ディープビューMCP

DeepView MCP は、Cursor や Windsurf などの IDE が Gemini の広範なコンテキストウィンドウを使用して大規模なコードベースを分析できるようにするモデルコンテキストプロトコルサーバーです。

特徴

単一のテキストファイルからコードベース全体をロードする (例: repomix などのツールで作成)
Gemini の大きなコンテキストウィンドウを使用してコードベースをクエリする
CursorやWindsurfなどのMCPプロトコルをサポートするIDEに接続します。
コマンドライン引数による設定可能なGeminiモデル選択

前提条件

Python 3.13以上
Google AI Studioの Gemini API キー

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の DeepView を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @ai-1st/deepview-mcp --client claude

pipの使用

pip install deepview-mcp

使用法

サーバーの起動

注: サーバーを手動で起動する必要はありません。これらのパラメータは、IDE の MCP セットアップで設定されています（下記参照）。

# Basic usage with default settings
deepview-mcp [path/to/codebase.txt]

# Specify a different Gemini model
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --model gemini-2.0-pro

# Change log level
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --log-level DEBUG

コードベースファイルのパラメータはオプションです。指定されていない場合は、クエリを実行する際に指定する必要があります。

コマンドラインオプション

--model MODEL : 使用する Gemini モデルを指定します (デフォルト: gemini-2.0-flash-lite)
--log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL} : ログレベルを設定する (デフォルト: INFO)

IDE (カーソル/Windsurf/...) で使用する

IDE設定を開く
MCP構成に移動する
次の構成で新しい MCP サーバーを追加します。
{ "mcpServers": { "deepview": { "command": "/path/to/deepview-mcp", "args": [], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } }

コードベースファイルの設定はオプションです。同じコードベースで作業している場合は、以下の設定を使用してデフォルトのコードベースファイルを設定できます。

{
   "mcpServers": {
     "deepview": {
       "command": "/path/to/deepview-mcp",
       "args": ["/path/to/codebase.txt"],
       "env": {
         "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
       }
     }
   }
 }

使用する Gemini バージョンを指定する方法は次のとおりです。

{
   "mcpServers": {
     "deepview": {
       "command": "/path/to/deepview-mcp",
       "args": ["--model", "gemini-2.5-pro-exp-03-25"],
       "env": {
         "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
       }
     }
   }
}

MCP サーバーの構成を再読み込みします

利用可能なツール

サーバーは次のツールを 1 つ提供します。

deepview : コードベースについて質問する
- 必須パラメータ: question - コードベースについて尋ねる質問
- オプションパラメータ: codebase_file - クエリを実行する前に読み込むコードベースファイルへのパス

コードベースの準備

DeepView MCPでは、コードベース全体を1つのファイルにまとめる必要があります。repomixを使用すると、AIに適した形式でコードベースを準備できます。

レポミックスの使用

基本的な使用法: プロジェクトディレクトリで repomix を実行して、デフォルトの出力ファイルを作成します。

# Make sure you're using Node.js 18.17.0 or higher
npx repomix

これにより、コードベースを含むrepomix-output.xmlファイルが生成されます。

カスタム構成: パッケージ化するファイルと出力形式をカスタマイズするための構成ファイルを作成します。

npx repomix --init

これにより、次のことを編集できるrepomix.config.jsonファイルが作成されます。

特定のファイルまたはディレクトリを含める/除外する
出力形式を変更する（XML、JSON、TXT）
出力ファイル名を設定する
その他のパッケージオプションを構成する

repomix 設定例

repomix.config.jsonファイルの例を次に示します。

{
  "include": [
    "**/*.py",
    "**/*.js",
    "**/*.ts",
    "**/*.jsx",
    "**/*.tsx"
  ],
  "exclude": [
    "node_modules/**",
    "venv/**",
    "**/__pycache__/**",
    "**/test/**"
  ],
  "output": {
    "format": "xml",
    "filename": "my-codebase.xml"
  }
}

repomix の詳細については、 repomix GitHub リポジトリをご覧ください。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

著者

ドミトリー・デグチャレフ ( ddegtyarev@gmail.com )

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Cursor や Windsurf などの IDE が Gemini の広範なコンテキストウィンドウを使用して大規模なコードベースを分析できるようにするモデルコンテキストプロトコルサーバー。

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