MCP 코드 분석

AI 지원 코드 이해 및 변환을 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용하는 강력한 코드베이스 분석 툴킷입니다.

특징

코드 분석 : 추상 구문 트리를 사용하여 코드베이스를 구문 분석하고 분석합니다.
컨텍스트 생성 : AI 모델을 위한 풍부한 컨텍스트 정보 생성
도구 통합 : 원활한 AI 도구 통합을 위한 MCP SDK 기반
확장 가능한 아키텍처 : 사용자 정의 분석기를 위한 플러그인 기반 시스템

요구 사항

노드.js 18+
NPM 9+
Redis(선택 사항, 프로덕션 환경에만 필요)

설치

지엑스피1

Redis 구성(선택 사항)

Redis는 운영 환경에서 세션 저장소로 사용됩니다. 개발 및 테스트 환경에서 Redis를 사용할 수 없는 경우 시스템은 자동으로 메모리 내 세션 저장소로 폴백합니다.

참고 : Redis 연결에는 Redis가 실행 중일 때에도 작업이 실패할 수 있는 알려진 문제가 있습니다. 자세한 내용은 plan.md 의 "기술 부채" 섹션을 참조하세요. 현재로서는 ./use-memory-session.sh 스크립트를 사용하여 메모리 세션 저장소를 사용하여 서버를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Redis 문제 해결 가이드를 참조하세요.

Redis를 설치하려면:

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install redis-server

# macOS
brew install redis

# Windows (using WSL is recommended)
# For native Windows, download from https://redis.io/download

기본적으로 애플리케이션은 redis://localhost:6379 에서 Redis에 연결을 시도합니다. 환경 변수를 사용하여 Redis 연결을 구성할 수 있습니다.

# Set custom Redis URL
export REDIS_URL=redis://custom-host:6379

# Force memory session store even if Redis is available
export FORCE_MEMORY_SESSION=true

개발

# Run in development mode
npm run dev

# Run tests
npm test

# Run linting
npm run lint

용법

# Start the MCP server
npm start

# Run CLI tool
node ./tools/mcp-stdio-client.js --task "Analyze dependencies" --files "src/*.ts"

선적 서류 비치

특허

MIT

CodeAnalysis MCP 서버

확장 가능한 아키텍처를 통해 도구와 통찰력을 제공하는 고급 코드 분석을 위한 포괄적인 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

🚀 특징

기본 코드 분석 : 구문 및 구조 분석
코드 메트릭 : 복잡성, 줄 수 및 코드 품질 메트릭
종속성 분석 : 패키지 및 가져오기 관계 시각화
지식 그래프 : 코드 관계 시각화 및 쿼리
메모리 시스템 : 코드베이스에 대한 통찰력을 저장하고 검색합니다.
시각화 : 다양한 형식(Mermaid, DOT, ASCII)으로 다이어그램 생성
사회기술 분석 : 팀과 코드 관계 이해
다중 저장소 분석 : 교차 저장소 관계 분석
진화 계획 : 코드 개선 권장 사항
실시간 감시 : 실시간으로 코드 변경 사항을 모니터링합니다.
IDE 통합 : 편집기 통합 도구
개발자 도구 : 향상된 AI 지원 개발 워크플로 지원

📋 필수 조건

노드.js 18+
npm 또는 yarn
Redis(개발에는 선택 사항이지만 프로덕션에는 권장됨)

🛠️ 설치

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/codeanalysis-mcp.git
cd codeanalysis-mcp

# Install dependencies
pnpm install

# Build the project
pnpm build

🖥️ 사용법

CodeAnalysis MCP 서버는 두 가지 방법으로 사용할 수 있습니다.

1. MCP 서버로서

# Start the MCP server
pnpm start

이렇게 하면 Claude Desktop, Cursor 또는 기타 MCP 클라이언트가 연결할 수 있는 MCP 서버가 시작됩니다.

2. CLI 사용

이 프로젝트에는 직접적인 상호작용을 위한 포괄적인 CLI가 포함되어 있습니다.

# Get help
pnpm run cli --help

# Analyze a repository or directory
pnpm run cli analyze repo ./src

# Check code quality
pnpm run cli quality analyze ./src

3. AI 지원 개발을 위한 개발자 도구 사용

이 프로젝트에는 AI 지원 개발을 향상시키도록 설계된 특수 도구가 포함되어 있습니다.

# Generate code context for AI assistants
node tools/ai-dev-helper.js --task="Implement new feature" --search="related functionality"

# Run example client
node examples/dev-tools-client.js

자세한 내용은 개발자 도구 가이드를 참조하세요.

📊 예제 명령

기본 분석

# Analyze a local directory
pnpm run cli analyze repo ./src

# Analyze a specific file
pnpm run cli analyze file ./src/server.ts

코드 메트릭

# Get code metrics with function details
pnpm run cli metrics analyze ./src --functions

# Save metrics to a file
pnpm run cli metrics analyze ./src -o metrics-report.json

종속성 분석

# Analyze dependencies in Mermaid format
pnpm run cli dependencies analyze ./src -f mermaid -o deps.mmd

# Visualize dependencies
pnpm run cli visualize dependencies -p ./src --format mermaid

코드 품질

# Run quality analysis
pnpm run cli quality analyze ./src

# Generate HTML report
pnpm run cli quality analyze ./src --html -o quality-report.html

지식 그래프

# Build knowledge graph
pnpm run cli knowledge build ./src

# Query the knowledge graph
pnpm run cli knowledge query ./src "type:function AND complexity>5"

# Export as diagram
pnpm run cli knowledge export ./src -f mermaid

통찰력과 기억

# Store an insight
pnpm run cli insights store -r ./src -t code-pattern -c "Refactoring opportunity"

# Retrieve insights
pnpm run cli insights retrieve -r ./src

개발자 도구

# Prepare context for AI interactions
node tools/ai-dev-helper.js --task="Fix authentication bug" --files="src/auth/*.ts" --search="login"

# Use with AI prompts
# Copy content from the generated ai-context.json file into your AI assistant prompt
# or use the template in templates/ai-prompt-template.md

🏗️ 건축

이 프로젝트는 다음 구성 요소를 갖춘 MCP 아키텍처를 따릅니다.

MCP 서버 : MCP 프로토콜을 사용한 핵심 서버 구현
분석 기능 : 모듈식 코드 분석 기능
CLI : 직접 상호 작용을 위한 명령줄 인터페이스
전송 계층 : 통신 메커니즘(기본적으로 stdio)

🔌 MCP 클라이언트와의 통합

이 서버는 다음을 포함한 모든 MCP 호환 클라이언트와 호환됩니다.

클로드 데스크톱 앱
커서 편집기
계속하다
기타 MCP 호환 도구

📝 경로 지정

명령은 다양한 형식의 경로를 허용합니다.

로컬 디렉토리: ./src 또는 /absolute/path/to/dir
로컬 파일: ./src/file.ts 또는 /path/to/file.ts
저장소 URL: https://github.com/username/repo

🤝 기여하기

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

📄 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

MCP SDK 상태 관리 아키텍처

이 프로젝트는 MCP(Model Context Protocol) SDK에 대한 상태 저장 도구를 구현하여 호출 간에 컨텍스트를 유지하는 도구를 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

아키텍처 개요

상태 관리 아키텍처는 여러 모듈식 구성 요소로 구성됩니다.

src/state/
├── helpers/
│   └── statefulTool.ts       # Main entry point for stateful tool creation
├── machines/
│   └── toolMachine.ts        # XState machine for tool execution flow
├── services/
│   ├── toolService.ts        # Core execution service for tools
│   ├── redisToolExecutionService.ts  # Distributed execution service
│   ├── redisSessionStore.ts  # Redis-based session persistence
│   └── types.ts              # Shared type definitions

핵심 구성 요소

상태 저장 도구 도우미( `statefulTool.ts` )

MCP SDK와의 중앙 통합 지점으로 다음을 제공합니다.

세션 관리를 통한 도구 등록
MCP 호환 응답 형식
메모리 내 세션 관리
세션 접근 및 조작을 위한 도우미 기능

// Creating a stateful tool with state persistence
createStatefulTool(server, "my-tool", schema, handler);

// With description
createStatefulTool(server, "my-tool", "My stateful tool", schema, handler);

도구 기계( `toolMachine.ts` )

도구의 실행 흐름을 정의하는 XState 기반 상태 머신:

상태 전환(유휴, 도구 선택, 매개변수 설정, 실행 중 등)
매개변수, 결과 및 기록에 대한 컨텍스트 관리
오류 처리 및 복구 경로

이 구성 요소는 세션 관리를 statefulTool 구현에 위임합니다.

도구 서비스( `toolService.ts` )

도구 상태 전환을 조정하는 핵심 실행 서비스:

도구 선택, 매개변수 검증 및 실행을 관리합니다.
실행 내역 추적
실행 결과 및 오류를 처리합니다.

유형( `types.ts` )

상태 관리 시스템 전반에서 일관성을 보장하는 공유 유형 정의:

SessionData: 도구 상태를 저장하기 위한 구조
SessionStore: 세션 저장 구현을 위한 인터페이스
ExecutionResult: 도구에 대한 표준 응답 형식

MCP SDK와의 통합

이 아키텍처는 다음을 통해 MCP SDK와 통합됩니다.

상태 관리를 통한 도구 등록 패턴 확장
MCP 응답 형식과의 호환성 유지
상태 저장 작업에 대한 세션 및 컨텍스트 추적 제공

사용 예

import { createServer } from "@modelcontextprotocol/sdk";
import { createStatefulTool } from "./state/helpers/statefulTool";
import { z } from "zod";

const server = createServer();

// Register a stateful tool
createStatefulTool(
  server,
  "counter",
  "A tool that maintains a count between invocations",
  {
    action: z.enum(["increment", "decrement", "reset"]),
  },
  async (params) => {
    // Get session ID from params (or a new one will be created)
    const sessionId = params.sessionId;

    // Process the action
    let count = 0;

    // Tool logic with state manipulation...

    return { count };
  }
);

server.listen(3000);

분산 상태 관리

분산 환경의 경우 Redis 기반 구현은 다음을 제공합니다.

서버 재시작 시 세션 지속성
동시 액세스를 위한 분산 잠금
TTL 기반 세션 정리
네트워크/연결 문제에 대한 오류 처리

테스트

구성 요소에는 다음을 검증하기 위한 포괄적인 테스트 모음이 포함되어 있습니다.

도구 상태 전환
세션 관리
오류 처리 및 복구
응답 형식
분산 작업(Redis 사용)

AI 개발 도구

CodeAnalysis MCP 서버는 AI 지원 개발을 위한 전문 도구를 제공합니다. 이러한 도구는 코드 컨텍스트를 수집하여 AI 시스템에 제공하여 더욱 효과적인 지원을 제공할 수 있도록 지원합니다.

클라이언트 스크립트

저장소에는 tools/ 디렉토리에 여러 클라이언트 스크립트가 포함되어 있습니다.

HTTP 클라이언트 ( tools/http-client.js ): HTTP 전송을 통해 MCP 서버에 연결합니다(기본값).
node tools/http-client.js --task "Your task description" --files "src/features/*.ts" --search "session"
Raw Client ( tools/mcp-raw-client.js ): 서버 정보만 캡처하는 더 간단한 클라이언트입니다.
node tools/mcp-raw-client.js --task "Your task description"
Simple Client ( tools/simple-client.js ): stdio를 통해 서버와 통신합니다.
node tools/simple-client.js --task "Your task description" --files "src/features/*.ts"

모든 클라이언트 스크립트는 프로젝트 루트에 ai-context.json 파일을 생성합니다. 이 파일에는 코드베이스에 대한 귀중한 컨텍스트가 포함되어 있으며, 이를 AI 어시스턴트와 공유하여 더욱 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

프롬프트 템플릿

AI 어시스턴트용 프롬프트 템플릿은 templates/ai-prompt-template.md 에서 제공됩니다. 이 템플릿은 MCP 도구의 적절한 맥락을 활용하여 AI 어시스턴트에 대한 요청을 구성하는 데 도움이 됩니다.

서버 전송 모드

MCP 서버는 두 가지 전송 모드를 지원합니다.

HTTP 전송 (기본값): 기본적으로 3000번 포트에서 실행됩니다. 클라이언트-서버 아키텍처에 가장 적합합니다.
Stdio Transport : 프로세스 직접 통신을 위한 기능입니다. STDIO_TRANSPORT=true 환경 변수를 활성화하세요.

세션 스토리지 아키텍처

MCP 코드 분석은 이제 자동 백엔드 감지 기능을 갖춘 모듈식 세션 저장소 아키텍처를 제공합니다.

유연한 스토리지 : Redis와 인메모리 스토리지 간 자동 전환
개발 친화적 : 개발 중 Redis 없이 실행
프로덕션 준비 완료 : 프로덕션 환경에서 지속성을 위해 Redis를 사용하세요
자동 폴백 : Redis를 사용할 수 없을 때 메모리 저장소로 우아하게 폴백합니다.

자세한 내용은 세션 저장소 아키텍처 문서를 참조하세요.

요구 사항

노드.js 18+
npm 또는 yarn
Redis(개발에는 선택 사항이지만 프로덕션에는 권장됨)

MCP 코드 분석

특징

요구 사항

설치

Redis 구성(선택 사항)

개발

용법

선적 서류 비치

특허

CodeAnalysis MCP 서버

🚀 특징

📋 필수 조건

🛠️ 설치

🖥️ 사용법

1. MCP 서버로서

2. CLI 사용

3. AI 지원 개발을 위한 개발자 도구 사용

📊 예제 명령

기본 분석

코드 메트릭

종속성 분석

코드 품질

지식 그래프

통찰력과 기억

개발자 도구

🏗️ 건축

🔌 MCP 클라이언트와의 통합

📝 경로 지정

🤝 기여하기

📄 라이센스

MCP SDK 상태 관리 아키텍처

아키텍처 개요

핵심 구성 요소

상태 저장 도구 도우미( statefulTool.ts )

도구 기계( toolMachine.ts )

도구 서비스( toolService.ts )

유형( types.ts )

MCP SDK와의 통합

사용 예

분산 상태 관리

테스트

AI 개발 도구

클라이언트 스크립트

프롬프트 템플릿

서버 전송 모드

세션 스토리지 아키텍처

요구 사항

Appeared in Searches

상태 저장 도구 도우미( `statefulTool.ts` )

도구 기계( `toolMachine.ts` )

도구 서비스( `toolService.ts` )

유형( `types.ts` )