Servidor MCP matizado
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona capacidades de análisis de gráficos de llamadas a los LLM a través de la biblioteca matizada .
Descripción general
Este servidor MCP permite a los LLM comprender la estructura del código accediendo a gráficos de llamadas de función mediante herramientas y recursos estandarizados. Permite a los asistentes de IA:
- Inicializar gráficos de llamadas para repositorios de Python
- Explorar las relaciones de llamadas de función
- Analizar dependencias entre funciones
- Proporcionar asistencia de código más consciente del contexto
API
Herramientas
- inicializar_gráfico
- Inicializar un gráfico de código para la ruta del repositorio dada
- Entrada:
repo_path
(cadena)
- repositorio_de_cambio
- Cambiar a un repositorio inicializado diferente
- Entrada:
repo_path
(cadena)
- lista_de_repositorios
- Listar todos los repositorios inicializados
- No se requieren entradas
- obtener_gráfico_de_llamadas_a_función
- Obtener el gráfico de llamadas para una función específica
- Entradas:
file_path
(cadena)function_name
(cadena)repo_path
(cadena, opcional): utiliza el repositorio activo si no se especifica
- analizar_dependencias
- Encuentra todas las dependencias de módulos o archivos en el código base
- Entradas (se requiere al menos una):
file_path
(cadena, opcional)module_name
(cadena, opcional)
- analizar_el_impacto_del_cambio
- Analizar el impacto de cambiar una función específica
- Entradas:
file_path
(cadena)function_name
(cadena)
Recursos
- gráfico://resumen
- Obtener un resumen del gráfico de código cargado actualmente
- No se requieren parámetros
- gráfico://repo/{ruta_del_repo}/resumen
- Obtenga un resumen del gráfico de código de un repositorio específico
- Parámetros:
repo_path
(cadena) - Ruta al repositorio
- gráfico://función/{ruta_del_archivo}/{nombre_de_la_función}
- Obtenga información detallada sobre una función específica
- Parámetros:
file_path
(cadena): ruta al archivo que contiene la funciónfunction_name
(cadena) - Nombre de la función a analizar
Indicaciones
- función_de_análisis
- Crear un mensaje para analizar una función con su gráfico de llamadas
- Parámetros:
file_path
(cadena): ruta al archivo que contiene la funciónfunction_name
(cadena) - Nombre de la función a analizar
- análisis de impacto
- Crear un mensaje para analizar el impacto de cambiar una función
- Parámetros:
file_path
(cadena): ruta al archivo que contiene la funciónfunction_name
(cadena) - Nombre de la función a analizar
- mensaje de análisis de dependencias
- Crear un mensaje para analizar las dependencias de un archivo o módulo
- Parámetros (al menos uno requerido):
file_path
(cadena, opcional) - Ruta al archivo a analizarmodule_name
(cadena, opcional) - Nombre del módulo a analizar
Uso con Claude Desktop
Agregue esto a su claude_desktop_config.json
UV
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Tools
Un servidor MCP que permite a los LLM comprender y analizar la estructura del código a través de gráficos de llamadas de funciones, lo que permite a los asistentes de IA explorar las relaciones entre funciones y analizar dependencias en los repositorios de Python.
Related Resources
Related MCP Servers
- -securityAlicense-qualityAn MCP server that analyzes codebases and generates contextual prompts, making it easier for AI assistants to understand and work with code repositories.Last updated -10PythonMIT License
- -securityFlicense-qualityA customized MCP server that enables integration between LLM applications and documentation sources, providing AI-assisted access to LangGraph and Model Context Protocol documentation.Last updated -1Python
- AsecurityAlicenseAqualityAn MCP server that scans codebases to extract structural information (classes, functions, etc.) with flexible filtering options and outputs in LLM-friendly formats.Last updated -13JavaScriptGPL 3.0
- -securityAlicense-qualityAn MCP server that enables AI assistants to access up-to-date documentation for Python libraries like LangChain, LlamaIndex, and OpenAI through dynamic fetching from official sources.Last updated -1PythonMIT License