Integrations
Allows analyzing Git-based codebases to generate structured summaries and contextual prompts for AI assistants to better understand repositories
Enables working with GitHub repositories by extracting relevant code context and producing optimized summaries for AI consumption
Leverages the code2prompt-rs Rust library to analyze codebases and produce structured summaries optimized for AI assistants
code2prompt-mcp
코드베이스에서 상황에 맞는 프롬프트를 생성하는 MCP 서버로, AI 어시스턴트가 코드 저장소를 더 쉽게 이해하고 작업할 수 있도록 해줍니다.
에 대한
code2prompt-mcp는 고성능 Rust 라이브러리 인 code2prompt-rs를 활용하여 코드베이스를 분석하고 구조화된 요약을 생성합니다. AI 활용에 최적화된 형식으로 관련 컨텍스트를 추출하여 코드와 언어 모델 간의 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다.
설치
이 프로젝트에서는 종속성 관리를 위해 Rye를 사용하므로 Rye가 설치되어 있는지 확인하세요.
필요한 종속성을 설치하고 로컬 환경에서 모듈을 빌드하려면 다음을 실행하세요.
지엑스피1
.venv 디렉토리의 pyproject.toml 파일에 지정된 모든 필수 종속성을 설치합니다.
용법
MCP 서버를 실행합니다.
특허
MIT 라이센스 - 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하세요.
개발
테스트를 위해 MCP Inspector를 사용할 수 있습니다.
This server cannot be installed
코드베이스를 분석하고 상황에 맞는 프롬프트를 생성하는 MCP 서버로, AI 어시스턴트가 코드 저장소를 더 쉽게 이해하고 작업할 수 있도록 해줍니다.