Skip to main content
Glama
LENA-EE
by LENA-EE

MCP DROSPR Server

MCP-Server zur Analyse von Perl-Code mit Perl::Critic.

Tools

DROSPR_JARVIS

Test-Tool - gibt eine Begrüßungsnachricht zurück.

{"method": "tools/call", "params": {"name": "DROSPR_JARVIS", "arguments": {}}}

Ergebnis: "Hallo vom MCP DROSPR! :)"

perlcritic_analyze

Analysiert Perl-Code und gibt einen strukturierten Bericht zurück.

Parameter:

Parameter

Typ

Beschreibung

code

string

ERFORDERLICH - Perl-Code zur Analyse

filename

string

Dateiname (für den Bericht)

severity

int

Schweregrad 1-5 (Standard 1)

Anwendungsbeispiel:

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "perlcritic_analyze",
    "arguments": {
      "code": "use strict;\nopen FILE, 'test.txt';",
      "severity": 1
    }
  }
}

Related MCP server: mcp-lint-tools

⚠️ Wichtig: Warum nur der code-Parameter

MCP arbeitet immer remote! Der Server läuft in Docker auf einem anderen Computer.

┌─────────────────┐         ┌─────────────────┐
│   Компьютер      │         │   MCP Сервер    │
│   разработчика  │   HTTP   │   (Docker)      │
│                 │  ──────> │                 │
│   Файл:         │          │   Нет доступа   │
│   C:\project\    │          │   к файловой    │
│   script.pl     │          │   системе!      │
└─────────────────┘          └─────────────────┘

Problem:

  • Die LLM erhält den Pfad C:\project\script.pl

  • Die LLM "emuliert" das Lesen der Datei

  • Startet MCP mit target: "C:\project\script.pl"

  • MCP sieht diese Datei nicht! Sie befindet sich auf einem anderen Computer.

Lösung: Die LLM muss:

  1. Die Datei tatsächlich lesen

  2. Den Inhalt über den Parameter code senden

Korrekter Ablauf für die LLM:

Пользователь: "Проверь C:\project\script.pl"
     ↓
LLM: Читаю файл C:\project\script.pl...
     ↓
LLM: Отправляю в MCP:
     {
       "code": "use strict;\nuse warnings;\n...",
       "filename": "script.pl"
     }

Konfiguration der LLM (Kiloterm/Cline)

Füge zum System-Prompt hinzu:

ПРОВЕРКА PERL КОДА:
1. Всегда читай файл ПОЛНОСТЬЮ перед анализом
2. Используй ТОЛЬКО параметр 'code' для perlcritic_analyze
3. НИКОГДА не используй параметр 'target' - он не работает для удалённого MCP

Starten

Docker (empfohlen)

# Скачать образ
docker pull lenchik8/simple_mcp:latest

# Запустить
docker run -d --name mcp-DROSPR_JARVIS -p 8000:8000 lenchik8/simple_mcp:latest

Lokaler Build

docker build -t mcp-DROSPR_JARVIS .
docker run -p 8000:8000 mcp-DROSPR_JARVIS

Aus dem Quellcode

pip install -e .
python server.py

Projektstruktur

mcp_DROSPR_JARVIS/
├── server.py          # FastAPI сервер
├── tools/
│   └── perlcritic.py  # Модуль анализа Perl::Critic
├── Dockerfile         # Docker образ
├── pyproject.toml     # Python зависимости
└── docs/             # Документация

Verbindung zum MCP-Client

{
  "mcpServers": {
    "DROSPR_JARVIS": {
      "url": "http://<IP>:8000",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

Docker Hub

https://hub.docker.com/r/lenchik8/simple\\\\_mcp

GitHub

https://github.com/LENA-EE/simple\\\\_mcp


Beispiele für Prompts zur Analyse von Perl-Code

Einfache Dateianalyse

Проверь этот Perl файл на ошибки:
/path/to/script.pl

Analyse mit niedrigem Schweregrad (nur kritische Fehler)

Проверь код, но покажи только серьёзные проблемы (severity 4-5)

Code-Analyse (direktes Senden von Code)

Проверь этот Perl код:
use strict;
...

Projektanalyse

Проанализируй каждый .pl файл в папке /src/

Einschränkungen von Remote-MCP

  • Die Analyse von Verzeichnissen ist nur möglich, wenn diese innerhalb des Containers zugänglich sind

  • Für ein vollständiges Projektaudit - sende den Code der Dateien einzeln

Related MCP Connectors

Related MCP Servers