MCP 服务器 Neurolorap
MCP 服务器提供代码分析和文档工具。
特征
代码收集工具
- 从整个项目收集代码
- 从特定目录或文件收集代码
- 从多个路径收集代码
- 带有语法高亮的 Markdown 输出
- 目录生成
- 支持多种编程语言
项目结构报告工具
- 分析项目结构和指标
- 以 markdown 格式生成详细报告
- 文件大小和复杂性分析
- 基于树的可视化
- 代码组织建议
- 可定制的忽略模式
快速概览
您无需手动安装或配置任何依赖项。该工具将设置您分析和记录代码所需的一切。
安装
您需要在您的机器上安装UV >= 0.4.10。
要安装并运行服务器:
这将自动:
- 安装所有必需的依赖项
- 配置 Cline 集成
- 设置服务器以供立即使用
该服务器将通过 Cline 中的 MCP 协议提供。您可以使用它来分析和记录任何项目的代码。
用法
开发者模式
服务器包含一个带有 JSON-RPC 终端接口的开发者模式,可直接交互:
可用命令:
help
:显示可用的命令list_tools
:列出可用的 MCP 工具collect <path>
:从指定路径收集代码report [path]
: 生成项目结构报告exit
:退出开发者模式
示例会话:
通过 MCP 工具
代码收集
项目结构分析
文件存储
服务器采用结构化方法存储文件:
- 所有生成的文件都存储在
~/.mcp-docs/<project-name>/
- 在您的项目根目录中创建一个指向此目录的
.neurolora
符号链接
这确保了:
- 清理项目结构
- 一致的文件组织
- 轻松访问生成的文件
- 支持多个项目
- 跨不同操作系统环境的可靠文件同步
- 在 IDE 和文件浏览器中快速查看文件
自定义忽略模式
在项目根目录中创建一个.neuroloraignore
文件来自定义忽略哪些文件:
如果不存在.neuroloraignore
文件,则将使用常见的忽略模式创建一个默认文件。
发展
- 克隆存储库
- 创建并激活虚拟环境:
- 安装开发依赖项:
- 运行服务器:
测试
该项目通过自动化测试和持续集成保持高质量标准:
- 全面的测试套件,代码覆盖率超过 80%
- 在 Python 3.10、3.11 和 3.12 上进行自动测试
- 通过 GitHub Actions 进行持续集成
- 定期安全扫描和依赖性检查
有关开发和测试的详细信息,请参阅 PROJECT_SUMMARY.md。
代码质量
该项目通过各种工具保持较高的代码质量标准:
所有这些检查都会通过 GitHub Actions 在拉取请求上自动运行。
CI/CD 管道
该项目使用 GitHub Actions 进行持续集成和部署:
- 在 Python 3.10、3.11 和 3.12 上运行测试
- 检查代码格式和样式
- 执行类型检查
- 运行安全扫描
- 生成覆盖率报告
- 构建并验证包
- 上传测试工件
合并任何更改之前,管道必须通过。
贡献
欢迎大家贡献!请参阅CONTRIBUTING.md中的指南。
执照
MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。
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