Text File Read And Refactor MCP

Эффективный по токенам сервер MCP на Python через stdio, предоставляющий безопасные инструменты для поиска, чтения и рефакторинга текстовых файлов. Инструменты автоматически определяют BOM и кодовую страницу файла; инструменты редактирования сохраняют файлы с их исходной кодировкой и BOM.

Glama.AI

Github repository

Репозиторий Github представляет собой курируемое общедоступное зеркало проекта. Активная разработка (включая экспериментальный код и частные исследовательские заметки) ведется в частном репозитории; отдельные снимки публикуются здесь периодически.

Установка

1. Установите uv: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

2. Настройте ваш MCP-клиент для запуска сервера через uvx:

{
  "mcpServers": {
    "text-file-read-and-refactor": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "text-file-read-and-refactor-mcp"
      ]
    }
  }
}

Related MCP server: MCP File Context Server

Инструменты

Концепция Slice: аналог slice(start: integer, stop: integer) — хранит начальный и конечный индексы диапазона.

Концепция Boundary: аналог Boundary(text: string, type: Enum[text, word, dev_word, regex])

Концепция Span: аналог Span(left_boundary: Boundary, right_boundary: Boundary). Она позволяет выполнять операции поиска/замены, такие как give me the text between "my_config_param:" and ";" или replace the text between "%my_regex_1%" and "%my_regex_2%" with "my_text".

Инструменты только для чтения:

• text_file__list_allowed_directories — в псевдокоде: "text_file__list_allowed_directories() -> List[directory_path]"

• text_file__file_content_length — в псевдокоде: "text_file__file_content_length() -> integer_characters_num"

• text_file__read_slice — в псевдокоде: "text_file__read_slice(characters_slice) -> text"

• text_file__file_lines_num — в псевдокоде: "text_file__file_lines_num() -> integer_lines_num"

• text_file__read_content_by_line_range — в псевдокоде: "text_file__read_content_by_line_range(lines_slice) -> text"

• text_file__find_text — в псевдокоде: "text_file__find_text(text, type: Enum[text, word, dev_word, regex]) -> {found, result?: {slice, lines, text}}"

• text_file__find_all_text_occurrences — в псевдокоде: "text_file__find_all_text_occurrences(text, type: Enum[text, word, dev_word, regex], result_index_start, result_index_stop) -> List[{found, result: {slice, lines, text}}]"

• text_file__expand_slice_to_lines — в псевдокоде: "text_file__expand_slice_to_lines(characters_slice) -> lines_slice"

• text_file__find_span_boundaries — в псевдокоде: "text_file__find_span_boundaries(left_boundary, right_boundary) -> Tuple[left_boundary_characters_slice, right_boundary_characters_slice]"

• text_file__find_span_between_boundaries — в псевдокоде: "text_file__find_span_between_boundaries(left_boundary, right_boundary) -> text". Пример: text_file__find_span_between_boundaries("my_config_param:", ";") вернёт строку " my_value".

• text_file__find_span_with_boundaries — в псевдокоде: "text_file__find_span_with_boundaries(left_boundary, right_boundary) -> text". Пример: text_file__find_span_with_boundaries("my_config_param:", ";") вернёт строку "my_config_param: my_value;".

Инструменты редактирования:

• text_file__replace_content_by_line_range — в псевдокоде: "text_file__replace_content_by_line_range(text, lines_slice)"

• text_file__replace_slice — в псевдокоде: "text_file__replace_slice(text, characters_slice)"

• text_file__replace_text — в псевдокоде: "text_file__replace_slice(old_text, new_text)"

• text_file__replace_span_between_boundaries — в псевдокоде: "text_file__replace_span_between_boundaries(text, left_boundary, right_boundary)".

• text_file__replace_span_with_boundaries — в псевдокоде: "text_file__replace_span_with_boundaries(text, left_boundary, right_boundary)".

• text_file__patch_spans_by_boundary_patterns — в псевдокоде: "text_file__patch_spans_by_boundary_patterns(List[Tuple[text, left_boundary, right_boundary]])".

Cengal

Основан на Cengal

Проекты, использующие Cengal

• InterProcessPyObjects — высокопроизводительный пакет, обеспечивающий сверхбыструю межпроцессную связь через разделяемую память, позволяя передавать объекты Python между процессами с исключительной эффективностью.

• cengal_app_dir_path_finder — модуль Python, предоставляющий унифицированный API для легкого получения специфичных для ОС каталогов приложений, улучшая управление данными в Windows, Linux и macOS.

• cengal_cpu_info — расширенная, кэшированная информация о CPU с единообразным форматом вывода.

• cengal_memory_barriers — быстрые кросс-платформенные барьеры памяти для Python.

• flet_async — обёртка, которая делает Flet асинхронным и привносит как Cengal.coroutines, так и asyncio в Flet (UI на основе Flutter).

• justpy_containers — обёртка вокруг JustPy для повышения безопасности и добавления необходимых для производства функций в JustPy (UI на основе VueJS).

• Bensbach — декомпилятор из байт-кода Unreal Engine 3 в Lisp-подобный скрипт и компилятор обратно в байт-код Unreal Engine 3. Создан для моддинга игр.

• Realistic-Damage-Model-mod-for-Long-War — мод как для оригинальной XCOM:EW, так и для мода Long War. Был создан с помощью Bensbach, который, в свою очередь, был создан с помощью Cengal.

• SmartCATaloguer.com — каталог изображений (теги), музыкальных альбомов (жанровые теги) и приложений (категории) на основе TagDB.

Лицензия

Copyright © 2026 ButenkoMS. All rights reserved.

Лицензировано по лицензии Apache, версия 2.0.