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MCP Claude Code

by SDGLBL

MCP Claude Code

Eine Implementierung der Claude Code-Funktionen unter Verwendung des Model Context Protocol (MCP).

Überblick

Dieses Projekt bietet einen MCP-Server, der Claude Code-ähnliche Funktionen implementiert. Dadurch kann Claude Anweisungen zum Ändern und Verbessern von Projektdateien direkt ausführen. Durch die Nutzung des Model Context Protocol ermöglicht diese Implementierung die nahtlose Integration mit verschiedenen MCP-Clients, einschließlich Claude Desktop.

Beispiel

Merkmale

  • Code-Verständnis : Analysieren und verstehen Sie Codebasen durch Dateizugriff und Mustersuche
  • Code-Änderung : Nehmen Sie gezielte Änderungen an Dateien mit der richtigen Berechtigungsverwaltung vor
  • Verbesserte Befehlsausführung : Führen Sie Befehle und Skripte in verschiedenen Sprachen mit verbesserter Fehlerbehandlung und Shell-Unterstützung aus
  • Dateioperationen : Verwalten Sie Dateien mit geeigneten Sicherheitskontrollen über Shell-Befehle
  • Code Discovery : Finden Sie relevante Dateien und Codemuster in Ihrem gesamten Projekt mit der Hochleistungssuche
  • Agentendelegation : Delegieren Sie komplexe Aufgaben an spezialisierte Unteragenten, die gleichzeitig arbeiten können
  • Unterstützung mehrerer LLM-Anbieter : Konfigurieren Sie jedes LiteLLM-kompatible Modell für Agentenvorgänge
  • Jupyter-Notebook-Unterstützung : Lesen und bearbeiten Sie Jupyter-Notebooks mit vollständiger Zellen- und Ausgabeverarbeitung

Implementierte Tools

WerkzeugBeschreibung
readLesen Sie Dateiinhalte mit Zeilennummern, Offset und Limit-Funktionen
writeDateien erstellen oder überschreiben
editZeilenbasierte Änderungen an Textdateien vornehmen
multi_editNehmen Sie mit atomaren Transaktionen mehrere präzise Textersetzungen in einer einzigen Dateioperation vor
directory_treeErhalten Sie eine rekursive Baumansicht der Verzeichnisse
grepSchnelle Mustersuche in Dateien mit Ripgrep-Integration für optimale Leistung ( Dokumente )
content_replaceMuster im Dateiinhalt ersetzen
grep_astDurchsuchen Sie Code mit AST-Kontext, der Übereinstimmungen innerhalb von Funktionen, Klassen und anderen Strukturen anzeigt
run_commandFühren Sie Shell-Befehle aus (wird auch zum Erstellen von Verzeichnissen, Verschieben von Dateien und Auflisten von Verzeichnissen verwendet)
notebook_readExtrahieren und Lesen des Quellcodes aus allen Zellen in einem Jupyter-Notebook mit Ausgaben
notebook_editBearbeiten, Einfügen oder Löschen von Zellen in einem Jupyter-Notebook
thinkStrukturierter Raum für komplexe Überlegungen und Analysen ohne Änderungen
dispatch_agentStarten Sie einen oder mehrere Agenten, die Aufgaben gleichzeitig mit schreibgeschützten Tools ausführen können
batchFühren Sie mehrere Toolaufrufe parallel oder seriell in einer einzigen Anfrage aus
todo_writeErstellen und verwalten Sie eine strukturierte Aufgabenliste
todo_readLesen Sie eine strukturierte Aufgabenliste

Erste Schritte

Ausführliche Installations- und Konfigurationsanweisungen finden Sie unter INSTALL.md .

Ein ausführliches Tutorial zur Version 0.3 finden Sie unter TUTORIAL.md

Sicherheit

Diese Implementierung folgt den Best Practices zum Sichern des Zugriffs auf Ihr Dateisystem:

  • Berechtigungsabfragen für Dateiänderungen und Befehlsausführung
  • Eingeschränkter Zugriff nur auf bestimmte Verzeichnisse
  • Eingabevalidierung und -bereinigung
  • Ordnungsgemäße Fehlerbehandlung und -berichterstattung

Entwicklung

So tragen Sie zu diesem Projekt bei:

  1. Forken Sie das Repository
  2. Erstellen Sie einen Feature-Zweig ( git checkout -b feature/amazing-feature )
  3. Übernehmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
  4. Pushen zum Zweig ( git push origin feature/amazing-feature )
  5. Öffnen einer Pull-Anfrage

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Ein MCP-Server, der Claude Code-ähnliche Funktionen implementiert, sodass die KI Codebasen analysieren, Dateien ändern, Befehle ausführen und Projekte durch direkte Dateisysteminteraktionen verwalten kann.

  1. Überblick
    1. Merkmale
      1. Implementierte Tools
        1. Erste Schritte
          1. Sicherheit
            1. Entwicklung
              1. Lizenz

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