[{"_1":2,"_323":-5,"_324":-5},"loaderData",{"_3":4,"_32":33,"_34":35,"_268":269},"root",{"_5":6,"_17":18},"toasts",[7,14],{"_8":9,"_10":11,"_12":13},"uid","01972541-2db7-775d-98d9-43a213138708","title","You need to sign in to access this page","type","error",{"_8":15,"_10":16,"_12":13},"01972541-3127-773c-8d9d-48da575462a7","This MCP server does not support inspection","visitor",{"_19":20,"_21":22},"viewportWidth",1280,"visitorSession",{"_23":24,"_26":27,"_28":-5,"_29":30,"_31":-5},"attributes",[25],"BOT","id",7058884,"membership","referenceId","01971406-43e3-74e8-b880-2f000258007a","userAccount","routes/_public/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/_layout",{"_36":37,"_89":-5,"_90":50,"_39":91,"_186":187,"_267":147},"availableLocales",[38,50,56,63,70,77,83],{"_39":40,"_43":47,"_48":49},"mcpServer",{"_41":42,"_43":44,"_45":46},"description","Ein Model Context Protocol-Server, der KI-Agenten verbessert, indem er ein tiefes semantisches Verständnis von Codebasen bereitstellt und intelligentere Interaktionen durch erweiterte Codesuche und Kontextbewusstsein ermöglicht.","name","CodeAlive MCP","readme","# CodeAlive MCP: Tiefer Kontext für Ihr Projekt (insbesondere für große Codebasen)\n\n[![CodeAlive-Logo](https://app.codealive.dev/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.dev/)\n\nDieser MCP-Server (Model Context Protocol) für die [CodeAlive-API](https://www.codealive.dev/) ermöglicht KI-Clients wie Claude Desktop, Cursor, Windserf, VS Code (GitHub Copilot), Cline, Roo-Code und Refact den Zugriff auf die erweiterten Funktionen zur semantischen Codesuche und Codebase-Interaktion von CodeAlive.\n\nCodeAlive MCP verbessert diese Agenten, indem es **einen erweiterten Kontext** aus der Codebasis Ihres Projekts bereitstellt und so intelligentere und effizientere Interaktionen ermöglicht.\n\n## Was ist CodeAlive?\n\n[CodeAlive](https://www.codealive.dev/) ist eine Plattform, die Ihre gesamte Codebasis inklusive Dokumentation und Abhängigkeiten analysiert, um deren Struktur, Muster und Logik zu verstehen. Sie erstellt eine detaillierte interne Karte Ihrer Repositories oder Arbeitsbereiche und ermöglicht IT-Experten so schnelle, zuverlässige und qualitativ hochwertige Antworten auf Fragen zu Ihrer Lösung.\n\nDurch die Verwendung dieses MCP-Servers können KI-Agenten (wie Claude, Copilot usw.) das umfassende Code-Verständnis von CodeAlive nutzen. Dies hilft Agenten:\n\n* **Finden Sie relevanten Code schneller:** Erhalten Sie präzise Codeausschnitte zu Ihren Fragen.\n* **Verstehen Sie das Gesamtbild:** Erhalten Sie Kontext zum gesamten Repository oder Arbeitsbereich, nicht nur zu einzelnen Dateien.\n* **Reduzieren Sie Kosten und Zeit:** Verbessern Sie die Effizienz der Agenten, indem Sie direkt genaue Kontextinformationen bereitstellen und so die Notwendigkeit umfangreicher Dateisuchen oder Rätselraten reduzieren.\n\n## Inhaltsverzeichnis\n\n* [Verfügbare Tools](#available-tools)\n* [Erste Schritte](#getting-started)\n\n * [Voraussetzungen](#prerequisites)\n * [Einen API-Schlüssel erhalten](#getting-an-api-key)\n * [Installation](#installation)\n* [Konfiguration](#configuration)\n\n * [Umgebungsvariablen](#environment-variables)\n * [Befehlszeilenoptionen](#command-line-options)\n* [Integration mit KI-Clients](#integrating-with-ai-clients)\n\n * [Weitermachen](#continue)\n * [Claude Desktop](#claude-desktop)\n * [Visual Studio Code mit GitHub Copilot](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [Cursor](#cursor)\n* [Python direkt verwenden](#using-python-directly)\n\n * [Claude Desktop mit Python](#claude-desktop-with-python)\n * [Cursor mit Python](#cursor-with-python)\n* [Fehlerbehebung](#troubleshooting)\n* [Lizenz](#license)\n\n## Verfügbare Tools\n\nDer MCP-Server bietet die folgenden Tools:\n\n1. **`chat_completions`** : Greifen Sie mit Codebase-Kontext auf die CodeAlive Chat-API zu. Wenn Ihr API-Schlüssel genau einer Datenquelle zugewiesen ist, ist die Angabe der Datenquelle optional.\n2. **`get_data_sources`** : Listet die verfügbaren, von CodeAlive indizierten Repositories und Arbeitsbereiche auf.\n3. **`search_code`** : Suchen Sie mit der semantischen Suche von CodeAlive nach Codefragmenten in Ihren Datenquellen. Wenn Ihr API-Schlüssel genau einer Datenquelle zugewiesen ist, ist die Angabe der Datenquelle optional.\n\n## Erste Schritte\n\n### Voraussetzungen\n\n* Python 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) (empfohlen) oder pip\n* Ein CodeAlive-Konto und ein API-Schlüssel\n\n### Einen API-Schlüssel erhalten\n\n1. Melden Sie sich unter bei Ihrem CodeAlive-Konto an.\n2. Navigieren Sie zum Abschnitt **„API-Schlüssel“** (unter „Organisation“).\n3. Klicken Sie auf „ **+ API-Schlüssel erstellen** “.\n4. Geben Sie Ihrem Schlüssel einen beschreibenden Namen (z. B. „Mein lokaler MCP-Schlüssel“) und wählen Sie den entsprechenden Bereich aus (z. B. „Alle Datenquellen“ oder wählen Sie bestimmte aus).\n5. Klicken Sie auf „ **Erstellen** “.\n6. **Wichtig:** Kopiere den generierten API-Schlüssel sofort und bewahre ihn sicher auf. Nach dem Schließen des Dialogs ist er nicht mehr sichtbar.\n\n### Installation\n\n#### Installation mit UV (empfohlen)\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\nuv venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\nuv pip install -e .\n```\n\n#### Installation mit pip\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n#### Installation über Smithery\n\nSo installieren Sie CodeAlive für Claude Desktop automatisch über [Smithery](https://smithery.ai/server/@CodeAlive-AI/codealive-mcp) :\n\n```bash\nnpx -y @smithery/cli install @CodeAlive-AI/codealive-mcp --client claude\n```\n\n## Konfiguration\n\nKonfigurieren Sie den Server mithilfe von Umgebungsvariablen oder Befehlszeilenargumenten.\n\n### Umgebungsvariablen\n\nDie folgenden Umgebungsvariablen werden unterstützt:\n\n* `CODEALIVE_API_KEY` : Ihr CodeAlive-API-Schlüssel. (Erforderlich, sofern nicht über `--api-key` übergeben)\n\n### Befehlszeilenoptionen\n\n* `--api-key` : Ihr CodeAlive-API-Schlüssel. Überschreibt die Umgebungsvariable `CODEALIVE_API_KEY` .\n* `--transport` : Transporttyp: `\"stdio\"` (Standard) oder `\"sse\"` .\n* `--host` : Hostadresse für SSE-Transport (Standard: `0.0.0.0` ).\n* `--port` : Port für SSE-Transport (Standard: `8000` ).\n* `--debug` : Aktiviert den Debug-Modus mit ausführlicher Protokollierung in der Standardausgabe/im Standardfehler.\n\n## Integration mit KI-Clients\n\nNachfolgend finden Sie Konfigurationsbeispiele für gängige KI-Clients. Denken Sie daran, Platzhalter wie `/path/to/your/codealive-mcp` und `YOUR_API_KEY_HERE` durch Ihre tatsächlichen Werte zu ersetzen. Die Verwendung von Umgebungsvariablen ( `env` Block) wird generell empfohlen, anstatt den API-Schlüssel direkt in die Konfigurationsdatei einzugeben.\n\n### Weitermachen\n\n1. Konfigurieren Sie den MCP-Server in der `.continue/config.yaml` Ihres Projekts oder global in `~/.continue/config.yaml` :\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. Neustart Fortsetzen oder Konfiguration neu laden.\n\n### Claude Desktop\n\n1. Bearbeiten Sie Ihre Claude Desktop-Konfigurationsdatei:\n\n * **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows:** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` (normalerweise `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json` )\n\n2. Fügen Sie die MCP-Serverkonfiguration hinzu:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n *(Stellen Sie sicher, dass die Zusammenführung korrekt erfolgt, wenn die Datei bereits Inhalt hat.)*\n\n3. Starten Sie Claude Desktop vollständig neu.\n\n### Visual Studio Code mit GitHub Copilot\n\n1. Öffnen Sie die VS Code-Einstellungen (JSON) mithilfe der Befehlspalette ( `Ctrl+Shift+P` oder `Cmd+Shift+P` ) und wählen Sie „Einstellungen: Benutzereinstellungen öffnen (JSON)“.\n\n2. Fügen Sie die MCP-Serverkonfiguration zu Ihrer `settings.json` hinzu:\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n\n *(Stellen Sie sicher, dass dies korrekt mit den vorhandenen Einstellungen zusammengeführt wird.)*\n\n3. Starten Sie VS Code neu. Stellen Sie sicher, dass die GitHub Copilot-Erweiterung so konfiguriert ist, dass sie möglicherweise MCP-Server verwendet, falls dies aufgrund ihrer Version/Einstellungen erforderlich ist.\n\n### Cursor\n\n1. Öffnen Sie die Cursoreinstellungen ( `Cmd+,` oder `Ctrl+,` ).\n\n2. Navigieren Sie im linken Bereich zum Abschnitt „MCP“.\n\n3. Klicken Sie auf „Neuen globalen MCP-Server hinzufügen“.\n\n4. Geben Sie die folgende JSON-Konfiguration ein und aktualisieren Sie die Pfade und den API-Schlüssel:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. Speichern Sie die Konfiguration.\n\n6. Starten Sie Cursor vollständig neu.\n\n## Python direkt verwenden\n\nWenn Sie `uv` nicht verwenden möchten, können Sie das Serverskript direkt mit dem Python-Interpreter aus Ihrer virtuellen Umgebung aufrufen. Aktualisieren Sie den `command` und `args` in den Client-Konfigurationen entsprechend.\n\n### Claude Desktop mit Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Cursor mit Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## Fehlerbehebung\n\nWenn der MCP-Server mit Ihrem AI-Client nicht ordnungsgemäß funktioniert, führen Sie die folgenden Schritte aus:\n\n1. **Debug-Protokollierung aktivieren:** Fügen Sie den `args` in der MCP-Konfiguration Ihres Clients das Flag `--debug` hinzu. Dadurch werden ausführliche Protokolle des MCP-Servers in dessen Standardausgabe/Fehlerstrom ausgegeben. Wohin dieser Strom fließt, hängt davon ab, wie der Client den MCP-Prozess verwaltet.\n2. **Überprüfen Sie die MCP-Serverausgabe:**\n\n * Versuchen Sie, den Serverbefehl direkt in Ihrem Terminal auszuführen (aktivieren Sie zuerst die virtuelle Umgebung):\n\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n\n * Suchen Sie nach Fehlermeldungen, insbesondere im Zusammenhang mit der Validierung des API-Schlüssels oder Verbindungsproblemen.\n3. **Client-Protokolle prüfen:** Konsultieren Sie die Dokumentation oder die Einstellungen Ihres spezifischen KI-Clients, um dessen Protokolldateien zu finden. Suchen Sie nach Fehlern beim Starten oder Kommunizieren mit dem „codealive“-MCP-Server.\n * **Claude Desktop:**\n\n * Überprüfen Sie die Hauptanwendungsprotokolle.\n * Suchen Sie nach MCP-spezifischen Protokollen:\n * macOS: `~/Library/Logs/Claude/mcp.log` und `~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows: `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log` und `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` (Der Pfad lautet normalerweise `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs` )\n * **Cursor:**\n\n * Verwenden Sie die Befehlspalette ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> Registerkarte Konsole (für Fehler auf Browserebene).\n * **Überprüfen Sie das Ausgabefenster:** Gehen Sie zu `View` -> `Output` (oder klicken Sie unten auf `Output` ). Suchen Sie im Dropdown-Menü rechts im Ausgabefenster nach einem Kanal namens `CodeAlive` , `MCP` oder einem anderen Kanal, der mit dem Serverprozess in Zusammenhang steht. Dieser enthält häufig die direkte Standardausgabe/Standardfehlerausgabe des MCP-Servers, wenn `--debug` aktiviert ist.\n * Verwenden Sie die Befehlspalette -> `Developer: Open Logs Folder` . Überprüfen Sie darin enthaltene Dateien, insbesondere solche, die sich auf den Hauptprozess oder den Erweiterungshost beziehen.\n * Speicherorte der Protokollordner:\n * macOS: `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows: `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` (Normalerweise `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\` )\n * **VS Code (Weiter / Copilot):**\n\n * Verwenden Sie die Befehlspalette ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> Registerkarte Konsole (für Fehler auf Browserebene).\n * **Überprüfen Sie das Ausgabefenster:** Gehen Sie zu `View` -> `Output` (oder klicken Sie im unteren Bereich `Output` ). Suchen Sie im Dropdown-Menü rechts im Ausgabefenster nach einem Kanal namens `CodeAlive` , `MCP` , `GitHub Copilot` oder `Continue` . Die MCP-Serverprotokolle (insbesondere mit `--debug` ) werden möglicherweise hierher geleitet.\n * Verwenden Sie die Befehlspalette -> `Developer: Show Logs...` -> Wählen Sie `Extension Host` aus der Dropdown-Liste. Suchen Sie nach Fehlern im Zusammenhang mit Copilot- oder Continue-Erweiterungen, die versuchen, über MCP zu kommunizieren.\n * Für Continue-spezifische Protokolle: Verwenden Sie die Befehlspalette -> `Continue: Focus on Continue Console View` (erfordert die Aktivierung von `Continue: Enable Console` in den Einstellungen). Siehe [„Continue Troubleshooting Documents“](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs) .\n4. **Konfiguration überprüfen:** Überprüfen Sie die `command` , `args` und `env` sowie -werte in der MCP-Konfigurationsdatei Ihres Clients. Stellen Sie sicher, dass die JSON/YAML-Syntax korrekt ist.\n5. **API-Schlüssel:** Stellen Sie sicher, dass Ihr `CODEALIVE_API_KEY` korrekt ist.\n\nWenn die Probleme weiterhin bestehen, sollten Sie ein Problem im CodeAlive MCP-Server-Repository (sofern verfügbar) mit relevanten Protokollen und Konfigurationsdetails (unter Maskierung Ihres API-Schlüssels) öffnen.\n\nSie können sich für weitere Unterstützung auch an unser Support-Team unter wenden.\n\n## Lizenz\n\nDieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei [LICENSE](LICENSE) .","German","tag","de-DE",{"_39":51,"_43":54,"_48":55},{"_41":52,"_43":44,"_45":53},"A Model Context Protocol server that enhances AI agents by providing deep semantic understanding of codebases, enabling more intelligent interactions through advanced code search and contextual awareness.","# CodeAlive MCP: Deep Context for your project (especially for large codebases)\n\n[![CodeAlive Logo](https://app.codealive.dev/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.dev/)\n\nThis MCP (Model Context Protocol) server for the [CodeAlive API](https://www.codealive.dev/) enables AI clients like Claude Desktop, Cursor, Windserf, VS Code (GitHub Copilot), Cline, Roo-Code, and Refact to access CodeAlive's advanced semantic code search and codebase interaction features.\n\nCodeAlive MCP enhances these agents by providing **enriched context** from your project's codebase, enabling more intelligent and efficient interactions.\n\n## What is CodeAlive?\n\n[CodeAlive](https://www.codealive.dev/) is a platform that analyzes your entire codebase, including documentation and dependencies, to understand its structure, patterns, and logic. It creates a detailed internal map of your repositories or workspaces, enabling fast, reliable, and high-quality answers to questions about your solution for any IT professional.\n\nUsing this MCP server allows AI agents (like Claude, Copilot, etc.) to leverage CodeAlive's deep code understanding. This helps agents:\n\n* **Find relevant code faster:** Get precise code snippets related to your questions.\n* **Understand the bigger picture:** Gain context about the entire repository or workspace, not just isolated files.\n* **Reduce costs and time:** Improve agent efficiency by providing accurate context directly, reducing the need for extensive file searching or guesswork.\n\n## Table of Contents\n\n* [Available Tools](#available-tools)\n* [Getting Started](#getting-started)\n * [Prerequisites](#prerequisites)\n * [Getting an API Key](#getting-an-api-key)\n * [Installation](#installation)\n* [Configuration](#configuration)\n * [Environment Variables](#environment-variables)\n * [Command Line Options](#command-line-options)\n* [Integrating with AI Clients](#integrating-with-ai-clients)\n * [Continue](#continue)\n * [Claude Desktop](#claude-desktop)\n * [Visual Studio Code with GitHub Copilot](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [Cursor](#cursor)\n* [Using Python Directly](#using-python-directly)\n * [Claude Desktop with Python](#claude-desktop-with-python)\n * [Cursor with Python](#cursor-with-python)\n* [Troubleshooting](#troubleshooting)\n* [License](#license)\n\n## Available Tools\n\nThe MCP server provides the following tools:\n\n1. **`chat_completions`**: Access the CodeAlive Chat API with codebase context. If your API key is assigned to exactly one datasource, specifying the datasource is optional.\n2. **`get_data_sources`**: List available repositories and workspaces indexed by CodeAlive.\n3. **`search_code`**: Search for code snippets across your datasources using CodeAlive's semantic search. If your API key is assigned to exactly one datasource, specifying the datasource is optional.\n\n## Getting Started\n\n### Prerequisites\n\n* Python 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) (recommended) or pip\n* A CodeAlive account and API Key\n\n### Getting an API Key\n\n1. Log in to your CodeAlive account at [https://app.codealive.dev/](https://app.codealive.dev/).\n2. Navigate to the **API Keys** section (under Organization).\n3. Click on \"**+ Create API Key**\".\n4. Give your key a descriptive name (e.g., \"My Local MCP Key\") and select the appropriate scope (e.g., \"All Data Sources\" or select specific ones).\n5. Click \"**Create**\".\n6. **Important:** Copy the generated API key immediately and store it securely. You won't be able to see it again after closing the dialog.\n\n### Installation\n\n#### Installing with uv (Recommended)\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\nuv venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\nuv pip install -e .\n```\n\n#### Installing with pip\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n#### Installing via Smithery\n\nTo install CodeAlive for Claude Desktop automatically via [Smithery](https://smithery.ai/server/@CodeAlive-AI/codealive-mcp):\n\n```bash\nnpx -y @smithery/cli install @CodeAlive-AI/codealive-mcp --client claude\n```\n\n## Configuration\n\nConfigure the server using environment variables or command-line arguments.\n\n### Environment Variables\n\nThe following environment variables are supported:\n\n* `CODEALIVE_API_KEY`: Your CodeAlive API key. (Required unless passed via `--api-key`)\n\n### Command Line Options\n\n* `--api-key`: Your CodeAlive API key. Overrides the `CODEALIVE_API_KEY` environment variable.\n* `--transport`: Transport type: `\"stdio\"` (default) or `\"sse\"`.\n* `--host`: Host address for SSE transport (default: `0.0.0.0`).\n* `--port`: Port for SSE transport (default: `8000`).\n* `--debug`: Enable debug mode with verbose logging to standard output/error.\n\n## Integrating with AI Clients\n\nBelow are configuration examples for popular AI clients. Remember to replace placeholders like `/path/to/your/codealive-mcp` and `YOUR_API_KEY_HERE` with your actual values. Using environment variables (`env` block) is generally recommended over putting the API key directly in the configuration file.\n\n### Continue\n\n1. Configure the MCP server in your project's `.continue/config.yaml` or globally in `~/.continue/config.yaml`:\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. Restart Continue or reload the configuration.\n\n### Claude Desktop\n\n1. Edit your Claude Desktop configuration file:\n * **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows:** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` (usually `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json`)\n\n2. Add the MCP server configuration:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n *(Ensure this merges correctly if the file already has content)*\n\n3. Restart Claude Desktop completely.\n\n### Visual Studio Code with GitHub Copilot\n\n1. Open VS Code settings (JSON) using the Command Palette (`Ctrl+Shift+P` or `Cmd+Shift+P`) and selecting \"Preferences: Open User Settings (JSON)\".\n\n2. Add the MCP server configuration to your `settings.json`:\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n *(Ensure this merges correctly with existing settings)*\n\n3. Restart VS Code. Ensure the GitHub Copilot extension is configured to potentially use MCP servers if required by its version/settings.\n\n### Cursor\n\n1. Open Cursor settings (`Cmd+,` or `Ctrl+,`).\n2. Navigate to the \"MCP\" section in the left panel.\n3. Click \"Add new global MCP server\".\n4. Enter the following JSON configuration, updating paths and API key:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. Save the configuration.\n6. Restart Cursor completely.\n\n## Using Python Directly\n\nIf you prefer not to use `uv`, you can invoke the server script directly using the Python interpreter from your virtual environment. Update the `command` and `args` in the client configurations accordingly.\n\n### Claude Desktop with Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Cursor with Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## Troubleshooting\n\nIf the MCP server isn't working correctly with your AI client, follow these steps:\n\n1. **Enable Debug Logging:** Add the `--debug` flag to the `args` in your client's MCP configuration. This will print verbose logs from the MCP server itself to its standard output/error stream. Where this stream goes depends on how the client manages the MCP process.\n2. **Check MCP Server Output:**\n * Try running the server command directly in your terminal (activate the virtual environment first):\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n * Look for any error messages, especially related to API key validation or connection issues.\n3. **Check Client Logs:** Consult the documentation or settings for your specific AI client to find its log files. Look for errors related to starting or communicating with the \"codealive\" MCP server.\n * **Claude Desktop:**\n * Check the main application logs.\n * Look for MCP-specific logs:\n * macOS: `~/Library/Logs/Claude/mcp.log` and `~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows: `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log` and `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` (Path is typically `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs`)\n * **Cursor:**\n * Use the Command Palette (`Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P`) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> Console tab (for browser-level errors).\n * **Check the Output Panel:** Go to `View` -> `Output` (or click `Output` in the bottom panel). In the dropdown menu on the right side of the Output panel, look for a channel named `CodeAlive`, `MCP`, or related to the server process. This often contains the direct stdout/stderr from the MCP server if `--debug` is enabled.\n * Use the Command Palette -> `Developer: Open Logs Folder`. Check files within, especially related to the main process or extension host.\n * Log folder locations:\n * macOS: `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows: `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` (Typically `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\`)\n * **VS Code (Continue / Copilot):**\n * Use the Command Palette (`Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P`) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> Console tab (for browser-level errors).\n * **Check the Output Panel:** Go to `View` -> `Output` (or click `Output` in the bottom panel). In the dropdown menu on the right side of the Output panel, look for a channel named `CodeAlive`, `MCP`, `GitHub Copilot`, or `Continue`. The MCP server logs (especially with `--debug`) might be routed here.\n * Use the Command Palette -> `Developer: Show Logs...` -> Select `Extension Host` from the dropdown. Look for errors related to Copilot or Continue extensions trying to communicate via MCP.\n * For Continue specific logs: Use Command Palette -> `Continue: Focus on Continue Console View` (requires enabling `Continue: Enable Console` in settings). See [Continue Troubleshooting Docs](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs).\n4. **Verify Configuration:** Double-check the `command`, `args`, and `env` paths and values in your client's MCP configuration file. Ensure JSON/YAML syntax is correct.\n5. **API Key:** Ensure your `CODEALIVE_API_KEY` is correct.\n\n\nIf problems persist, consider opening an issue on the CodeAlive MCP server repository (if available) with relevant logs and configuration details (masking your API key).\n\nYou can also contact our support team at support@codealive.dev for further assistance.\n\n## License\n\nThis project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details. \n","English","en-US",{"_39":57,"_43":61,"_48":62},{"_41":58,"_43":59,"_45":60},"Un servidor de protocolo de contexto de modelo que mejora los agentes de IA al proporcionar una comprensión semántica profunda de las bases de código, lo que permite interacciones más inteligentes a través de la búsqueda de código avanzada y el conocimiento contextual.","MCP de CodeAlive","# CodeAlive MCP: Contexto profundo para su proyecto (especialmente para bases de código grandes)\n\n[![Logotipo de CodeAlive](https://app.codealive.dev/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.dev/)\n\nEste servidor MCP (Protocolo de contexto de modelo) para la [API de CodeAlive](https://www.codealive.dev/) permite que los clientes de IA como Claude Desktop, Cursor, Windserf, VS Code (GitHub Copilot), Cline, Roo-Code y Refact accedan a las funciones avanzadas de interacción de código base y búsqueda de código semántico de CodeAlive.\n\nCodeAlive MCP mejora estos agentes al proporcionar **un contexto enriquecido** de la base de código de su proyecto, lo que permite interacciones más inteligentes y eficientes.\n\n## ¿Qué es CodeAlive?\n\n[CodeAlive](https://www.codealive.dev/) es una plataforma que analiza toda su base de código, incluyendo documentación y dependencias, para comprender su estructura, patrones y lógica. Crea un mapa interno detallado de sus repositorios o espacios de trabajo, lo que permite a cualquier profesional de TI obtener respuestas rápidas, fiables y de alta calidad a sus preguntas sobre su solución.\n\nEl uso de este servidor MCP permite a los agentes de IA (como Claude, Copilot, etc.) aprovechar la profunda comprensión del código de CodeAlive. Esto ayuda a los agentes a:\n\n* **Encuentre código relevante más rápido:** obtenga fragmentos de código precisos relacionados con sus preguntas.\n* **Comprenda el panorama general:** obtenga contexto sobre todo el repositorio o espacio de trabajo, no solo archivos aislados.\n* **Reducir costos y tiempo:** Mejore la eficiencia del agente al proporcionar un contexto preciso de manera directa, lo que reduce la necesidad de realizar búsquedas exhaustivas de archivos o conjeturas.\n\n## Tabla de contenido\n\n* [Herramientas disponibles](#available-tools)\n* [Empezando](#getting-started)\n\n * [Prerrequisitos](#prerequisites)\n * [Obtener una clave API](#getting-an-api-key)\n * [Instalación](#installation)\n* [Configuración](#configuration)\n\n * [Variables de entorno](#environment-variables)\n * [Opciones de línea de comandos](#command-line-options)\n* [Integración con clientes de IA](#integrating-with-ai-clients)\n\n * [Continuar](#continue)\n * [Escritorio de Claude](#claude-desktop)\n * [Visual Studio Code con GitHub Copilot](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [Cursor](#cursor)\n* [Usando Python directamente](#using-python-directly)\n\n * [Claude Desktop con Python](#claude-desktop-with-python)\n * [Cursor con Python](#cursor-with-python)\n* [Solución de problemas](#troubleshooting)\n* [Licencia](#license)\n\n## Herramientas disponibles\n\nEl servidor MCP proporciona las siguientes herramientas:\n\n1. **`chat_completions`** : Accede a la API de chat de CodeAlive con el contexto de la base de código. Si tu clave de API está asignada a una sola fuente de datos, especificarla es opcional.\n2. **`get_data_sources`** : enumera los repositorios y espacios de trabajo disponibles indexados por CodeAlive.\n3. **`search_code`** : Busca fragmentos de código en tus fuentes de datos mediante la búsqueda semántica de CodeAlive. Si tu clave API está asignada a una sola fuente de datos, especificarla es opcional.\n\n## Empezando\n\n### Prerrequisitos\n\n* Python 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) (recomendado) o pip\n* Una cuenta CodeAlive y una clave API\n\n### Obtener una clave API\n\n1. Inicie sesión en su cuenta de CodeAlive en .\n2. Vaya a la sección **Claves API** (en Organización).\n3. Haga clic en \" **+ Crear clave API** \".\n4. Asigne a su clave un nombre descriptivo (por ejemplo, \"Mi clave MCP local\") y seleccione el alcance apropiado (por ejemplo, \"Todas las fuentes de datos\" o seleccione fuentes específicas).\n5. Haga clic en \" **Crear** \".\n6. **Importante:** Copie la clave API generada inmediatamente y guárdela de forma segura. No podrá volver a verla después de cerrar el cuadro de diálogo.\n\n### Instalación\n\n#### Instalación con uv (recomendado)\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\nuv venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\nuv pip install -e .\n```\n\n#### Instalación con pip\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n## Configuración\n\nConfigure el servidor utilizando variables de entorno o argumentos de línea de comandos.\n\n### Variables de entorno\n\nSe admiten las siguientes variables de entorno:\n\n* `CODEALIVE_API_KEY` : Su clave de API de CodeAlive. (Obligatorio a menos que se proporcione mediante `--api-key` )\n\n### Opciones de línea de comandos\n\n* `--api-key` : Su clave de API de CodeAlive. Anula la variable de entorno `CODEALIVE_API_KEY` .\n* `--transport` : Tipo de transporte: `\"stdio\"` (predeterminado) o `\"sse\"` .\n* `--host` : Dirección de host para el transporte SSE (predeterminado: `0.0.0.0` ).\n* `--port` : Puerto para transporte SSE (predeterminado: `8000` ).\n* `--debug` : habilita el modo de depuración con registro detallado en la salida/error estándar.\n\n## Integración con clientes de IA\n\nA continuación se muestran ejemplos de configuración para clientes de IA populares. Recuerde reemplazar marcadores como `/path/to/your/codealive-mcp` y `YOUR_API_KEY_HERE` con sus valores reales. Generalmente, se recomienda usar variables de entorno (bloque `env` ) en lugar de introducir la clave API directamente en el archivo de configuración.\n\n### Continuar\n\n1. Configure el servidor MCP en `.continue/config.yaml` de su proyecto o globalmente en `~/.continue/config.yaml` :\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. Reiniciar Continuar o recargar la configuración.\n\n### Escritorio de Claude\n\n1. Edite su archivo de configuración de Claude Desktop:\n\n * **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows:** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` (normalmente `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json` )\n\n2. Agregue la configuración del servidor MCP:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n *(Asegúrese de que esto se fusione correctamente si el archivo ya tiene contenido)*\n\n3. Reinicie Claude Desktop por completo.\n\n### Visual Studio Code con GitHub Copilot\n\n1. Abra la configuración de VS Code (JSON) usando la paleta de comandos ( `Ctrl+Shift+P` o `Cmd+Shift+P` ) y seleccionando \"Preferencias: Abrir configuración de usuario (JSON)\".\n\n2. Agregue la configuración del servidor MCP a su `settings.json` :\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n\n *(Asegúrese de que esto se fusione correctamente con la configuración existente)*\n\n3. Reinicia VS Code. Asegúrate de que la extensión GitHub Copilot esté configurada para usar servidores MCP si su versión o configuración lo requieren.\n\n### Cursor\n\n1. Abra la configuración del cursor ( `Cmd+,` o `Ctrl+,` ).\n\n2. Navegue a la sección \"MCP\" en el panel izquierdo.\n\n3. Haga clic en \"Agregar nuevo servidor MCP global\".\n\n4. Ingrese la siguiente configuración JSON, actualizando rutas y clave API:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. Guardar la configuración.\n\n6. Reinicie el cursor por completo.\n\n## Usando Python directamente\n\nSi prefiere no usar `uv` , puede invocar el script del servidor directamente mediante el intérprete de Python desde su entorno virtual. Actualice el `command` y `args` en la configuración del cliente según corresponda.\n\n### Claude Desktop con Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Cursor con Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## Solución de problemas\n\nSi el servidor MCP no funciona correctamente con su cliente AI, siga estos pasos:\n\n1. **Habilitar el registro de depuración:** Añada el indicador `--debug` a los `args` de la configuración de MCP de su cliente. Esto imprimirá registros detallados del servidor MCP en su flujo de salida/error estándar. El destino de este flujo depende de cómo el cliente gestione el proceso de MCP.\n2. **Comprobar la salida del servidor MCP:**\n\n * Intente ejecutar el comando del servidor directamente en su terminal (primero active el entorno virtual):\n\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n\n * Busque mensajes de error, especialmente relacionados con la validación de claves API o problemas de conexión.\n3. **Revisar los registros del cliente:** Consulta la documentación o la configuración de tu cliente de IA para encontrar sus archivos de registro. Busca errores relacionados con el inicio o la comunicación con el servidor MCP \"codealive\".\n * **Escritorio de Claude:**\n\n * Verifique los registros de la aplicación principal.\n * Busque registros específicos de MCP:\n * macOS: `~/Library/Logs/Claude/mcp.log` y `~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows: `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log` y `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` (la ruta suele ser `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs` )\n * **Cursor:**\n\n * Utilice la paleta de comandos ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> pestaña Consola (para errores a nivel de navegador).\n * **Revisa el Panel de Salida:** Ve a `View` -> `Output` (o haz clic en `Output` en el panel inferior). En el menú desplegable a la derecha del panel de Salida, busca un canal llamado `CodeAlive` , `MCP` o relacionado con el proceso del servidor. Este suele contener la salida estándar/derr estándar directa del servidor MCP si `--debug` está habilitada.\n * Use la paleta de comandos -> `Developer: Open Logs Folder` . Revise los archivos, especialmente los relacionados con el proceso principal o el host de extensión.\n * Ubicaciones de las carpetas de registro:\n * macOS: `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows: `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` (normalmente `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\` )\n * **Código VS (Continuar / Copiloto):**\n\n * Utilice la paleta de comandos ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> pestaña Consola (para errores a nivel de navegador).\n * **Revisa el Panel de Salida:** Ve a `View` -> `Output` (o haz clic en `Output` en el panel inferior). En el menú desplegable a la derecha del Panel de Salida, busca un canal llamado `CodeAlive` , `MCP` , `GitHub Copilot` o `Continue` . Los registros del servidor MCP (especialmente con `--debug` ) podrían enrutarse aquí.\n * Use la Paleta de Comandos -> `Developer: Show Logs...` -> Seleccione `Extension Host` en el menú desplegable. Busque errores relacionados con las extensiones Copilot o Continue que intentan comunicarse mediante MCP.\n * Para registros específicos de Continuar: Use la paleta de comandos -> `Continue: Focus on Continue Console View` (requiere habilitar `Continue: Enable Console` en la configuración). Consulte [la documentación de solución de problemas de Continuar](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs) .\n4. **Verificar la configuración:** Verifique las rutas y valores de `command` , `args` y `env` en el archivo de configuración de MCP de su cliente. Asegúrese de que la sintaxis JSON/YAML sea correcta.\n5. **Clave API:** asegúrese de que su `CODEALIVE_API_KEY` sea correcta.\n\nSi los problemas persisten, considere abrir un problema en el repositorio del servidor CodeAlive MCP (si está disponible) con registros y detalles de configuración relevantes (enmascarando su clave API).\n\nTambién puede comunicarse con nuestro equipo de soporte en para obtener más ayuda.\n\n## Licencia\n\nEste proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo [de LICENCIA](LICENSE) para obtener más detalles.","Spanish","es-ES",{"_39":64,"_43":68,"_48":69},{"_41":65,"_43":66,"_45":67},"コードベースの深いセマンティック理解を提供することで AI エージェントを強化し、高度なコード検索とコンテキスト認識を通じてよりインテリジェントなインタラクションを可能にするモデルコンテキストプロトコルサーバー。","コードアライブMCP","# CodeAlive MCP: プロジェクトの詳細なコンテキスト（特に大規模なコードベース向け）\n\n[![CodeAlive ロゴ](https://app.codealive.dev/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.dev/)\n\n[CodeAlive API](https://www.codealive.dev/)用のこの MCP (モデルコンテキストプロトコル) サーバーにより、Claude Desktop、Cursor、Windserf、VS Code (GitHub Copilot)、Cline、Roo-Code、Refact などの AI クライアントが CodeAlive の高度なセマンティックコード検索およびコードベース相互作用機能にアクセスできるようになります。\n\nCodeAlive MCP は、プロジェクトのコードベースから**豊富なコンテキスト**を提供することでこれらのエージェントを強化し、よりインテリジェントで効率的なインタラクションを可能にします。\n\n## CodeAlive とは何ですか?\n\n[CodeAliveは](https://www.codealive.dev/)、ドキュメントや依存関係を含むコードベース全体を分析して、その構造、パターン、ロジックを理解するプラットフォームです。リポジトリやワークスペースの詳細な内部マップを作成し、ITプロフェッショナルがソリューションに関する質問に迅速かつ確実に、そして高品質な回答を提供できるようにします。\n\nこのMCPサーバーを使用することで、AIエージェント（Claude、Copilotなど）はCodeAliveの高度なコード理解を活用できるようになります。これにより、エージェントは以下のことが可能になります。\n\n* \\*\\*関連するコードをより速く見つける:\\*\\*質問に関連する正確なコードスニペットを取得します。\n* \\*\\*全体像を把握する:\\*\\*個別のファイルだけでなく、リポジトリまたはワークスペース全体のコンテキストを把握します。\n* \\*\\*コストと時間を削減:\\*\\*正確なコンテキストを直接提供することでエージェントの効率を向上し、広範なファイル検索や推測の必要性を減らします。\n\n## 目次\n\n* [利用可能なツール](#available-tools)\n* [はじめる](#getting-started)\n\n * [前提条件](#prerequisites)\n * [APIキーの取得](#getting-an-api-key)\n * [インストール](#installation)\n* [構成](#configuration)\n\n * [環境変数](#environment-variables)\n * [コマンドラインオプション](#command-line-options)\n* [AIクライアントとの統合](#integrating-with-ai-clients)\n\n * [続く](#continue)\n * [クロードデスクトップ](#claude-desktop)\n * [Visual Studio Code と GitHub Copilot](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [カーソル](#cursor)\n* [Pythonを直接使用する](#using-python-directly)\n\n * [Claude Desktop と Python](#claude-desktop-with-python)\n * [Pythonのカーソル](#cursor-with-python)\n* [トラブルシューティング](#troubleshooting)\n* [ライセンス](#license)\n\n## 利用可能なツール\n\nMCP サーバーは次のツールを提供します。\n\n1. **`chat_completions`** : コードベースコンテキストを使用してCodeAlive Chat APIにアクセスします。APIキーが1つのデータソースに割り当てられている場合、データソースの指定は任意です。\n2. **`get_data_sources`** : CodeAlive によってインデックス付けされた利用可能なリポジトリとワークスペースを一覧表示します。\n3. **`search_code`** : CodeAlive のセマンティック検索を使用して、データソース全体のコードスニペットを検索します。API キーが 1 つのデータソースに割り当てられている場合は、データソースの指定は任意です。\n\n## はじめる\n\n### 前提条件\n\n* Python 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) （推奨）またはpip\n* CodeAliveアカウントとAPIキー\n\n### APIキーの取得\n\n1. で CodeAlive アカウントにログインします。\n2. **API キー**セクション (組織の下) に移動します。\n3. 「 **+ API キーの作成**」をクリックします。\n4. キーにわかりやすい名前 (例: 「My Local MCP Key」) を付け、適切なスコープ (例: 「すべてのデータソース」または特定のデータソースを選択) を選択します。\n5. 「**作成**」をクリックします。\n6. \\*\\*重要：\\*\\*生成されたAPIキーはすぐにコピーして安全に保管してください。ダイアログを閉じると、再び表示されなくなります。\n\n### インストール\n\n#### uv でインストールする（推奨）\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\nuv venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\nuv pip install -e .\n```\n\n#### pipでインストールする\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n## 構成\n\n環境変数またはコマンドライン引数を使用してサーバーを構成します。\n\n### 環境変数\n\n次の環境変数がサポートされています。\n\n* `CODEALIVE_API_KEY` : CodeAlive API キー。( `--api-key`で渡されない限り必須)\n\n### コマンドラインオプション\n\n* `--api-key` : `CODEALIVE_API_KEY` API キー。CODEALIVE\\_API\\_KEY 環境変数を上書きします。\n* `--transport` : トランスポートタイプ: `\"stdio\"` (デフォルト) または`\"sse\"` 。\n* `--host` : SSE トランスポートのホストアドレス (デフォルト: `0.0.0.0` )。\n* `--port` : SSE トランスポートのポート (デフォルト: `8000` )。\n* `--debug` : 標準出力/エラーに詳細なログを記録するデバッグモードを有効にします。\n\n## AIクライアントとの統合\n\n以下は一般的なAIクライアントの設定例です。/path/to/your/codealive-mcp や`YOUR_API_KEY_HERE`などのプレースホルダーは`/path/to/your/codealive-mcp`実際の値に置き換えてください。設定ファイルにAPIキーを直接記述するよりも、環境変数（ `env`ブロック）を使用することをお勧めします。\n\n### 続く\n\n1. プロジェクトの`.continue/config.yaml`またはグローバルに`~/.continue/config.yaml`で MCP サーバーを設定します。\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. 再起動して続行するか、構成を再読み込みします。\n\n### クロードデスクトップ\n\n1. Claude Desktop 構成ファイルを編集します。\n\n * **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows:** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` (通常は`C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json` )\n\n2. MCP サーバー構成を追加します。\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n *(ファイルにすでにコンテンツがある場合は、正しくマージされることを確認してください)*\n\n3. Claude Desktop を完全に再起動します。\n\n### Visual Studio Code と GitHub Copilot\n\n1. コマンドパレット ( `Ctrl+Shift+P`または`Cmd+Shift+P` ) を使用して VS Code 設定 (JSON) を開き、「設定: ユーザー設定 (JSON) を開く」を選択します。\n\n2. MCP サーバー構成を`settings.json`に追加します。\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n\n *（既存の設定と正しく統合されていることを確認してください）*\n\n3. VS Code を再起動します。GitHub Copilot 拡張機能が、バージョン/設定で必要な場合に MCP サーバーを使用するように構成されていることを確認します。\n\n### カーソル\n\n1. カーソル設定を開きます ( `Cmd+,`または`Ctrl+,` )。\n\n2. 左側のパネルの「MCP」セクションに移動します。\n\n3. 「新しいグローバル MCP サーバーを追加」をクリックします。\n\n4. 次の JSON 構成を入力し、パスと API キーを更新します。\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. 設定を保存します。\n\n6. カーソルを完全に再起動します。\n\n## Pythonを直接使用する\n\n`uv`使用したくない場合は、仮想環境からPythonインタープリタを使ってサーバースクリプトを直接呼び出すことができます。クライアント設定の`command`と`args`適宜更新してください。\n\n### Claude Desktop と Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Pythonのカーソル\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## トラブルシューティング\n\nMCP サーバーが AI クライアントで正しく動作しない場合は、次の手順に従ってください。\n\n1. \\*\\*デバッグログを有効にする：\\*\\*クライアントのMCP設定の`args`に`--debug`フラグを追加します。これにより、MCPサーバー自体からの詳細なログが標準出力/エラーストリームに出力されます。このストリームの出力先は、クライアントがMCPプロセスをどのように管理しているかによって異なります。\n2. **MCP サーバーの出力を確認します。**\n\n * ターミナルで直接サーバーコマンドを実行してみてください (最初に仮想環境をアクティブ化します)。\n\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n\n * 特に API キーの検証や接続の問題に関連するエラーメッセージを探します。\n3. **クライアントログの確認：** AIクライアントのドキュメントまたは設定を参照して、ログファイルを確認してください。「codealive」MCPサーバーの起動または通信に関連するエラーがないか確認してください。\n * **クロードデスクトップ:**\n\n * メインアプリケーションログを確認します。\n * MCP 固有のログを探します。\n * macOS: `~/Library/Logs/Claude/mcp.log`および`~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows: `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log`および`%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` (パスは通常`C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs` )\n * **カーソル：**\n\n * コマンドパレット ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> コンソールタブ (ブラウザーレベルのエラーの場合) を使用します。\n * **出力パネルを確認します。** 「 `View` 」→ `Output`を選択するか、下部パネルの`Output`をクリックします。出力パネルの右側にあるドロップダウンメニューで、 `CodeAlive` 、 `MCP` 、またはサーバープロセスに関連するチャネルを探します。-- `--debug`が有効になっている場合、これらのチャネルにはMCPサーバーからの直接の標準出力/標準エラー出力が含まれていることがよくあります。\n * コマンドパレット -> `Developer: Open Logs Folder`使用します。特にメインプロセスまたは拡張ホストに関連するファイルを確認してください。\n * ログフォルダーの場所:\n * macOS: `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows: `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` (通常は`C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\` )\n * **VS Code (継続/コパイロット):**\n\n * コマンドパレット ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> コンソールタブ (ブラウザーレベルのエラーの場合) を使用します。\n * **出力パネルを確認します。** 「 `View` 」→ `Output`に移動するか、下部パネルの`Output`をクリックします。出力パネルの右側にあるドロップダウンメニューで、 `CodeAlive` 、 `MCP` 、 `GitHub Copilot` 、または`Continue`というチャネルを探します。MCP サーバーのログ（特に`--debug`を指定した場合）は、ここにルーティングされている可能性があります。\n * コマンドパレット -> `Developer: Show Logs...` -> ドロップダウンから`Extension Host`を選択します。Copilot または Continue 拡張機能が MCP 経由で通信しようとしていることに関連するエラーを探します。\n * Continue固有のログについては、コマンドパレット -> `Continue: Focus on Continue Console View`当ててください（設定で`Continue: Enable Console`を有効にする必要があります）。Continue[のトラブルシューティングドキュメント](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs)をご覧ください。\n4. \\*\\*設定の確認：\\*\\*クライアントのMCP設定ファイル内の`command` 、 `args` 、 `env`パスと値を再確認してください。JSON/YAML構文が正しいことを確認してください。\n5. **API キー:** `CODEALIVE_API_KEY`が正しいことを確認してください。\n\n問題が解決しない場合は、関連するログと構成の詳細（API キーをマスク）を添えて、CodeAlive MCP サーバーリポジトリ（利用可能な場合）で問題を開くことを検討してください。\n\nさらにサポートが必要な場合は[、support@codealive.dev](mailto:support@codealive.dev)のサポートチームにお問い合わせください。\n\n## ライセンス\n\nこのプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については[LICENSE](LICENSE)ファイルを参照してください。","Japanese","ja-JP",{"_39":71,"_43":75,"_48":76},{"_41":72,"_43":73,"_45":74},"코드베이스에 대한 심층적인 의미적 이해를 제공하여 AI 에이전트를 강화하고, 고급 코드 검색 및 상황 인식을 통해 보다 지능적인 상호 작용을 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.","코드얼라이브 MCP","# CodeAlive MCP: 프로젝트에 대한 심층적 컨텍스트(특히 대규모 코드베이스의 경우)\n\n[![코드얼라이브 로고](https://app.codealive.dev/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.dev/)\n\n[CodeAlive API](https://www.codealive.dev/) 용 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사용하면 Claude Desktop, Cursor, Windserf, VS Code(GitHub Copilot), Cline, Roo-Code, Refact와 같은 AI 클라이언트가 CodeAlive의 고급 의미 코드 검색 및 코드베이스 상호 작용 기능에 액세스할 수 있습니다.\n\nCodeAlive MCP는 프로젝트 코드베이스에서 **풍부한 컨텍스트를** 제공하여 이러한 에이전트를 강화하고, 보다 지능적이고 효율적인 상호작용을 가능하게 합니다.\n\n## CodeAlive란 무엇인가요?\n\n[CodeAlive는](https://www.codealive.dev/) 문서와 종속성을 포함한 전체 코드베이스를 분석하여 구조, 패턴, 로직을 파악하는 플랫폼입니다. 저장소 또는 작업 공간에 대한 상세한 내부 맵을 생성하여 모든 IT 전문가에게 솔루션 관련 질문에 빠르고 안정적이며 고품질의 답변을 제공합니다.\n\n이 MCP 서버를 사용하면 AI 에이전트(예: Claude, Copilot 등)가 CodeAlive의 심층적인 코드 이해 능력을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.\n\n* **관련 코드를 더 빠르게 찾으세요.** 질문과 관련된 정확한 코드 조각을 받으세요.\n* **더 큰 그림을 이해하세요:** 분리된 파일만이 아니라 전체 저장소나 작업 공간에 대한 맥락을 파악하세요.\n* **비용과 시간 절감:** 정확한 맥락을 직접 제공하여 에이전트의 효율성을 높이고, 광범위한 파일 검색이나 추측의 필요성을 줄입니다.\n\n## 목차\n\n* [사용 가능한 도구](#available-tools)\n* [시작하기](#getting-started)\n\n * [필수 조건](#prerequisites)\n * [API 키 받기](#getting-an-api-key)\n * [설치](#installation)\n* [구성](#configuration)\n\n * [환경 변수](#environment-variables)\n * [명령줄 옵션](#command-line-options)\n* [AI 클라이언트와 통합](#integrating-with-ai-clients)\n\n * [계속하다](#continue)\n * [클로드 데스크탑](#claude-desktop)\n * [GitHub Copilot을 사용한 Visual Studio Code](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [커서](#cursor)\n* [Python을 직접 사용하기](#using-python-directly)\n\n * [Python을 사용한 Claude Desktop](#claude-desktop-with-python)\n * [파이썬을 사용한 커서](#cursor-with-python)\n* [문제 해결](#troubleshooting)\n* [특허](#license)\n\n## 사용 가능한 도구\n\nMCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.\n\n1. **`chat_completions`** : 코드베이스 컨텍스트를 사용하여 CodeAlive 채팅 API에 접근합니다. API 키가 단 하나의 데이터 소스에만 할당된 경우, 데이터 소스 지정은 선택 사항입니다.\n2. **`get_data_sources`** : CodeAlive에서 인덱싱한 사용 가능한 저장소와 작업 공간을 나열합니다.\n3. **`search_code`** : CodeAlive의 시맨틱 검색을 사용하여 데이터 소스 전체에서 코드 조각을 검색합니다. API 키가 단 하나의 데이터 소스에만 할당된 경우, 해당 데이터 소스를 지정하는 것은 선택 사항입니다.\n\n## 시작하기\n\n### 필수 조건\n\n* 파이썬 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) (권장) 또는 pip\n* CodeAlive 계정 및 API 키\n\n### API 키 받기\n\n1. 에서 CodeAlive 계정에 로그인하세요.\n2. **API 키** 섹션(조직 아래)으로 이동합니다.\n3. \" **+ API 키 만들기** \"를 클릭하세요.\n4. 키에 설명적인 이름을 지정합니다(예: \"내 로컬 MCP 키\"). 그리고 적절한 범위를 선택합니다(예: \"모든 데이터 소스\" 또는 특정 데이터 소스 선택).\n5. \" **만들기** \"를 클릭하세요.\n6. **중요:** 생성된 API 키를 즉시 복사하여 안전하게 보관하세요. 대화 상자를 닫으면 다시 볼 수 없습니다.\n\n### 설치\n\n#### uv로 설치하기 (권장)\n\n지엑스피1\n\n#### pip로 설치하기\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n## 구성\n\n환경 변수나 명령줄 인수를 사용하여 서버를 구성합니다.\n\n### 환경 변수\n\n지원되는 환경 변수는 다음과 같습니다.\n\n* `CODEALIVE_API_KEY` : CodeAlive API 키입니다. ( `--api-key` 로 전달하지 않는 한 필수입니다.)\n\n### 명령줄 옵션\n\n* `--api-key` : CodeAlive API 키입니다. `CODEALIVE_API_KEY` 환경 변수를 재정의합니다.\n* `--transport` : 전송 유형: `\"stdio\"` (기본값) 또는 `\"sse\"` .\n* `--host` : SSE 전송을 위한 호스트 주소(기본값: `0.0.0.0` ).\n* `--port` : SSE 전송을 위한 포트(기본값: `8000` ).\n* `--debug` : 표준 출력/오류에 대한 자세한 로깅을 통해 디버그 모드를 활성화합니다.\n\n## AI 클라이언트와 통합\n\n다음은 인기 AI 클라이언트의 구성 예시입니다. `/path/to/your/codealive-mcp` 및 `YOUR_API_KEY_HERE` 와 같은 자리 표시자를 실제 값으로 바꿔야 합니다. 일반적으로 API 키를 구성 파일에 직접 입력하는 것보다 환경 변수( `env` 블록)를 사용하는 것이 좋습니다.\n\n### 계속하다\n\n1. 프로젝트의 `.continue/config.yaml` 또는 `~/.continue/config.yaml` 에서 전역적으로 MCP 서버를 구성합니다.\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. 다시 시작 계속하거나 구성을 다시 로드합니다.\n\n### 클로드 데스크탑\n\n1. Claude Desktop 구성 파일을 편집하세요.\n\n * **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows:** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` (일반적으로 `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json` )\n\n2. MCP 서버 구성을 추가합니다.\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n *(파일에 이미 내용이 있는 경우 이것이 올바르게 병합되는지 확인하세요)*\n\n3. Claude Desktop을 완전히 다시 시작합니다.\n\n### GitHub Copilot을 사용한 Visual Studio Code\n\n1. 명령 팔레트( `Ctrl+Shift+P` 또는 `Cmd+Shift+P` )를 사용하여 VS Code 설정(JSON)을 열고 \"기본 설정: 사용자 설정 열기(JSON)\"를 선택합니다.\n\n2. `settings.json` 에 MCP 서버 구성을 추가합니다.\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n\n *(이것이 기존 설정과 올바르게 병합되는지 확인하세요)*\n\n3. VS Code를 다시 시작합니다. GitHub Copilot 확장 프로그램이 버전/설정에 따라 필요한 경우 MCP 서버를 사용할 수 있도록 구성되어 있는지 확인합니다.\n\n### 커서\n\n1. 커서 설정을 엽니다( `Cmd+,` 또는 `Ctrl+,` ).\n\n2. 왼쪽 패널의 \"MCP\" 섹션으로 이동합니다.\n\n3. \"새로운 글로벌 MCP 서버 추가\"를 클릭합니다.\n\n4. 다음 JSON 구성을 입력하고 경로와 API 키를 업데이트하세요.\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. 구성을 저장합니다.\n\n6. 커서를 완전히 다시 시작합니다.\n\n## Python을 직접 사용하기\n\n`uv` 사용하지 않으려면 가상 환경에서 Python 인터프리터를 사용하여 서버 스크립트를 직접 호출할 수 있습니다. 클라이언트 설정에서 `command` 와 `args` 적절히 수정하세요.\n\n### Python을 사용한 Claude Desktop\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### 파이썬을 사용한 커서\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## 문제 해결\n\nMCP 서버가 AI 클라이언트와 제대로 작동하지 않는 경우 다음 단계를 따르세요.\n\n1. **디버그 로깅 활성화:** 클라이언트 MCP 구성의 `args` 에 `--debug` 플래그를 추가하세요. 이렇게 하면 MCP 서버 자체의 자세한 로그가 표준 출력/오류 스트림으로 출력됩니다. 이 스트림의 출력 위치는 클라이언트가 MCP 프로세스를 관리하는 방식에 따라 달라집니다.\n2. **MCP 서버 출력 확인:**\n\n * 터미널에서 직접 서버 명령을 실행해보세요(먼저 가상 환경을 활성화하세요):\n\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n\n * 특히 API 키 검증이나 연결 문제와 관련된 오류 메시지를 찾아보세요.\n3. **클라이언트 로그 확인:** 해당 AI 클라이언트의 설명서나 설정을 참조하여 로그 파일을 확인하세요. \"codealive\" MCP 서버 시작 또는 통신 관련 오류를 확인하세요.\n * **클로드 데스크탑:**\n\n * 주요 애플리케이션 로그를 확인하세요.\n * MCP 관련 로그를 찾아보세요.\n * macOS: `~/Library/Logs/Claude/mcp.log` 및 `~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows: `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log` 및 `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` (경로는 일반적으로 `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs` 입니다)\n * **커서:**\n\n * 명령 팔레트( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` .\n * **출력 패널을 확인하세요.** `View` -> `Output` 으로 이동하거나 하단 패널에서 `Output` 클릭하세요. 출력 패널 오른쪽의 드롭다운 메뉴에서 `CodeAlive` , `MCP` 또는 서버 프로세스와 관련된 채널을 찾으세요. `--debug` 활성화된 경우, 이 채널에는 MCP 서버의 직접 stdout/stderr이 포함되는 경우가 많습니다.\n * 명령 팔레트 -> `Developer: Open Logs Folder` 사용하세요. 특히 주 프로세스나 확장 호스트와 관련된 파일을 확인하세요.\n * 로그 폴더 위치:\n * macOS: `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows: `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` (일반적으로 `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\` )\n * **VS 코드(계속/조종):**\n\n * 명령 팔레트( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` .\n * **출력 패널을 확인하세요.** `View` -> `Output` 으로 이동하거나 하단 패널에서 `Output` 클릭하세요. 출력 패널 오른쪽의 드롭다운 메뉴에서 `CodeAlive` , `MCP` , `GitHub Copilot` 또는 `Continue` 라는 채널을 찾으세요. MCP 서버 로그(특히 `--debug` 사용 시)가 여기로 라우팅될 수 있습니다.\n * 명령 팔레트 -> `Developer: Show Logs...` -> 드롭다운에서 `Extension Host` 선택하세요. Copilot 또는 Continue 확장 프로그램이 MCP를 통해 통신을 시도하는 것과 관련된 오류를 확인하세요.\n * Continue 관련 로그의 경우: 명령 팔레트 -> `Continue: Focus on Continue Console View` (설정에서 `Continue: Enable Console` 활성화해야 함). [Continue 문제 해결 문서를](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs) 참조하세요.\n4. **구성 확인:** 클라이언트의 MCP 구성 파일에서 `command` , `args` , `env` 경로와 값을 다시 확인하세요. JSON/YAML 구문이 올바른지 확인하세요.\n5. **API 키:** `CODEALIVE_API_KEY` 가 올바른지 확인하세요.\n\n문제가 지속되면 CodeAlive MCP 서버 저장소(사용 가능한 경우)에 관련 로그와 구성 세부 정보(API 키 마스킹)를 포함하여 문제를 여는 것을 고려하세요.\n\n추가 지원이 필요하면 로 지원팀에 문의하세요.\n\n## 특허\n\n이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 [라이선스](LICENSE) 파일을 참조하세요.","Korean","ko-KR",{"_39":78,"_43":81,"_48":82},{"_41":79,"_43":44,"_45":80},"Сервер Model Context Protocol, который расширяет возможности агентов ИИ, обеспечивая глубокое семантическое понимание кодовых баз, что позволяет осуществлять более интеллектуальное взаимодействие посредством расширенного поиска кода и контекстной осведомленности.","# CodeAlive MCP: глубокий контекст для вашего проекта (особенно для больших кодовых баз)\n\n[![Логотип CodeAlive](https://app.codealive.dev/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.dev/)\n\nЭтот сервер MCP (Model Context Protocol) для [API CodeAlive](https://www.codealive.dev/) позволяет клиентам ИИ, таким как Claude Desktop, Cursor, Windserf, VS Code (GitHub Copilot), Cline, Roo-Code и Refact, получать доступ к расширенным функциям семантического поиска кода CodeAlive и взаимодействия с кодовой базой.\n\nCodeAlive MCP расширяет возможности этих агентов, предоставляя **обогащенный контекст** из кодовой базы вашего проекта, обеспечивая более интеллектуальное и эффективное взаимодействие.\n\n## Что такое CodeAlive?\n\n[CodeAlive](https://www.codealive.dev/) — это платформа, которая анализирует всю вашу кодовую базу, включая документацию и зависимости, чтобы понять ее структуру, шаблоны и логику. Она создает подробную внутреннюю карту ваших репозиториев или рабочих пространств, позволяя любому ИТ-специалисту быстро, надежно и качественно отвечать на вопросы о вашем решении.\n\nИспользование этого сервера MCP позволяет агентам ИИ (таким как Claude, Copilot и т. д.) использовать глубокое понимание кода CodeAlive. Это помогает агентам:\n\n* **Находите нужный код быстрее:** получайте точные фрагменты кода, соответствующие вашим вопросам.\n* **Понимание общей картины:** получение контекста обо всем репозитории или рабочем пространстве, а не только об отдельных файлах.\n* **Сокращение затрат и времени:** повышение эффективности работы агентов за счет предоставления точного контекста напрямую, что снижает необходимость в обширном поиске файлов или догадках.\n\n## Оглавление\n\n* [Доступные инструменты](#available-tools)\n* [Начиная](#getting-started)\n\n * [Предпосылки](#prerequisites)\n * [Получение API-ключа](#getting-an-api-key)\n * [Установка](#installation)\n* [Конфигурация](#configuration)\n\n * [Переменные среды](#environment-variables)\n * [Параметры командной строки](#command-line-options)\n* [Интеграция с клиентами ИИ](#integrating-with-ai-clients)\n\n * [Продолжать](#continue)\n * [Клод Десктоп](#claude-desktop)\n * [Visual Studio Code с GitHub Copilot](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [Курсор](#cursor)\n* [Использование Python напрямую](#using-python-directly)\n\n * [Рабочий стол Клода с Python](#claude-desktop-with-python)\n * [Курсор с Python](#cursor-with-python)\n* [Поиск неисправностей](#troubleshooting)\n* [Лицензия](#license)\n\n## Доступные инструменты\n\nСервер MCP предоставляет следующие инструменты:\n\n1. **`chat_completions`** : Доступ к API чата CodeAlive с контекстом кодовой базы. Если ваш ключ API назначен только одному источнику данных, указание источника данных необязательно.\n2. **`get_data_sources`** : список доступных репозиториев и рабочих пространств, проиндексированных CodeAlive.\n3. **`search_code`** : Поиск фрагментов кода в ваших источниках данных с помощью семантического поиска CodeAlive. Если ваш ключ API назначен только одному источнику данных, указание источника данных необязательно.\n\n## Начиная\n\n### Предпосылки\n\n* Питон 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) (рекомендуется) или pip\n* Аккаунт CodeAlive и ключ API\n\n### Получение API-ключа\n\n1. Войдите в свою учетную запись CodeAlive по адресу .\n2. Перейдите в раздел **«Ключи API»** (в разделе «Организация»).\n3. Нажмите « **+ Создать ключ API** ».\n4. Дайте вашему ключу описательное имя (например, «Мой локальный ключ MCP») и выберите соответствующую область действия (например, «Все источники данных» или выберите конкретные).\n5. Нажмите « **Создать** ».\n6. **Важно:** Скопируйте сгенерированный ключ API немедленно и сохраните его в надежном месте. Вы не сможете увидеть его снова после закрытия диалогового окна.\n\n### Установка\n\n#### Установка с помощью УФ (рекомендуется)\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\nuv venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\nuv pip install -e .\n```\n\n#### Установка с помощью pip\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n#### Установка через Smithery\n\nЧтобы автоматически установить CodeAlive для Claude Desktop через [Smithery](https://smithery.ai/server/@CodeAlive-AI/codealive-mcp) :\n\n```bash\nnpx -y @smithery/cli install @CodeAlive-AI/codealive-mcp --client claude\n```\n\n## Конфигурация\n\nНастройте сервер, используя переменные среды или аргументы командной строки.\n\n### Переменные среды\n\nПоддерживаются следующие переменные среды:\n\n* `CODEALIVE_API_KEY` : Ваш ключ API CodeAlive. (Требуется, если не передан через `--api-key` )\n\n### Параметры командной строки\n\n* `--api-key` : Ваш ключ API CodeAlive. Переопределяет переменную среды `CODEALIVE_API_KEY` .\n* `--transport` : Тип транспорта: `\"stdio\"` (по умолчанию) или `\"sse\"` .\n* `--host` : Адрес хоста для транспорта SSE (по умолчанию: `0.0.0.0` ).\n* `--port` : Порт для транспорта SSE (по умолчанию: `8000` ).\n* `--debug` : включить режим отладки с подробным протоколированием в стандартный вывод/ошибки.\n\n## Интеграция с клиентами ИИ\n\nНиже приведены примеры конфигурации для популярных клиентов AI. Не забудьте заменить заполнители, такие как `/path/to/your/codealive-mcp` и `YOUR_API_KEY_HERE` , на ваши фактические значения. Использование переменных окружения (блок `env` ) обычно рекомендуется вместо размещения ключа API непосредственно в файле конфигурации.\n\n### Продолжать\n\n1. Настройте сервер MCP в `.continue/config.yaml` вашего проекта или глобально в файле `~/.continue/config.yaml` :\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. Перезагрузить Продолжить или перезагрузить конфигурацию.\n\n### Клод Десктоп\n\n1. Отредактируйте файл конфигурации Claude Desktop:\n\n * **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows:** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` (обычно `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json` )\n\n2. Добавьте конфигурацию сервера MCP:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n *(Убедитесь, что слияние прошло правильно, если файл уже имеет содержимое)*\n\n3. Полностью перезагрузите Claude Desktop.\n\n### Visual Studio Code с GitHub Copilot\n\n1. Откройте настройки VS Code (JSON) с помощью палитры команд ( `Ctrl+Shift+P` или `Cmd+Shift+P` ) и выберите «Настройки: Открыть настройки пользователя (JSON)».\n\n2. Добавьте конфигурацию сервера MCP в ваш `settings.json` :\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n\n *(Убедитесь, что это правильно объединяется с существующими настройками)*\n\n3. Перезапустите VS Code. Убедитесь, что расширение GitHub Copilot настроено на потенциальное использование серверов MCP, если это требуется его версией/настройками.\n\n### Курсор\n\n1. Откройте настройки курсора ( `Cmd+,` или `Ctrl+,` ).\n\n2. Перейдите в раздел «MCP» на левой панели.\n\n3. Нажмите «Добавить новый глобальный сервер MCP».\n\n4. Введите следующую конфигурацию JSON, обновив пути и ключ API:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. Сохраните конфигурацию.\n\n6. Полностью перезапустите курсор.\n\n## Использование Python напрямую\n\nЕсли вы предпочитаете не использовать `uv` , вы можете вызвать скрипт сервера напрямую с помощью интерпретатора Python из вашей виртуальной среды. Обновите `command` и `args` в клиентских конфигурациях соответствующим образом.\n\n### Рабочий стол Клода с Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Курсор с Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## Поиск неисправностей\n\nЕсли сервер MCP не работает корректно с вашим AI-клиентом, выполните следующие действия:\n\n1. **Включить отладку журнала:** добавьте флаг `--debug` к `args` в конфигурации MCP вашего клиента. Это выведет подробные журналы с самого сервера MCP в его стандартный поток вывода/ошибок. Куда идет этот поток, зависит от того, как клиент управляет процессом MCP.\n2. **Проверьте вывод сервера MCP:**\n\n * Попробуйте запустить команду сервера непосредственно в терминале (сначала активируйте виртуальную среду):\n\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n\n * Обращайте внимание на сообщения об ошибках, особенно связанные с проверкой ключа API или проблемами подключения.\n3. **Проверьте логи клиента:** обратитесь к документации или настройкам вашего конкретного клиента AI, чтобы найти его файлы журналов. Найдите ошибки, связанные с запуском или взаимодействием с сервером MCP \"codealive\".\n * **Клод Рабочий стол:**\n\n * Проверьте основные журналы приложения.\n * Найдите журналы, специфичные для MCP:\n * macOS: `~/Library/Logs/Claude/mcp.log` и `~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows: `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log` и `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` (путь обычно `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs` )\n * **Курсор:**\n\n * Используйте палитру команд ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> вкладка «Консоль» (для ошибок на уровне браузера).\n * **Проверьте панель вывода:** перейдите в `View` -> `Output` (или щелкните `Output` на нижней панели). В раскрывающемся меню справа на панели вывода найдите канал с именем `CodeAlive` , `MCP` или связанный с процессом сервера. Он часто содержит прямой stdout/stderr с сервера MCP, если включен `--debug` .\n * Используйте палитру команд -> `Developer: Open Logs Folder` . Проверьте файлы внутри, особенно относящиеся к основному процессу или хосту расширения.\n * Расположение папок журналов:\n * macOS: `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows: `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` (Обычно `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\` )\n * **VS Code (Продолжение / Второй пилот):**\n\n * Используйте палитру команд ( `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> вкладка «Консоль» (для ошибок на уровне браузера).\n * **Проверьте панель вывода:** перейдите в `View` -> `Output` (или щелкните `Output` на нижней панели). В раскрывающемся меню справа на панели вывода найдите канал с именем `CodeAlive` , `MCP` , `GitHub Copilot` или `Continue` . Журналы сервера MCP (особенно с `--debug` ) могут быть направлены сюда.\n * Используйте палитру команд -> `Developer: Show Logs...` -> Выберите `Extension Host` из выпадающего списка. Найдите ошибки, связанные с попытками расширений Copilot или Continue взаимодействовать через MCP.\n * Для определенных журналов Continue: используйте палитру команд -> `Continue: Focus on Continue Console View` (требуется включение `Continue: Enable Console` в настройках). См. [Continue Troubleshooting Docs](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs) .\n4. **Проверка конфигурации:** дважды проверьте пути и значения `command` , `args` и `env` в файле конфигурации MCP вашего клиента. Убедитесь, что синтаксис JSON/YAML правильный.\n5. **Ключ API:** убедитесь, что ваш `CODEALIVE_API_KEY` правильный.\n\nЕсли проблемы сохраняются, рассмотрите возможность создания проблемы в репозитории сервера CodeAlive MCP (если таковой имеется) с соответствующими журналами и подробностями конфигурации (скрывая ваш ключ API).\n\nВы также можете обратиться в нашу службу поддержки по адресу для получения дополнительной помощи.\n\n## Лицензия\n\nДанный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле [LICENSE](LICENSE) .","Russian","ru-RU",{"_39":84,"_43":87,"_48":88},{"_41":85,"_43":44,"_45":86},"模型上下文协议服务器通过提供对代码库的深度语义理解来增强 AI 代理，通过高级代码搜索和上下文感知实现更智能的交互。","# CodeAlive MCP：项目的深度上下文（特别是对于大型代码库）\n\n[![CodeAlive 徽标](https://app.codealive.dev/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.dev/)\n\n[CodeAlive API](https://www.codealive.dev/)的 MCP（模型上下文协议）服务器使 Claude Desktop、Cursor、Windserf、VS Code（GitHub Copilot）、Cline、Roo-Code 和 Refact 等 AI 客户端能够访问 CodeAlive 的高级语义代码搜索和代码库交互功能。\n\nCodeAlive MCP 通过从项目代码库提供**丰富的上下文**来增强这些代理，从而实现更智能、更高效的交互。\n\n## 什么是 CodeAlive？\n\n[CodeAlive](https://www.codealive.dev/)是一个平台，可以分析你的整个代码库（包括文档和依赖项），以了解其结构、模式和逻辑。它会创建你的存储库或工作区的详细内部地图，为任何 IT 专业人员提供有关你的解决方案的问题提供快速、可靠且高质量的答案。\n\n使用此 MCP 服务器，AI 代理（如 Claude、Copilot 等）可以利用 CodeAlive 的深度代码理解能力。这有助于代理：\n\n* \\*\\*更快地找到相关代码：\\*\\*获取与您的问题相关的精确代码片段。\n* \\*\\*了解更大的图景：\\*\\*获取有关整个存储库或工作区的背景，而不仅仅是孤立的文件。\n* \\*\\*降低成本和时间：\\*\\*通过直接提供准确的上下文来提高代理效率，减少大量文件搜索或猜测的需要。\n\n## 目录\n\n* [可用工具](#available-tools)\n* [入门](#getting-started)\n\n * [先决条件](#prerequisites)\n * [获取 API 密钥](#getting-an-api-key)\n * [安装](#installation)\n* [配置](#configuration)\n\n * [环境变量](#environment-variables)\n * [命令行选项](#command-line-options)\n* [与AI客户端集成](#integrating-with-ai-clients)\n\n * [继续](#continue)\n * [克劳德桌面](#claude-desktop)\n * [带有 GitHub Copilot 的 Visual Studio Code](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [光标](#cursor)\n* [直接使用 Python](#using-python-directly)\n\n * [使用 Python 的 Claude 桌面](#claude-desktop-with-python)\n * [Python 中的游标](#cursor-with-python)\n* [故障排除](#troubleshooting)\n* [执照](#license)\n\n## 可用工具\n\nMCP 服务器提供以下工具：\n\n1. **`chat_completions`** ：使用代码库上下文访问 CodeAlive 聊天 API。如果您的 API 密钥只分配给一个数据源，则指定数据源是可选的。\n2. **`get_data_sources`** ：列出 CodeAlive 索引的可用存储库和工作区。\n3. **`search_code`** ：使用 CodeAlive 的语义搜索功能，在数据源中搜索代码片段。如果您的 API 密钥只分配给一个数据源，则指定数据源是可选的。\n\n## 入门\n\n### 先决条件\n\n* Python 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) （推荐）或 pip\n* CodeAlive 帐户和 API 密钥\n\n### 获取 API 密钥\n\n1. 通过登录您的 CodeAlive 帐户。\n2. 导航到**API 密钥**部分（组织下）。\n3. 点击“ **+ 创建 API 密钥**”。\n4. 为您的密钥提供一个描述性名称（例如，“我的本地 MCP 密钥”）并选择适当的范围（例如，“所有数据源”或选择特定的数据源）。\n5. 点击“**创建**”。\n6. \\*\\*重要提示：\\*\\*请立即复制生成的 API 密钥并安全保存。关闭对话框后，您将无法再看到该密钥。\n\n### 安装\n\n#### 使用 uv 安装（推荐）\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\nuv venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\nuv pip install -e .\n```\n\n#### 使用 pip 安装\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n## 配置\n\n使用环境变量或命令行参数配置服务器。\n\n### 环境变量\n\n支持以下环境变量：\n\n* `CODEALIVE_API_KEY` ：您的 CodeAlive API 密钥。（除非通过`--api-key`传递，否则为必填）\n\n### 命令行选项\n\n* `--api-key` ：您的 CodeAlive API 密钥。覆盖`CODEALIVE_API_KEY`环境变量。\n* `--transport` ：传输类型： `\"stdio\"` （默认）或`\"sse\"` 。\n* `--host` ：SSE 传输的主机地址（默认值： `0.0.0.0` ）。\n* `--port` ：SSE 传输的端口（默认值： `8000` ）。\n* `--debug` ：启用调试模式，并将详细日志记录到标准输出/错误。\n\n## 与AI客户端集成\n\n以下是一些常用 AI 客户端的配置示例。请务必将`/path/to/your/codealive-mcp`和`YOUR_API_KEY_HERE`等占位符替换为您的实际值。通常建议使用环境变量（ `env`代码块），而不是将 API 密钥直接放在配置文件中。\n\n### 继续\n\n1. 在项目的`.continue/config.yaml`中或在`~/.continue/config.yaml`中全局配置 MCP 服务器：\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. 重新启动继续或重新加载配置。\n\n### 克劳德桌面\n\n1. 编辑您的 Claude Desktop 配置文件：\n\n * **macOS：** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows：** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` （通常为`C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json` ）\n\n2. 添加 MCP 服务器配置：\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n *（如果文件已有内容，请确保正确合并）*\n\n3. 完全重启 Claude Desktop。\n\n### 带有 GitHub Copilot 的 Visual Studio Code\n\n1. 使用命令面板（ `Ctrl+Shift+P`或`Cmd+Shift+P` ）并选择“首选项：打开用户设置（JSON）”打开 VS Code 设置（JSON）。\n\n2. 将 MCP 服务器配置添加到您的`settings.json` ：\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n\n *（确保与现有设置正确合并）*\n\n3. 重启 VS Code。确保 GitHub Copilot 扩展已配置为可能使用 MCP 服务器（如果其版本/设置需要）。\n\n### 光标\n\n1. 打开光标设置（ `Cmd+,`或`Ctrl+,` ）。\n\n2. 导航到左侧面板中的“MCP”部分。\n\n3. 点击“添加新的全局 MCP 服务器”。\n\n4. 输入以下 JSON 配置，更新路径和 API 密钥：\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. 保存配置。\n\n6. 完全重新启动 Cursor。\n\n## 直接使用 Python\n\n如果您不想使用`uv` ，可以直接使用虚拟环境中的 Python 解释器调用服务器脚本。请相应地更新客户端配置中的`command`和`args` 。\n\n### 使用 Python 的 Claude 桌面\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Python 中的游标\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## 故障排除\n\n如果 MCP 服务器无法与您的 AI 客户端正常工作，请按照以下步骤操作：\n\n1. \\*\\*启用调试日志：\\*\\*在客户端 MCP 配置的`args`中添加`--debug`标志。这会将 MCP 服务器本身的详细日志打印到其标准输出/错误流中。此流的去向取决于客户端如何管理 MCP 进程。\n2. **检查 MCP 服务器输出：**\n\n * 尝试直接在终端中运行服务器命令（首先激活虚拟环境）：\n\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n\n * 查找任何错误消息，尤其是与 API 密钥验证或连接问题相关的消息。\n3. \\*\\*检查客户端日志：\\*\\*查阅特定 AI 客户端的文档或设置，查找其日志文件。查找与启动或与“codealive”MCP 服务器通信相关的错误。\n * **克劳德桌面：**\n\n * 检查主要应用程序日志。\n * 查找 MCP 特定的日志：\n * macOS： `~/Library/Logs/Claude/mcp.log`和`~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows： `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log`和`%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` （路径通常为`C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs` ）\n * **光标：**\n\n * 使用命令面板（ `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ）-> `Developer: Toggle Developer Tools` ->控制台选项卡（用于浏览器级错误）。\n * \\*\\*检查输出面板：\\*\\*前往`View` -> `Output` （或点击底部面板中的`Output` ）。在“输出”面板右侧的下拉菜单中，查找名为`CodeAlive` 、 `MCP`或与服务器进程相关的通道。如果启用了`--debug`选项，这通常包含来自 MCP 服务器的直接 stdout/stderr。\n * 使用命令面板 -> `Developer: Open Logs Folder` 。检查其中的文件，尤其是与主进程或扩展主机相关的文件。\n * 日志文件夹位置：\n * macOS： `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows： `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` （通常为`C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\` ）\n * **VS Code（继续/副驾驶）：**\n\n * 使用命令面板（ `Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P` ）-> `Developer: Toggle Developer Tools` ->控制台选项卡（用于浏览器级错误）。\n * \\*\\*检查输出面板：\\*\\*前往`View` -> `Output` （或点击底部面板中的`Output` ）。在“输出”面板右侧的下拉菜单中，查找名为`CodeAlive` 、 `MCP` 、 `GitHub Copilot`或`Continue`频道。MCP 服务器日志（尤其是带有`--debug`日志）可能会路由到这里。\n * 使用“命令面板”-> `Developer: Show Logs...` -> 从下拉菜单中选择`Extension Host` 。查找与 Copilot 或 Continue 扩展尝试通过 MCP 进行通信相关的错误。\n * 对于“继续”的特定日志：使用“命令面板”-> `Continue: Focus on Continue Console View` （需要在设置中启用`Continue: Enable Console` ）。请参阅[“继续故障排除文档”](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs) 。\n4. \\*\\*验证配置：\\*\\*仔细检查客户端 MCP 配置文件中的`command` 、 `args`和`env`路径及值。确保 JSON/YAML 语法正确无误。\n5. \\*\\*API 密钥：\\*\\*确保您的`CODEALIVE_API_KEY`正确。\n\n如果问题仍然存在，请考虑在 CodeAlive MCP 服务器存储库（如果可用）上打开一个问题，并提供相关日志和配置详细信息（屏蔽您的 API 密钥）。\n\n您也可以联系我们的支持团队以获得进一步的帮助。\n\n## 执照\n\n该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅[LICENSE](LICENSE)文件。","Chinese","zh-CN","githubUser","locale",{"_92":93,"_94":95,"_23":105,"_114":52,"_115":52,"_116":117,"_121":122,"_144":-5,"_26":145,"_146":147,"_148":149,"_43":44,"_166":135,"_167":-5,"_168":-5,"_169":-5,"_170":-5,"_171":172,"_177":-5,"_156":131,"_178":179,"_182":-5,"_8":183,"_184":185},"addedAt","2025-04-30T04:00:53.491491525Z","argumentsJsonSchema",{"_96":97,"_102":103,"_12":104},"properties",{"_98":99},"CODEALIVE_API_KEY",{"_41":100,"_12":101},"Your CodeAlive API key","string","required",[98],"object",[106,107,108,109,110,111,112,113],"author:official","category:code-analysis","category:rag-systems","category:developer-tools","environment:network","hosting:remote-capable","language:python","license_grade:a","descriptionMarkdown","descriptionPlainText","githubProject",{"_45":118,"_119":120},"# CodeAlive MCP: Deep Context for your project (especially for large codebases)\n\n[![CodeAlive Logo](https://app.codealive.ai/images/logos/dark-logo.svg)](https://www.codealive.ai/)\n\n[![smithery badge](https://smithery.ai/badge/@CodeAlive-AI/codealive-mcp)](https://smithery.ai/server/@CodeAlive-AI/codealive-mcp)\n\nThis MCP (Model Context Protocol) server for the [CodeAlive API](https://www.codealive.ai/) enables AI clients like Claude Desktop, Cursor, Windserf, VS Code (GitHub Copilot), Cline, Roo-Code, and Refact to access CodeAlive's advanced semantic code search and codebase interaction features.\n\nCodeAlive MCP enhances these agents by providing **enriched context** from your project's codebase, enabling more intelligent and efficient interactions.\n\n## What is CodeAlive?\n\n[CodeAlive](https://www.codealive.ai/) is a platform that analyzes your entire codebase, including documentation and dependencies, to understand its structure, patterns, and logic. It creates a detailed internal map of your repositories or workspaces, enabling fast, reliable, and high-quality answers to questions about your solution for any IT professional.\n\nUsing this MCP server allows AI agents (like Claude, Copilot, etc.) to leverage CodeAlive's deep code understanding. This helps agents:\n\n* **Find relevant code faster:** Get precise code snippets related to your questions.\n* **Understand the bigger picture:** Gain context about the entire repository or workspace, not just isolated files.\n* **Reduce costs and time:** Improve agent efficiency by providing accurate context directly, reducing the need for extensive file searching or guesswork.\n\n## Table of Contents\n\n* [Available Tools](#available-tools)\n* [Getting Started](#getting-started)\n * [Prerequisites](#prerequisites)\n * [Getting an API Key](#getting-an-api-key)\n * [Installation](#installation)\n* [Configuration](#configuration)\n * [Environment Variables](#environment-variables)\n * [Command Line Options](#command-line-options)\n* [Integrating with AI Clients](#integrating-with-ai-clients)\n * [Continue](#continue)\n * [Claude Code](#claude-code)\n * [Claude Desktop](#claude-desktop)\n * [Visual Studio Code with GitHub Copilot](#visual-studio-code-with-github-copilot)\n * [Cursor](#cursor)\n* [Using Python Directly](#using-python-directly)\n * [Claude Desktop with Python](#claude-desktop-with-python)\n * [Cursor with Python](#cursor-with-python)\n* [Troubleshooting](#troubleshooting)\n* [License](#license)\n\n## Available Tools\n\nThe MCP server provides the following tools:\n\n1. **`chat_completions`**: Access the CodeAlive Chat API with codebase context. If your API key is assigned to exactly one datasource, specifying the datasource is optional.\n2. **`get_data_sources`**: List available repositories and workspaces indexed by CodeAlive.\n3. **`search_code`**: Search for code snippets across your datasources using CodeAlive's semantic search. If your API key is assigned to exactly one datasource, specifying the datasource is optional.\n\n## Getting Started\n\n### Prerequisites\n\n* Python 3.11\n* [uv](https://github.com/astral-sh/uv) (recommended) or pip\n* A CodeAlive account and API Key\n\n### Getting an API Key\n\n1. Log in to your CodeAlive account at [https://app.codealive.ai/](https://app.codealive.ai/).\n2. Navigate to the **API Keys** section (under Organization).\n3. Click on \"**+ Create API Key**\".\n4. Give your key a descriptive name (e.g., \"My Local MCP Key\") and select the appropriate scope (e.g., \"All Data Sources\" or select specific ones).\n5. Click \"**Create**\".\n6. **Important:** Copy the generated API key immediately and store it securely. You won't be able to see it again after closing the dialog.\n\n### Installation\n\n#### Installing with uv (Recommended)\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\nuv venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\nuv pip install -e .\n```\n\n#### Installing with pip\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/CodeAlive-AI/codealive-mcp.git\ncd codealive-mcp\n\n# Create a virtual environment and install dependencies\npython -m venv .venv\nsource .venv/bin/activate # On Windows use: .venv\\\\Scripts\\\\activate\npip install -e .\n```\n\n#### Installing via Smithery\n\nTo install CodeAlive for Claude Desktop automatically via [Smithery](https://smithery.ai/server/@CodeAlive-AI/codealive-mcp):\n\n```bash\nnpx -y @smithery/cli install @CodeAlive-AI/codealive-mcp --client claude\n```\n\n## Configuration\n\nConfigure the server using environment variables or command-line arguments.\n\n### Environment Variables\n\nThe following environment variables are supported:\n\n* `CODEALIVE_API_KEY`: Your CodeAlive API key. (Required unless passed via `--api-key`)\n\n### Command Line Options\n\n* `--api-key`: Your CodeAlive API key. Overrides the `CODEALIVE_API_KEY` environment variable.\n* `--transport`: Transport type: `\"stdio\"` (default) or `\"sse\"`.\n* `--host`: Host address for SSE transport (default: `0.0.0.0`).\n* `--port`: Port for SSE transport (default: `8000`).\n* `--debug`: Enable debug mode with verbose logging to standard output/error.\n\n## Integrating with AI Clients\n\nBelow are configuration examples for popular AI clients. Remember to replace placeholders like `/path/to/your/codealive-mcp` and `YOUR_API_KEY_HERE` with your actual values. Using environment variables (`env` block) is generally recommended over putting the API key directly in the configuration file.\n\n### Continue\n\n1. Configure the MCP server in your project's `.continue/config.yaml` or globally in `~/.continue/config.yaml`:\n\n ```yaml\n # ~/.continue/config.yaml or ./.continue/config.yaml\n mcpServers:\n - name: CodeAlive\n command: /path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python # Or use 'uv' if preferred (see Cursor example)\n args:\n - /path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\n - --debug # Optional: Enable debug logging\n env:\n CODEALIVE_API_KEY: YOUR_API_KEY_HERE\n ```\n\n2. Restart Continue or reload the configuration.\n\n### Claude Code\n\n#### 1. Locate Your Configuration File\n\nClaude Code reads settings from the following locations:\n\n* **User-wide (global):**\n\n * **macOS/Linux:** `~/.claude/settings.json`\n * **Windows:** `%USERPROFILE%\\.claude\\settings.json`\n* **Project-level (overrides global):**\n\n * `/.claude/settings.json`\n * **Local (not checked in):** `/.claude/settings.local.json`\n\nIf the file doesn’t exist, create it.\n\n#### 2. Add Your MCP Server Configuration\n\nEdit your chosen `settings.json` and add (or merge) a top-level `\"mcpServers\"` block:\n\n```jsonc\n{\n // ...existing settings...\n\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n* **`command`**: Path to the executable (Python, Node, etc.) for your MCP server.\n* **`args`**: Arguments for launching the server.\n* **`env`**: Environment variables (API keys, etc.) needed by your server.\n\nIf you already have settings, merge this block without removing other configuration.\n\n#### 3. Restart Claude Code\n\n1. Quit all running Claude Code sessions (terminals or apps).\n2. Reopen Claude Code, or start it in your terminal.\n3. Check the integration by running `/tools` or verifying that your tools appear in the tool list.\n\n---\n\n**CodeAlive MCP server should now be available in Claude Code!**\nFor more details, see [Anthropic’s MCP docs](https://docs.anthropic.com/claude/docs/mcp).\n\n\n### Claude Desktop\n\n1. Edit your Claude Desktop configuration file:\n * **macOS:** `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\n * **Windows:** `%APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json` (usually `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Claude\\claude_desktop_config.json`)\n\n2. Add the MCP server configuration:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n *(Ensure this merges correctly if the file already has content)*\n\n3. Restart Claude Desktop completely.\n\n### Visual Studio Code with GitHub Copilot\n\n1. Open VS Code settings (JSON) using the Command Palette (`Ctrl+Shift+P` or `Cmd+Shift+P`) and selecting \"Preferences: Open User Settings (JSON)\".\n\n2. Add the MCP server configuration to your `settings.json`:\n\n ```json\n {\n // ... other settings ...\n \"mcp\": {\n \"servers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n // ... other settings ...\n }\n ```\n *(Ensure this merges correctly with existing settings)*\n\n3. Restart VS Code. Ensure the GitHub Copilot extension is configured to potentially use MCP servers if required by its version/settings.\n\n### Cursor\n\n1. Open Cursor settings (`Cmd+,` or `Ctrl+,`).\n2. Navigate to the \"MCP\" section in the left panel.\n3. Click \"Add new global MCP server\".\n4. Enter the following JSON configuration, updating paths and API key:\n\n ```json\n {\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\n \"--directory\",\n \"/path/to/your/codealive-mcp\", // Path to the MCP server project root\n \"run\",\n \"python\",\n \"src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional: Enable debug logging\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n }\n ```\n\n5. Save the configuration.\n6. Restart Cursor completely.\n\n## Using Python Directly\n\nIf you prefer not to use `uv`, you can invoke the server script directly using the Python interpreter from your virtual environment. Update the `command` and `args` in the client configurations accordingly.\n\n### Claude Desktop with Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\", // Full path to python in venv\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### Cursor with Python\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"codealive\": {\n \"command\": \"/path/to/your/codealive-mcp/.venv/bin/python\",\n \"args\": [\n \"/path/to/your/codealive-mcp/src/codealive_mcp_server.py\",\n \"--debug\" // Optional\n ],\n \"env\": {\n \"CODEALIVE_API_KEY\": \"YOUR_API_KEY_HERE\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## Troubleshooting\n\nIf the MCP server isn't working correctly with your AI client, follow these steps:\n\n1. **Enable Debug Logging:** Add the `--debug` flag to the `args` in your client's MCP configuration. This will print verbose logs from the MCP server itself to its standard output/error stream. Where this stream goes depends on how the client manages the MCP process.\n2. **Check MCP Server Output:**\n * Try running the server command directly in your terminal (activate the virtual environment first):\n ```bash\n # Activate venv first!\n export CODEALIVE_API_KEY=\"YOUR_API_KEY_HERE\"\n python src/codealive_mcp_server.py --debug --transport stdio\n ```\n * Look for any error messages, especially related to API key validation or connection issues.\n3. **Check Client Logs:** Consult the documentation or settings for your specific AI client to find its log files. Look for errors related to starting or communicating with the \"codealive\" MCP server.\n * **Claude Desktop:**\n * Check the main application logs.\n * Look for MCP-specific logs:\n * macOS: `~/Library/Logs/Claude/mcp.log` and `~/Library/Logs/Claude/mcp-server-codealive.log`\n * Windows: `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp.log` and `%LOCALAPPDATA%\\Claude\\Logs\\mcp-server-codealive.log` (Path is typically `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Local\\Claude\\Logs`)\n * **Cursor:**\n * Use the Command Palette (`Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P`) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> Console tab (for browser-level errors).\n * **Check the Output Panel:** Go to `View` -> `Output` (or click `Output` in the bottom panel). In the dropdown menu on the right side of the Output panel, look for a channel named `CodeAlive`, `MCP`, or related to the server process. This often contains the direct stdout/stderr from the MCP server if `--debug` is enabled.\n * Use the Command Palette -> `Developer: Open Logs Folder`. Check files within, especially related to the main process or extension host.\n * Log folder locations:\n * macOS: `~/Library/Application Support/Cursor/logs/`\n * Windows: `%APPDATA%\\Cursor\\logs\\` (Typically `C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\Cursor\\logs\\`)\n * **VS Code (Continue / Copilot):**\n * Use the Command Palette (`Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P`) -> `Developer: Toggle Developer Tools` -> Console tab (for browser-level errors).\n * **Check the Output Panel:** Go to `View` -> `Output` (or click `Output` in the bottom panel). In the dropdown menu on the right side of the Output panel, look for a channel named `CodeAlive`, `MCP`, `GitHub Copilot`, or `Continue`. The MCP server logs (especially with `--debug`) might be routed here.\n * Use the Command Palette -> `Developer: Show Logs...` -> Select `Extension Host` from the dropdown. Look for errors related to Copilot or Continue extensions trying to communicate via MCP.\n * For Continue specific logs: Use Command Palette -> `Continue: Focus on Continue Console View` (requires enabling `Continue: Enable Console` in settings). See [Continue Troubleshooting Docs](https://docs.continue.dev/troubleshooting#check-the-logs).\n4. **Verify Configuration:** Double-check the `command`, `args`, and `env` paths and values in your client's MCP configuration file. Ensure JSON/YAML syntax is correct.\n5. **API Key:** Ensure your `CODEALIVE_API_KEY` is correct.\n\n\nIf problems persist, consider opening an issue on the CodeAlive MCP server repository (if available) with relevant logs and configuration details (masking your API key).\n\nYou can also contact our support team at support@codealive.ai for further assistance.\n\n## License\n\nThis project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details. \n","url","https://github.com/codealive-ai/codealive-mcp","githubRepository",{"_123":124,"_125":126,"_127":128,"_129":130,"_43":131,"_132":133,"_137":138,"_139":140,"_142":143},"defaultBranch","main","fullName","CodeAlive-AI/codealive-mcp","githubTreeId",122883,"language","Python","codealive-mcp","owner",{"_134":135,"_8":136},"login","CodeAlive-AI","SgCA8tmOJT","recentStargazers",9,"spdxLicense",{"_43":141},"MIT 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