SuperDataAnalysis - DataMaster_MCP

# DataMaster MCP 模块化重构方案 ## 问题分析 当前 `main.py` 文件存在以下问题： - **代码量过大**：5155行代码，包含17个工具函数 - **功能耦合**：所有功能都集中在一个文件中 - **维护困难**：代码查找、修改、测试都不方便 - **可读性差**：文件过长影响代码理解 ## 模块拆分方案 ### 1. 核心架构设计 ``` datamaster_mcp/ ├── main.py # MCP服务器入口 + 工具注册 (精简到200行以内) ├── core/ # 核心功能模块 │ ├── __init__.py │ ├── database.py # 数据库连接和基础操作 │ ├── data_import.py # 数据导入功能 │ ├── data_export.py # 数据导出功能 │ ├── data_analysis.py # 数据分析功能 │ ├── data_processing.py # 数据处理功能 │ └── api_manager.py # API管理功能 ├── tools/ # 工具函数模块 │ ├── __init__.py │ ├── data_tools.py # 数据相关工具 │ ├── db_tools.py # 数据库相关工具 │ └── api_tools.py # API相关工具 ├── utils/ # 工具类和辅助函数 │ ├── __init__.py │ ├── helpers.py # 通用辅助函数 │ ├── validators.py # 数据验证函数 │ └── formatters.py # 数据格式化函数 └── config/ # 配置管理 (已存在) ├── __init__.py ├── database_config.py ├── api_config.py └── storage_config.py ``` ### 2. 功能模块划分 #### 2.1 数据库模块 (`core/database.py`) - `connect_data_source()` - 数据源连接 - `execute_sql()` - SQL执行 - `query_external_database()` - 外部数据库查询 - `list_data_sources()` - 数据源列表 - `manage_database_config()` - 数据库配置管理 #### 2.2 数据分析模块 (`core/data_analysis.py`) - `analyze_data()` - 数据分析 - `get_data_info()` - 数据信息获取 #### 2.3 数据处理模块 (`core/data_processing.py`) - `process_data()` - 数据处理 - `export_data()` - 数据导出 #### 2.4 API管理模块 (`core/api_manager.py`) - `manage_api_config()` - API配置管理 - `fetch_api_data()` - API数据获取 - `api_data_preview()` - API数据预览 - `create_api_storage_session()` - 创建存储会话 - `list_api_storage_sessions()` - 列出存储会话 ### 3. 重构实施步骤 #### 第一阶段：创建模块结构 1. 创建 `core/`, `tools/`, `utils/` 目录 2. 创建各模块的 `__init__.py` 文件 3. 设计模块间的接口规范 #### 第二阶段：功能迁移 1. **数据库模块**：迁移数据库相关的5个工具函数 2. **数据分析模块**：迁移数据分析相关的2个工具函数 3. **数据处理模块**：迁移数据处理相关的2个工具函数 4. **API管理模块**：迁移API相关的5个工具函数 5. **辅助函数**：迁移所有私有辅助函数到 `utils/` 模块 #### 第三阶段：主文件精简 1. 保留MCP服务器初始化代码 2. 保留工具函数注册（使用装饰器） 3. 导入各模块的工具函数 4. 移除具体实现代码 ### 4. 新的 main.py 结构示例 ```python #!/usr/bin/env python3 """ DataMaster MCP Server - 主入口文件 这是一个精简的主入口文件，只负责： 1. MCP服务器初始化 2. 工具函数注册 3. 模块导入和协调 """ import asyncio from mcp.server.fastmcp import FastMCP # 导入各功能模块的工具函数 from .core.database import ( connect_data_source, execute_sql, query_external_database, list_data_sources, manage_database_config ) from .core.data_analysis import ( analyze_data, get_data_info ) from .core.data_processing import ( process_data, export_data ) from .core.api_manager import ( manage_api_config, fetch_api_data, api_data_preview, create_api_storage_session, list_api_storage_sessions ) # 初始化MCP服务器 mcp = FastMCP("DataMaster") # 注册所有工具函数（装饰器会自动处理） # 工具函数已在各模块中使用@mcp.tool()装饰器注册 if __name__ == "__main__": mcp.run() ``` ### 5. 重构优势 #### 5.1 代码组织 - **模块化**：功能清晰分离，易于理解和维护 - **可读性**：每个文件专注于特定功能领域 - **可测试性**：模块独立，便于单元测试 #### 5.2 开发效率 - **并行开发**：不同开发者可以同时修改不同模块 - **快速定位**：根据功能类型快速找到相关代码 - **减少冲突**：模块分离减少代码合并冲突 #### 5.3 维护性 - **局部修改**：修改某个功能不影响其他模块 - **版本控制**：更精细的代码变更追踪 - **代码复用**：模块可以在其他项目中复用 ### 6. 注意事项 #### 6.1 兼容性保证 - 保持所有工具函数的接口不变 - 确保MCP服务器的启动方式不变 - 维护现有的配置文件格式 #### 6.2 依赖管理 - 合理设计模块间依赖关系 - 避免循环依赖 - 使用依赖注入减少耦合 #### 6.3 性能考虑 - 模块导入开销最小化 - 保持数据库连接池的效率 - 避免重复初始化 ### 7. 实施建议 1. **渐进式重构**：不要一次性重构所有代码，分模块逐步进行 2. **保持测试**：每个模块重构后立即测试功能完整性 3. **文档更新**：及时更新开发者文档和使用说明 4. **向后兼容**：确保重构不影响现有用户的使用 ### 8. 预期效果 重构完成后： - `main.py` 从 5155行 精简到 200行以内 - 每个功能模块控制在 500-800行 - 代码结构清晰，便于维护和扩展 - 新功能开发更加高效 这个重构方案既保持了功能的完整性，又大大提升了代码的可维护性和可扩展性。