MCP サーバー Neurolorap

コード分析とドキュメント化のためのツールを提供する MCP サーバー。

特徴

コード収集ツール

プロジェクト全体からコードを収集する
特定のディレクトリまたはファイルからコードを収集する
複数のパスからコードを収集する
構文強調表示付きのマークダウン出力
目次生成
複数のプログラミング言語のサポート

プロジェクト構造レポーターツール

プロジェクトの構造と指標を分析する
マークダウン形式で詳細なレポートを生成する
ファイルサイズと複雑さの分析
ツリーベースの視覚化
コード編成に関する推奨事項
カスタマイズ可能な無視パターン

概要

# Using uvx (recommended)
uvx mcp-server-neurolorap

# Or using pip (not recommended)
pip install mcp-server-neurolorap

依存関係を手動でインストールしたり設定したりする必要はありません。ツールがコードの分析とドキュメント化に必要なすべての設定を行います。

インストール

マシンにUV >= 0.4.10 がインストールされている必要があります。

サーバーをインストールして実行するには:

# Install using uvx (recommended)
uvx mcp-server-neurolorap

# Or install using pip (not recommended)
pip install mcp-server-neurolorap

これにより、次の処理が自動的に実行されます。

必要な依存関係をすべてインストールする
Cline統合を構成する
すぐに使用できるようにサーバーをセットアップする

このサーバーはClineのMCPプロトコルを通じて利用可能になります。あらゆるプロジェクトのコードを分析・文書化するために使用できます。

使用法

開発者モード

サーバーには、直接対話するための JSON-RPC ターミナルインターフェイスを備えた開発者モードが含まれています。

# Start the server in developer mode
python -m mcp_server_neurolorap --dev

使用可能なコマンド:

help : 利用可能なコマンドを表示
list_tools : 利用可能な MCP ツールを一覧表示する
collect <path> : 指定されたパスからコードを収集します
report [path] : プロジェクト構造レポートを生成する
exit : 開発者モードを終了する

セッションの例:

> help
Available commands:
- help: Show this help message
- list_tools: List available MCP tools
- collect <path>: Collect code from specified path
- report [path]: Generate project structure report
- exit: Exit the terminal

> list_tools
["code_collector", "project_structure_reporter"]

> collect src
Code collection complete!
Output file: code_collection.md

> report
Project structure report generated: PROJECT_STRUCTURE_REPORT.md

> exit
Goodbye!

MCPツールを通じて

コードコレクション

from modelcontextprotocol import use_mcp_tool

# Collect code from entire project
result = use_mcp_tool(
    "code_collector",
    {
        "input": ".",
        "title": "My Project"
    }
)

# Collect code from specific directory
result = use_mcp_tool(
    "code_collector",
    {
        "input": "./src",
        "title": "Source Code"
    }
)

# Collect code from multiple paths
result = use_mcp_tool(
    "code_collector",
    {
        "input": ["./src", "./tests"],
        "title": "Project Files"
    }
)

プロジェクト構造分析

# Generate project structure report
result = use_mcp_tool(
    "project_structure_reporter",
    {
        "output_filename": "PROJECT_STRUCTURE_REPORT.md"
    }
)

# Analyze specific directory with custom ignore patterns
result = use_mcp_tool(
    "project_structure_reporter",
    {
        "output_filename": "src_structure.md",
        "ignore_patterns": ["*.pyc", "__pycache__"]
    }
)

ファイルストレージ

サーバーは、ファイルの保存に構造化されたアプローチを使用します。

生成されたすべてのファイルは~/.mcp-docs/<project-name>/に保存されます。
プロジェクトルートにこのディレクトリを指す.neuroloraシンボリックリンクが作成されます。

これにより、次のことが保証されます。

クリーンなプロジェクト構造
一貫したファイル構成
生成されたファイルへの簡単なアクセス
複数のプロジェクトのサポート
異なるOS環境間での信頼性の高いファイル同期
IDE やファイルエクスプローラーでのファイルの高速表示

無視パターンのカスタマイズ

無視するファイルをカスタマイズするには、プロジェクトルートに.neuroloraignoreファイルを作成します。

# Dependencies
node_modules/
venv/

# Build
dist/
build/

# Cache
__pycache__/
*.pyc

# IDE
.vscode/
.idea/

# Generated files
.neurolora/

.neuroloraignoreファイルが存在しない場合は、一般的な無視パターンを含むデフォルトのファイルが作成されます。

発達

リポジトリをクローンする
仮想環境を作成してアクティブ化します。

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Unix
# or
.venv\Scripts\activate  # On Windows

開発依存関係をインストールします。

pip install -e ".[dev]"

サーバーを実行します。

# Normal mode (MCP server with stdio transport)
python -m mcp_server_neurolorap

# Developer mode (JSON-RPC terminal interface)
python -m mcp_server_neurolorap --dev

テスト

このプロジェクトは、自動テストと継続的インテグレーションを通じて高い品質基準を維持しています。

80%以上のコードカバレッジを備えた包括的なテストスイート
Python 3.10、3.11、3.12 での自動テスト
GitHub Actionsによる継続的インテグレーション
定期的なセキュリティスキャンと依存関係チェック

開発とテストの詳細については、PROJECT_SUMMARY.md を参照してください。

コード品質

このプロジェクトでは、さまざまなツールを通じて高いコード品質基準を維持しています。

# Format code
black .

# Sort imports
isort .

# Lint code
flake8 .

# Type check
mypy src tests

# Security check
bandit -r src/
safety check

これらのチェックはすべて、GitHub Actions を通じてプルリクエストに対して自動的に実行されます。

CI/CDパイプライン

このプロジェクトでは、継続的な統合とデプロイメントに GitHub Actions を使用します。

Python 3.10、3.11、3.12でテストを実行します
コードのフォーマットとスタイルをチェックします
型チェックを実行する
セキュリティスキャンを実行する
カバレッジレポートを生成する
パッケージをビルドして検証する
テスト成果物をアップロードする

変更をマージする前にパイプラインを通過する必要があります。

貢献

貢献を歓迎します！ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

ライセンス

MITライセンス。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

MCP Server Neurolorap

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