MCP ツリーシッターサーバー

ツリーシッターを使用してコード分析機能を提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー。適切なコンテキスト管理を使用して、Claude がコードベースにインテリジェントにアクセスできるように設計されている。

特徴

🔍柔軟な探索：複数の粒度レベルでコードを調査
🧠コンテキスト管理: コンテキストウィンドウを圧迫することなく、必要な情報だけを提供します
🌐言語に依存しない: tree-sitter-language-pack を介して、Python、JavaScript、TypeScript、Go、Rust、C、C++、Swift、Java、Kotlin、Julia、APL など、多くのプログラミング言語をサポートします。
🌳構造認識: 効率的なカーソルベースのトラバーサルで AST ベースの理解を使用します
🔎検索可能：テキスト検索とツリーシッタークエリを使用して特定のパターンを見つけます
🔄キャッシュ: 解析ツリーのキャッシュによるパフォーマンスの最適化
🔑シンボル抽出：関数、クラス、その他のコードシンボルを抽出して分析します
📊依存関係分析：コードの依存関係と関係を特定して分析します
🧩状態の永続性: 呼び出し間でプロジェクト登録とキャッシュされたデータを維持します
🔒安全: 組み込みのセキュリティ境界と入力検証

利用可能なすべてのコマンドの包括的なリスト、現在の実装ステータス、および詳細な機能マトリックスについては、 FEATURES.mdドキュメントを参照してください。

インストール

前提条件

Python 3.10以上
お好みの言語のための Tree-sitter 言語パーサー

基本的なインストール

pip install mcp-server-tree-sitter

開発インストール

git clone https://github.com/wrale/mcp-server-tree-sitter.git
cd mcp-server-tree-sitter
pip install -e ".[dev,languages]"

クイックスタート

Claude Desktopで実行

MCP CLI を使用するか、Claude Desktop を手動で構成することにより、Claude Desktop でサーバーを利用できるようにすることができます。

MCP CLIの使用

サーバーをClaude Desktopに登録します。

mcp install mcp_server_tree_sitter.server:mcp --name "tree_sitter"

手動設定

あるいは、Claude Desktop を手動で構成することもできます。

Claude Desktop 構成ファイルを開きます。
- macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonファイルが存在しない場合は作成します。
mcpServersセクションにサーバーを追加します。
{ "mcpServers": { "tree_sitter": { "command": "python", "args": [ "-m", "mcp_server_tree_sitter.server" ] } } }
あるいは、uv または別のパッケージマネージャーを使用する場合:
{ "mcpServers": { "tree_sitter": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/PROJECT", "run", "-m", "mcp_server_tree_sitter.server" ] } } }
注意: /ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/PROJECTプロジェクトディレクトリへの実際の絶対パスに置き換えてください。
ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します。

少なくとも1つのMCPサーバーを適切に設定すると、Claude DesktopのインターフェースにMCPツールアイコン（ハンマー）が表示されます。このアイコンをクリックすると、 tree_sitterサーバーの機能にアクセスできます。

リリースバージョンでの設定

PyPI (リリースバージョン) からパッケージを手動でインストールしたり、リポジトリをクローンしたりしたくない場合は、Claude Desktop に対して次の構成を使用します。

Claude Desktop 構成ファイル (上記と同じ場所) を開きます。
mcpServersセクションに tree-sitter サーバーを追加します。
{ "mcpServers": { "tree_sitter": { "command": "uvx", "args": [ "--directory", "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/PROJECT", "mcp-server-tree-sitter" ] } } }
ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します。

この方法は、 uvxを使用してインストールされたPyPIパッケージを直接実行します。これはリリースバージョンで推奨される方法です。サーバーは基本設定のままで実行するために追加のパラメータを必要としません。

状態の永続性

MCP Tree-sitter Serverは、呼び出し間で状態を維持します。これは次のことを意味します。

プロジェクトは、明示的に削除されるか、サーバーが再起動されるまで登録されたままになります。
解析ツリーは設定に従ってキャッシュされます
言語情報はサーバーの存続期間中保持されます

この永続性は、主要コンポーネントのシングルトンパターンを使用して、サーバーの存続期間中メモリ内に維持されます。

スタンドアロンサーバーとして実行

mcp run mcp_server_tree_sitter.server

MCPインスペクターと併用する

mcp dev mcp_server_tree_sitter.server

使用法

プロジェクトを登録する

まず、分析するプロジェクトを登録します。

register_project_tool(path="/path/to/your/project", name="my-project")

ファイルの探索

プロジェクト内のファイルを一覧表示します。

list_files(project="my-project", pattern="**/*.py")

ファイルの内容を表示:

get_file(project="my-project", path="src/main.py")

コード構造を分析する

構文ツリーを取得します。

get_ast(project="my-project", path="src/main.py", max_depth=3)

シンボルを抽出します:

get_symbols(project="my-project", path="src/main.py")

検索コード

テキストを検索:

find_text(project="my-project", pattern="function", file_pattern="**/*.py")

tree-sitter クエリを実行します。

run_query(
    project="my-project",
    query='(function_definition name: (identifier) @function.name)',
    language="python"
)

複雑さを分析する

analyze_complexity(project="my-project", path="src/main.py")

Pythonの直接使用

主な使用目的は MCP サーバー経由ですが、Python コードでライブラリを直接使用することもできます。

# Import from the API module
from mcp_server_tree_sitter.api import (
    register_project, list_projects, get_config, get_language_registry
)

# Register a project
project_info = register_project(
    path="/path/to/project", 
    name="my-project", 
    description="Description"
)

# List projects
projects = list_projects()

# Get configuration
config = get_config()

# Access components through dependency injection
from mcp_server_tree_sitter.di import get_container
container = get_container()
project_registry = container.project_registry
language_registry = container.language_registry

構成

YAML 構成ファイルを作成します。

cache:
  enabled: true                # Enable/disable caching (default: true)
  max_size_mb: 100             # Maximum cache size in MB (default: 100)
  ttl_seconds: 300             # Cache entry time-to-live in seconds (default: 300)

security:
  max_file_size_mb: 5          # Maximum file size to process in MB (default: 5)
  excluded_dirs:               # Directories to exclude from processing
    - .git
    - node_modules
    - __pycache__
  allowed_extensions:          # Optional list of allowed file extensions
    # - py
    # - js
    # Leave empty or omit for all extensions

language:
  default_max_depth: 5         # Default max depth for AST traversal (default: 5)
  preferred_languages:         # List of languages to pre-load at startup for faster performance
    - python                   # Pre-loading reduces latency for first operations
    - javascript

log_level: INFO                # Logging level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)
max_results_default: 100       # Default maximum results for search operations

以下をロードします:

configure(config_path="/path/to/config.yaml")

preferred_languagesについて

preferred_languages設定は、オンデマンドではなくサーバー起動時に事前にロードされる言語パーサーを制御します。これにはいくつかの利点があります。

より高速な初期分析: 事前にロードされた言語のファイルを最初に分析するときに遅延が発生しません
早期エラー検出: パーサーの問題は使用中ではなく起動時に発見されます
予測可能なメモリ割り当て: 頻繁に使用されるパーサーのメモリは事前に割り当てられます

デフォルトでは、すべてのパーサーは最初に必要になったときにオンデマンドで読み込まれます。最適なパフォーマンスを得るには、プロジェクトで最も頻繁に使用する言語を指定してください。

特定の設定を構成することもできます。

configure(cache_enabled=True, max_file_size_mb=10, log_level="DEBUG")

または環境変数を使用します:

export MCP_TS_CACHE_MAX_SIZE_MB=256
export MCP_TS_LOG_LEVEL=DEBUG
export MCP_TS_CONFIG_PATH=/path/to/config.yaml

サーバーは次の場所で構成を検索します:

configure()呼び出しで指定されたパス
MCP_TS_CONFIG_PATH環境変数で指定されたパス
デフォルトの場所: ~/.config/tree-sitter/config.yaml

利用可能なリソース

サーバーは次の MCP リソースを提供します。

project://{project}/files - プロジェクト内のすべてのファイルを一覧表示します
project://{project}/files/{pattern} - パターンに一致するファイルを一覧表示します
project://{project}/file/{path} - ファイルの内容を取得する
project://{project}/file/{path}/lines/{start}-{end} - ファイルから特定の行を取得します
project://{project}/ast/{path} - ファイルのASTを取得する
project://{project}/ast/{path}/depth/{depth} - カスタム深度で AST を取得します

利用可能なツール

サーバーは次のツールを提供します:

プロジェクト管理: register_project_tool 、 list_projects_tool 、 remove_project_tool
言語管理: list_languages 、 check_language_available
ファイル操作: list_files 、 get_file 、 get_file_metadata
AST 分析: get_ast 、 get_node_at_position
コード検索: find_text 、 run_query
シンボル抽出: get_symbols 、 find_usage
プロジェクト分析: analyze_project 、 get_dependencies 、 analyze_complexity
クエリ構築: get_query_template_tool 、 list_query_templates_tool 、 build_query 、 adapt_query 、 get_node_types
類似コード検出: find_similar_code
キャッシュ管理: clear_cache
構成診断: diagnose_config

各ツールの実装状況、依存関係、使用例の詳細については、 FEATURES.md を参照してください。

利用可能なプロンプト

サーバーは次の MCP プロンプトを提供します。

code_review - コードレビュー用のプロンプトを作成する
explain_code - コードを説明するプロンプトを作成する
explain_tree_sitter_query - tree-sitter クエリ構文の説明
suggest_improvements - コードの改善を提案するためのプロンプトを作成する
project_overview - プロジェクト概要分析のプロンプトを作成する

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

mcp-server-tree-sitter

Integrations