Integrates with Astral's ty type checker to provide high-performance, Rust-based semantic analysis, diagnostics, and precise code navigation for Python projects.
Provides comprehensive semantic code analysis for Python, including symbol searching, type information retrieval, diagnostics, and safe cross-file renaming capabilities.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP-TYFind all references to the process_payment function in the project"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP-TY
基于 ty 类型检查器的 MCP 服务器，为 AI 提供精确的 Python 代码语义分析能力。
为什么选择 ty？
极速：基于 Rust 的增量分析（Salsa 架构），毫秒级响应
低内存：可同时分析多个项目而不会撑爆内存
精准：语义级别的代码理解，而不是简单的文本搜索
与 uv 集成：自动识别虚拟环境和依赖
返回格式
所有工具返回 JSON 格式的结构化数据：
// 成功
{"status": "ok", "data": {...}}
// 错误
{"status": "error", "message": "..."}
// 未找到
{"status": "not_found", "message": "..."}功能特性
符号搜索工具（替代原生搜索）
工具 | 功能 | LSP 接口 |
| 关键词搜索符号，返回文件名+行号 |
|
| 列出文件中的所有符号结构 |
|
精确定位工具
工具 | 功能 | LSP 接口 |
| 初始化项目分析 |
|
| 跳转到符号定义 |
|
| 查找所有引用 |
|
| 获取类型信息 |
|
| 获取类型错误 |
|
| 代码补全建议 |
|
| 文件综合分析 | 多个接口组合 |
代码编辑工具
工具 | 功能 | LSP 接口 |
| 跨文件安全重命名符号 |
|
| 获取可用的快速修复 |
|
| 应用指定的代码操作 |
|
| 预览代码修改内容 |
|
为什么代码编辑功能很重要？
传统 AI 修改代码的方式是"生成新代码"，这容易产生幻觉或遗漏。 而基于 ty 的编辑是语义级精确计算：
AI 发指令 → ty 分析类型系统 → 计算精确的 diff → 应用修改这种方式的优势：
重命名时找到所有真实引用，不会漏改或错改
自动修复知道如何添加正确的 import
修改是可预览的，AI 可以先看再决定是否应用
安装
前置条件
确保已安装 ty：
# 使用 uv 安装
uv tool install ty
# 或使用 pipx
pipx install ty安装 mcp-ty
# 克隆项目
git clone https://github.com/yourusername/mcp-ty.git
cd mcp-ty
# 使用 uv 安装
uv sync配置
Cursor 配置
在 Cursor 的 MCP 配置文件中添加：
{
"mcpServers": {
"ty-context-engine": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"D:/PythonProjectAll/mcp-ty",
"run",
"mcp-ty"
]
}
}
}Claude Desktop 配置
编辑 claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"ty-context-engine": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/mcp-ty",
"run",
"mcp-ty"
]
}
}
}使用示例
1. 初始化项目
首先，让 AI 初始化要分析的项目：
请初始化项目 D:/MyPythonProject 进行类型分析AI 会调用 start_project 工具。
2. 跳转到定义
在 src/models/user.py 的第 45 行第 10 列，帮我找到这个函数的定义3. 查找所有引用
找出 User 类在整个项目中的所有使用位置4. 获取类型信息
告诉我 src/services/auth.py 第 23 行的 session 变量是什么类型5. 检查类型错误
检查 src/api/routes.py 有没有类型错误架构说明
┌─────────────┐ stdio ┌─────────────┐ JSON-RPC ┌─────────┐
│ AI Client │ ◄────────────► │ MCP Server │ ◄───────────────► │ ty │
│ (Cursor) │ │ (FastMCP) │ │ server │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────┘AI Client：Cursor、Claude Desktop 等支持 MCP 的 AI 客户端
MCP Server：本项目，作为桥梁连接 AI 和 ty
ty server：Astral 开发的高性能 Python 类型检查器 LSP 服务
与传统搜索的区别
场景 | grep/文本搜索 | ty 语义分析 |
搜索 | 返回几千个匹配 | 只返回 |
查找方法调用 | 可能匹配注释和字符串 | 只匹配真正的方法调用 |
理解类型 | 无法推断 | 精确显示推断类型 |
重构安全性 | 容易改错 | 找到所有真实引用 |
局限性
ty 提供的是代码结构语义，不是自然语言语义：
能做：找到
process_order函数的所有调用链不能做：理解"帮我找处理退款的代码"（除非函数名就叫退款）
建议：将 ty 的结构化检索与 RAG 向量搜索结合，是目前最强的 AI 代码理解方案。
开发
# 安装开发依赖
uv sync --dev
# 运行测试
uv run pytest
# 类型检查
uv run ty checkLicense
MIT
Resources
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