local-only server
The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.
Integrations
Provides deep codebase understanding for .NET projects, including semantic code search, project structure navigation, and test coverage analysis.
Enables package analysis for NuGet dependencies, including visualization of transitive dependencies, update recommendations, and security issue identification.
Leverages Azure OpenAI for semantic code search capabilities, finding code based on meaning rather than exact text matches.
넷컨텍스트서버
🔍 심층적인 .NET 코드베이스 이해를 통해 AI 코딩 어시스턴트를 강화하세요
NetContextServer는 VS Code와 같은 AI 코딩 어시스턴트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 을 통해 .NET 코드베이스를 심층적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 더욱 정확한 코드 제안, 질문에 대한 더 나은 답변, 그리고 더욱 생산적인 코딩 경험을 제공할 수 있습니다.
✨ 주요 특징
- 🧠 의미 코드 검색 : 자연어로 찾고 있는 내용을 설명하여 코드를 찾습니다.
- 🔍 지능형 탐색 : AI 도구가 프로젝트 구조와 종속성을 이해하도록 돕습니다.
- 🛡️ 내장 보안 기능 : 민감한 데이터를 자동으로 보호하여 안전한 파일 접근 가능
- 🚀 VS Code 통합 : 향상된 코딩 지원을 위한 VS Code와의 원활한 설정
- 📦 패키지 분석 : 종속성을 이해하고 업데이트 권장 사항을 받으세요
- 🔍 심층 종속성 시각화 : 대화형 색상으로 구분된 그래프를 통해 전이적 종속성을 확인하세요.
- 🧩 스마트 그룹화 : 더 쉬운 탐색을 위해 관련 패키지를 시각적으로 그룹화합니다.
- 📊 업데이트 권장 사항 : 오래된 패키지 및 보안 문제 식별
- 📊 테스트 커버리지 분석 : 테스트 커버리지에 대한 심층적인 통찰력
- 🎯 다중 형식 지원 : Coverlet, LCOV 및 Cobertura XML에서 커버리지 데이터 구문 분석
- 📈 상세 보고서 : 파일 수준 적용 범위 백분율 및 적용되지 않은 라인 추적
- 🔄 지점 커버리지 : 사용 가능한 경우 메서드 수준 지점 커버리지를 추적합니다.
- 💡 스마트 추천 : 테스트 커버리지 개선을 위한 제안을 받으세요
- ⚡ 빠르고 효율적 : 대규모 코드베이스에 대한 빠른 인덱싱 및 응답 시간
🚀 빠른 시작
- 복제 및 빌드 :
지엑스피1
- 설정 (선택 사항, 의미 검색의 경우):
- 사용 시작 :
👉 자세한 설정 지침과 모범 사례는 시작 가이드를 읽어보세요 .
🔌 VS Code와의 통합
- Visual Studio Code 열기
Ctrl + Shift + P
(macOS에서는Cmd + Shift + P
)를 누르세요.- "MCP 서버 구성"을 입력하세요.
- 입력하다:
이제 VS Code가 여러분의 코드베이스를 이해할 수 있습니다! 다음과 같은 질문을 해보세요.
- "이 프로젝트 디렉토리에 있는 모든 .NET 소스 파일을 나열하세요"
- "코드 파일에서 정확한 텍스트 일치 항목 검색"
- "모든 프로젝트의 NuGet 패키지 분석"
- "무시 패턴의 현재 목록을 가져옵니다"
- "다음 무시 패턴을 추가하세요: .generated.cs, bin/ "
- "이 디렉토리에 있는 모든 .csproj 파일을 나열합니다"
- "이 파일의 내용을 보여주세요"
- "파일 작업을 위한 현재 기본 디렉토리는 무엇입니까?"
- "인증 시스템 설계를 생각해 보세요"
- "이 아키텍처 결정에 대한 추론을 문서화하세요"
- "MyService.cs에 대한 테스트 커버리지 분석"
- "인증 모듈에서 가려지지 않은 줄을 보여주세요"
- "전체 테스트 적용 범위 비율은 얼마입니까?"
- "어떤 파일의 테스트 범위가 가장 낮나요?"
📚 문서
- 시작 가이드 - 빠른 설정 및 첫 단계
- 도구 참조 - 자세한 도구 설명서
- 구성 가이드 - 고급 구성 옵션
- 통합 예제 - 다양한 AI 도구와 함께 사용
- 기여 가이드 - NetContextServer 개선에 도움이 되는 방법
특징
- 📁 프로젝트 및 파일 목록 : 솔루션의 모든 프로젝트 및 소스 파일을 나열합니다.
- 🔍 코드 검색 : 코드베이스에서 특정 패턴이나 텍스트를 검색합니다.
- 🧠 의미 검색 : 정확한 텍스트 일치뿐만 아니라 의미에 따라 코드를 찾습니다.
- 📖 파일 콘텐츠 액세스 : 안전 검사 및 크기 제한을 적용하여 소스 파일을 읽습니다.
- 🛡️ 보안 : 중요한 파일 및 디렉토리 액세스를 위한 내장형 보호 장치
- 🎯 패턴 관리 : 파일 액세스를 제어하기 위한 유연한 무시 패턴
- 📊 커버리지 분석 : 테스트 커버리지 데이터 구문 분석 및 분석
- 📈 커버리지 보고서 : Coverlet JSON, LCOV 및 Cobertura XML 형식 지원
- 🎯 라인 커버리지 : 테스트로 커버되는 라인을 추적합니다.
- 🌳 브랜치 커버리지 : 메서드 수준 브랜치 커버리지 모니터링
- 💡 권장 사항 : 적용 범위를 개선하기 위한 실행 가능한 제안을 받으세요
- 💭 구조적 사고 : 복잡한 작업에 대한 추론을 문서화하고 검증합니다.
- 🧩 AI 최적화 추론 : LLM 문제 해결 개선에 대한 Anthropic의 연구 기반
- 📋 작업 계획 : 복잡한 문제를 관리 가능한 단계로 분해
- ✅ 정책 준수 : 프로젝트 지침에 따라 솔루션 확인
- 🔄 도구 출력 분석 : 다음 작업을 수행하기 전에 다른 도구의 결과를 처리합니다.
- 📝 의사결정 문서화 : 아키텍처 선택에 대한 감사 추적을 유지합니다.
소스에서 빌드
- 저장소를 복제합니다.
- 솔루션 구축:
- 테스트 실행(선택 사항):
명령 실행
클라이언트를 사용하여 코드베이스와 상호 작용하세요.
환경 설정
의미 검색 기능을 사용하려면 다음 환경 변수를 설정해야 합니다.
AZURE_OPENAI_ENDPOINT
: Azure OpenAI 엔드포인트 URLAZURE_OPENAI_API_KEY
: Azure OpenAI API 키
용법
기본 명령
- 기본 디렉토리 설정 :
- 기본 디렉토리 가져오기 :
- 버전 정보 가져오기 :
- 프로젝트 목록 :
- 소스 파일 목록 :
- 패키지 분석 :
출력 예:
- 테스트 커버리지 분석 :
커버리지 분석 출력 예시:
검색 명령
- 텍스트 검색 :
- 의미 검색 :
의미 검색 기능:
- 의미에 따라 코드를 찾기 위해 임베딩을 사용합니다.
- 관련성별로 순위가 매겨진 반환 코드 조각
- 줄 번호와 유사도 점수를 표시합니다.
- 첫 번째 검색 시 자동으로 코드를 인덱싱합니다.
패턴 관리
- 무시 패턴 추가 :
- 현재 패턴 보기 :
- 특정 패턴 제거 :
- 명확한 사용자 패턴 :
- 보기 상태 파일 위치 :
기본 무시 패턴
민감한 정보를 보호하기 위해 다음 패턴은 기본적으로 무시됩니다.
*.env
- 환경 파일appsettings.*.json
- 애플리케이션 설정*.pfx
- 인증서 파일*.key
- 키 파일*.pem
- PEM 파일*password*
- 이름에 "password"가 포함된 파일*secret*
- 이름에 "secret"이 포함된 파일
보안 기능
- 경로 안전 : 파일은 지정된 기본 디렉토리 내에서만 액세스할 수 있습니다.
- 패턴 검증 : 무시 패턴은 적절한 구문을 위해 검증됩니다.
- 크기 제한 : 메모리 문제를 방지하기 위해 큰 파일 내용이 잘립니다.
- 민감한 파일 보호 : 내장된 패턴으로 일반적인 민감한 파일을 보호합니다.
워크플로 예시
- 프로젝트의 기본 디렉토리를 설정하세요.
- 서버 버전 및 구성을 확인하세요.
- 사용자 정의 무시 패턴 설정:
- 모든 프로젝트 나열:
- 프로젝트의 패키지 종속성을 분석합니다.
- 인증 관련 코드 검색:
AI 코딩 도구와의 통합
NetContextServer는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 구현하여 이 프로토콜을 지원하는 AI 코딩 어시스턴트(예: AI 코딩 어시스턴트)와의 원활한 통합을 허용합니다.
- VS Code : 보다 정확한 코드 생성 및 지원을 위해 AI 어시스턴트에게 코드베이스의 전체 컨텍스트를 제공합니다.
- 기타 MCP 호환 도구 : 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 모든 도구는 NetContextServer에 연결할 수 있습니다.
VS Code와 함께 사용하려면:
- VS Code를 구성하여 NetContextServer를 MCP 공급자로 사용합니다.
- 전체 코드베이스 컨텍스트를 통해 향상된 코드 지원을 즐겨보세요.
MCP 상호작용을 테스트하고 디버깅하려면 MCP 클라이언트와 서버 간의 통신을 검사하고 검증하는 데 도움이 되는 시각적 테스트 도구인 Model Context Protocol Inspector를 사용할 수 있습니다. Inspector의 기능과 성능에 대한 자세한 내용은 Inspector 설명서를 참조하세요.
NetContextServer를 사용하면 AI 협력자가 코드베이스에 대한 구체적인 정보를 요청할 수 있으며, 이를 통해 AI의 제안이 특정 프로젝트 구조와 코딩 패턴에 더욱 관련성 있고 정확해집니다.
오류 처리
서버는 일반적인 시나리오에 대해 명확한 오류 메시지를 제공합니다.
- 디렉토리를 찾을 수 없습니다
- 접근이 거부되었습니다(기본 디렉토리 외부)
- 잘못된 패턴
- 파일 크기 제한을 초과했습니다.
- 제한된 파일 유형
- 의미 검색을 위한 환경 변수가 누락되었습니다.
기여하다
- 저장소를 포크하세요
- 기능 브랜치 생성
- 변경 사항을 커밋하세요
- 지점으로 밀어 넣기
- 풀 리퀘스트 만들기
특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
This server cannot be installed
NetContextServer는 Cursor AI와 같은 AI 코딩 어시스턴트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 .NET 코드베이스를 심층적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 더욱 정확한 코드 제안, 질문에 대한 더 나은 답변, 그리고 더욱 생산적인 코딩 경험을 제공할 수 있습니다.