вызовов с контекстом.

Поиск архитектурных нарушений. В больших проектах часто нарушаются границы слоёв. GitNexus автоматически определяет, когда код бизнес-логики начинает зависеть от деталей реализации API. Можно настроить алерты или просто периодически проверять.

Обучение новых разработчиков. Вместо того чтобы неделями изучать код, новый член команды спрашивает у Claude Code: "Объясни архитектуру сервиса оплаты. Какие основные компоненты, как они взаимодействуют?" С GitNexus ответ будет точным и структурированным.

Интеграция с локальными LLM. Если вы используете LM Studio с MCP или другие локальные модели — GitNexus даст им тот же контекст, что и облачным моделям. Без отправки кода в интернет.

Кому действительно нужен GitNexus (а кому хватит grep)

Не всем. Если у вас проект на 5 файлов — не тратьте время. Но вот кому GitNexus сэкономит часы:

• Разработчики в командах от 3 человек — когда уже не помните, кто что написал и как связано.
• Техлиды и архитекторы — для контроля архитектурной целостности, особенно в распределённых командах.
• Разработчики, работающие с legacy-кодом — GitNexus строит граф даже из спагетти-кода. Показывает связи, о которых вы не подозревали.
• Команды, использующие AI-ассистентов — идеальный стек получается: локальная LLM + GitNexus + ваша IDE.

Особенно актуально для команд, которые не могут отправлять код в облачные сервисы. GitNexus работает полностью локально — никаких согласований с безопасностью, никаких проблем с compliance.

Ограничения и подводные камни

Идеальных инструментов не бывает. Вот с чем столкнётесь:

Парсинг динамических языков. Python с его динамическими импортами (importlib.import_module) GitNexus обрабатывает хорошо. Но JavaScript с require(variable) — сложнее. В версии 3.2 улучшили, но 100% покрытия нет.

Память. Граф большого проекта (1M+ строк) может занимать несколько гигабайт RAM. На 16 ГБ будет туго, лучше 32+.

Настройка под свой стек. Из коробки GitNexus работает хорошо, но для нестандартных структур проектов нужна кастомизация. Конфиги на YAML, но придётся разбираться.

Интеграция с другими MCP-серверами. Если вы уже используете Owlex для мультимодельных ответов или другие серверы — нужно настраивать приоритеты. Иначе ИИ будет получать противоречивую информацию.

Что делать дальше

Не начинайте с большого проекта. Возьмите средний репозиторий (50-100к строк), установите GitNexus, запустите индексацию. Посмотрите на граф — даже визуализация часто показывает архитектурные проблемы.

Потом подключите к Cursor. Спросите что-то конкретное про связи в коде. Сравните ответы с тем, что было без GitNexus. Разница заметна сразу.

Если работаете в команде — настройте GitNexus на CI. Пусть при каждом PR автоматически проверяет, не нарушены ли архитектурные границы. Не все нарушения — ошибки, но знать о них нужно.

И главное — помните: GitNexus не заменяет понимание кода. Он усиливает его. Как карта местности не заменяет знание географии, но помогает не заблудиться. В мире, где кодовые базы растут быстрее, чем наша способность их удерживать в голове, такие инструменты перестают быть опциональными.

Особенно когда конкуренты уже используют агентов с глубоким пониманием кода.