CRG Integration Skill

code-review-graph (CRG) MCP 서버의 핵심 4개 도구를 노출하는 wrapper 스킬. 전체 28개 도구 중 oh-my-customcode 워크플로우에서 가장 빈번하게 사용되는 도구만 선별해 사용자 학습 곡선을 축소한다.

목적

• 8.2× 토큰 절감 (CRG 공식 벤치마크): AST 기반 지식 그래프로 전체 파일 대신 관련 노드만 추출
• Recall-우선 설계: precision 0.38 / MRR 0.35 — 누락 없음이 우선, 잡음은 감수
• R013 ecomode 보완: context 사용량 ≥ 60% 시점에 CRG 호출로 추가 컨텍스트 주입 비용 절감

⚠️ Recall이 정답이 아니다 — 아래 주의 섹션을 먼저 읽어라.

노출 도구 4종

CRG 전체 28개 도구 중 핵심 4개만 노출한다.

Tool	용도	출력 형식
get_minimal_context	변경 코드의 최소 컨텍스트 (인접 함수, import 그래프)	code excerpt + AST node list
get_impact_radius	변경 시 영향 받는 함수/모듈 (recall-우선)	dependency tree
query_graph	AST 노드 그래프 쿼리 (예: "find all callers of X")	node graph
detect_changes	두 시점 간 의미적 차이 감지	semantic diff

설치 가이드

R001 정책: auto-install 스크립트 금지. 아래 명령어는 사용자가 직접 실행한다.

1단계: 패키지 설치

# 방법 A: pip
pip install code-review-graph

# 방법 B: pipx (격리 환경 권장)
pipx install code-review-graph

# 방법 C: uvx (uv 사용 시)
uvx code-review-graph

2단계: .mcp.json 수동 설정

프로젝트 루트 또는 ~/.claude/ 아래 .mcp.json을 직접 편집한다:

{
  "mcpServers": {
    "code-review-graph": {
      "command": "code-review-graph",
      "args": []
    }
  }
}

auto-install hook 또는 스크립트로 .mcp.json을 자동 수정하는 방식은 R001 위반이다.

3단계: 초기 인덱싱

# 명시적 인덱싱 (선택 — 첫 MCP 호출 시 lazy 인덱싱도 가능)
code-review-graph index

자세한 설치/설정 절차는 guides/token-efficiency/crg.md 참조.

사용 패턴

PR 리뷰 전: 변경 폭 파악

get_impact_radius(changed_files=[...])
→ dependency tree 확인 → 리뷰 범위 결정

코드 검색: token-efficient lookup

query_graph(query="find all callers of process_event")
→ AST node graph → 전체 파일 읽지 않고 호출 지점만 추출

디버깅: 관련 함수만 추출

get_minimal_context(file="src/handler.py", line=142)
→ code excerpt + AST nodes → 필요한 컨텍스트만 주입

리팩토링: 의미적 변경 확인

detect_changes(before_ref="HEAD~1", after_ref="HEAD")
→ semantic diff → 이름 변경/이동 등 구조 변경 감지

⚠️ 주의 — Recall이 정답이 아니다

CRG는 recall 최적화 도구다. 다음 사항을 반드시 숙지한다:

오해	실제
"결과에 없으면 없는 것"	recall-tuned — 일부 관련 코드가 누락될 수 있다
"precision 0.38 = 결과 62% 오답"	recall-우선 튜닝의 precision trade-off. 잡음은 정상
"CRG 하나로 충분"	누락 발생 시 grep, semantic search 병행 필수
"모든 작업에 8.2× 절감"	AST 검색이 적합한 작업에 한정. UI 리뷰, 자연어 검색은 효과 미미

결론: CRG는 보조 도구다. 결과를 맹신하지 말고 누락 가능성을 항상 고려한다.

다른 자산과의 관계

보완 관계 (함께 사용)

자산	조합 방식
dev-review	CRG로 영향 범위 파악 → dev-review로 상세 리뷰
adversarial-review	CRG get_minimal_context → adversarial-review 입력 최적화
claude-mem:smart-explore	CRG query_graph로 대체 가능 (Phase β 시퀀싱 — #1169 참조)
claude-mem:pathfinder	CRG get_impact_radius로 대체 가능 (Phase β 시퀀싱 — #1169 참조)

마이그레이션 예정 (Phase β)

• claude-mem:smart-explore → CRG query_graph (#1169)
• claude-mem:pathfinder → CRG get_impact_radius (#1169)

Phase β 완료 전까지는 두 자산을 병행 사용한다.

R013 Ecomode와의 관계

R013 ecomode가 자동 활성화되는 시점 (context 사용량 ≥ 60%)에서 CRG를 적극 활용한다:

Ecomode 상황	CRG 활용법
파일 전체 읽기 대신	get_minimal_context → 필요한 노드만 추출
광범위 grep 대신	query_graph → AST 수준 정밀 검색
변경 범위 파악 대신	get_impact_radius → dependency tree만 수신

트러블슈팅

증상	원인	해결
MCP 도구가 보이지 않음	.mcp.json 미설정 또는 경로 오류	.mcp.json 확인, Claude Code 재시작
command not found: code-review-graph	패키지 미설치 또는 PATH 누락	pip install code-review-graph 재실행, which code-review-graph 확인
인덱싱 오류	초기 인덱싱 미완료	code-review-graph index 실행 후 재시도
결과 누락 (예상 함수 없음)	recall-tuned 동작 — 정상	grep 또는 semantic search 병행
서버 연결 실패	CRG 서버 미실행	MCP 서버 로그 확인, Claude Code 재시작

참고

• 상세 설치/설정: guides/token-efficiency/crg.md
• 관련 이슈: #1171 (scout:integrate CRG)
• Phase β 시퀀싱: #1169 (AgentMemory 전환 계획)
• 기술 출처: tirth8205/code-review-graph