管理と運用

Context Graph API

APIとサービスの依存関係を認証済みの情報に基づいてエージェントが把握できるようにします。変更がどこまで影響するかをたどり、影響を受けるAPI利用者を特定して、コードをマージする前に破壊的変更を検出できます。

Postman Context Graphの「Agent Context」画面。412個のワークスペース、286個のAPI、10,940個のエンドポイント、124個の外部依存関係という概要が表示され、その下には168件のインデックス作成ジョブを実行してグラフを更新中であることが示されています。各エンティティは色分けされたノードとして表示され、依存関係を表すエッジで結ばれています。凡例にはノードの種類(API、Deployment、DatabaseSchema、ExternalService、Team、TelemetryConfig)と、それらを結ぶ関係(depends on、service calls、calls external、backed by、owned by、monitored by、instance of)が示されています。グラフ上には「Ingesting Context Graph」というステータスが表示され、エンティティのインデックス作成に伴ってエッジ上をハイライトが移動しています。

APIが存在するさまざまな環境の情報を、1つのグラフにまとめます

今ある環境をそのまま接続

Postmanワークスペース、GitHubリポジトリ、New Relicで稼働しているサービスを、一度接続するだけです。

すべての関係を根拠とともに記録

ノードと6種類の関係を分類し、それぞれに根拠を記録します。どのコミットで確認された関係なのか、どこから得た情報なのかまで分かります。

開発に必要な情報をすばやく把握し、エージェントを活用したSDLCを加速

変更の影響範囲や依存関係をたどり、エンドポイントの利用者や所有チームを確認できます。

Context Graphの仕組み

Postman最も重要な、信頼できる唯一の情報源ワークスペース · 仕様 · コレクション · 環境
CodeGitHubOpenAPI · AsyncAPI · コレクション
RuntimeNew Relicデプロイ · 実行状況
情報源ごとにスケジュールを設定TL、Webhook、手動のいずれかで再取り込みの方法を設定
変更分だけを再取り込み変更のないリポジトリはスキップし、コードの変更分だけを再取り込み
すべての関係に根拠を記録ランタイムで確認された関係には、情報源と最後に確認された時刻を記録
テナントごとに分離すべてのノードをチーム単位で管理
インデックス作成ジョブ
エンティティAPI · エンドポイント · デプロイデータベース · 外部サービス
関係公開 · 呼び出し · 依存バックエンド · 監視
所有情報チーム · ワークスペースコントリビューター · 所有者
根拠コミットSHA · 情報源確信度 · 最終確認時刻
変更の影響範囲ここを変更すると、どのサービスに影響するか
依存関係の連鎖ここを変更すると、どのサービスに影響するか
エンドポイントの利用者実際にこのエンドポイントを呼び出しているのは誰か
トポロジー最も多く依存されているサービスとスタブ
自然言語での質問HTTPまたはMCP経由で問い合わせ
AI Engineer複数リポジトリにまたがる変更とPRレビュー
Agent Mode実際のトポロジーに合ったスイート
API CatalogAPIの一覧、所有情報、ガバナンス

468のリポジトリを対象にベンチマーク

8つの質問を3つのモデルで検証し、Context Graphを使う場合と使わない場合で、それぞれ3回ずつ実行しました。モデル、質問、使用するツールはすべて同じ条件です。

29%

プロンプトトークンを削減

Opus 4.7では29%削減。GPT-6 Astraでは23%削減し、Sonnet 4.5では増加しました。

17%

1回の実行あたりのツール呼び出しを削減

Opus 4.7では、69回から57回に減少しました。

27%

1回の実行あたりのコストを削減

Opus 4.7では27%削減。GPT-6 Astraでは20%削減し、Sonnet 4.5では増加しました。

2026年9月に、468のリポジトリと3つのモデルを対象に、計144回のベンチマークを実施しました。コストには、初回のみ必要なグラフの構築と継続的な再取り込みにかかるコストは含まれていません。

システムをまたぐ質問で、プロンプトトークンを削減

モデルがコードを読む前にグラフへ問い合わせた場合の、プロンプトトークンの削減率を示しています。468のリポジトリを対象にOpus 4.7で検証した結果で、8つの質問のうち削減率が最も大きかった3つを掲載しています。質問1つあたりのツール呼び出しが69回から57回に減ったことで、やり取りの回数が減り、トークン数も削減されました。

Chart will load when visible

利用を開始

Postmanで用意済みの質問を実際のAPIに送信し、Context Graphを直接試すことができます。

1. Context Graphでは認証が必要です。クエリを実行する前に、Postmanアカウントにサインインしてください。

2. リクエストの[Authorization]タブにPostman APIキーを追加してください。

アクティブな環境を「Context Graph API」に設定してください。

4. グラフはチームごとに構築されます。現在サインインしているチームのノードが取り込まれ、そのチームのグラフがクエリの対象になります。

5. リクエストボディのクエリを編集して、質問したい内容を指定してください。

取り込まれたグラフは、Postmanのホームボタン >[Agent Context]からいつでも確認できます。

複数のリポジトリにまたがる変更で、Context Graphがどう役立つかをご覧ください

よくある質問

Postman Context Graphとは何ですか?

API全体の情報を継続的に更新するグラフです。Postmanワークスペース、コードリポジトリ、ランタイムの情報を取り込み、API、エンドポイント、デプロイ、データベース、チームなど、種類ごとに分類されたエンティティと、それらを結ぶ種類ごとの関係としてグラフを構築します。エージェントは、開いているファイルからこうした関係を一から組み立て直すのではなく、このグラフに問い合わせて必要な情報を取得します。


Context Graphではどの情報源からデータを取り込めますか?

主な情報源は、チームがすでに管理している仕様、コレクション、環境を含むPostmanワークスペースです。さらに、OpenAPI、AsyncAPI、サービス定義を検出するためにGitHubリポジトリをスキャンし、コードのスキャンだけでは把握できないデプロイやランタイムの情報をNew Relicから取り込みます。


グラフはどのように最新の状態に保たれますか?

情報源ごとに、更新間隔、Webhook、手動のいずれかで取り込み方法を設定できます。再取り込みは変更分だけを対象とするため、変更のないリポジトリはスキップされます。そのため、コストは管理するシステム全体の規模ではなく、コードの変更量に応じて変わります。ランタイムコネクターからは継続的にデータが取り込まれます。


Context GraphではAPIについてどのような情報を把握できますか?

APIが公開しているもの、ランタイムで何を呼び出し、何に依存しているかを把握できます。また、どのデータベースがAPIを支えているか、どの外部サービスと通信しているか、どのチームが所有しているか、どこにデプロイされているか、何によって監視されているかも確認できます。すべての関係には根拠となる情報が記録されるため、確認済みの関係と推測された関係を区別できます。


Context GraphはMCP経由で利用できますか?

MCPサーバーは現在準備中です。提供開始後は、現在使用しているMCPクライアント(エディター、エージェントフレームワーク、独自の実行環境など)からContext Graphをツールとして利用できるようになります。HTTPリクエストを自分で記述したり、非同期ポーリングを処理したりする必要はありません。現在、早期アクセスの対象組織ではHTTPエンドポイントを利用できます。MCPサーバーの提供開始後も、このHTTPエンドポイント向けに構築したものをそのまま活用できます。


Context Graphを使わないほうがよいのは、どのような場合ですか?

必要な情報が、すでに手元のファイルにある場合です。ベンチマークでは、たとえば「どのモジュールがインポートしているか」のように依存関係が明示されている場合、go.modだけで答えを得られることが分かりました。リポジトリを読むだけで98%のスコアとなり、Context Graphを使っても結果は向上しませんでした。Context Graphが効果を発揮するのは、リポジトリやサービスなどの境界をまたいで情報を確認する場合です。


Context Graphは現在利用できますか?