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wiztree-mcp

by bigmanBass666
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Python
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wiztree-mcp

基于 WizTree 的磁盘分析 MCP 服务器 — 通过 MCP 工具扫描驱动器、查询磁盘使用情况、搜索路径、比较快照以及可视化文件系统数据。

// Claude Code 配置
{
  "mcpServers": {
    "wiztree": {
      "command": "wiztree-mcp"
    }
  }
}

功能特性

🗂️ 扫描

  • scan_disk — 用 WizTree 扫描驱动器/文件夹并将结果导入 SQLite。内存高效流式处理（无需将完整 CSV 加载到内存）。

📋 查询

  • list_scans — 列出所有历史扫描记录

  • disk_summary — 详细概览（容量、文件数、文件夹数、Top N）

  • top_entries — 按大小排序的最大文件/文件夹

  • drill_down — 浏览指定文件夹的内容

🔍 搜索

  • search_paths — 关键字/通配符路径搜索，附带汇总大小

  • file_type_summary — 按文件扩展名统计磁盘使用情况

  • large_old_files — 查找长期未修改的大文件

🔄 比较

  • compare_scans — 两次扫描的差异报告（增长 + 缩减）

🛠️ 管理

  • get_treemap — 获取树图可视化（若扫描时已生成）

  • cleanup_scans — 清理旧扫描，仅保留最近 N 次

Related MCP server: File Search Tool

安装

pip install wiztree-mcp

需要 Python 3.10+ 和 WizTree（免费，diskanalyzer.com）。

WizTree 设置

  1. 安装 WizTree（64 位）

  2. 确保 WizTree64.exe 在 PATH 中或位于标准安装位置，或设置 WIZTREE_PATH 环境变量：

    set WIZTREE_PATH=D:\apps\WizTree\WizTree64.exe

使用

启动服务器

wiztree-mcp

这将在 STDIO 上启动 MCP 服务器——这是 Claude Code 等 MCP 主机的标准传输方式。

扫描驱动器

# 通过 MCP 工具（在 Claude Code 或任意 MCP 主机中）
await mcp.call_tool("scan_disk", {"target_path": "C:"})

查询结果

await mcp.call_tool("disk_summary", {"scan_id": 1})
await mcp.call_tool("top_entries", {"scan_id": 1, "kind": "files", "limit": 20})
await mcp.call_tool("search_paths", {"scan_id": 1, "query": "node_modules"})
await mcp.call_tool("drill_down", {"scan_id": 1, "folder_path": "C:\\Users"})

比较扫描

await mcp.call_tool("compare_scans", {
    "scan_id_before": 1,
    "scan_id_after": 2,
})

环境变量

变量

说明

WIZTREE_PATH

WizTree64.exe 的路径（覆盖自动检测）

WIZTREE_MCP_DATA_DIR

数据库和导出 CSV 的存储目录（默认：~/.local/share/wiztree-mcp/）

架构

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                 MCP 主机 (Claude Code)           │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  STDIO 传输 ──── wiztree-mcp 服务器              │
│                         │                       │
│  ┌──────────────────────┴──────────────────┐    │
│  │  FastMCP (mcp SDK)                     │    │
│  │  ├── 11 个工具 via @mcp.tool()         │    │
│  │  └── Lifespan (DB 生命周期管理)        │    │
│  ├────────────────────────────────────────┤    │
│  │  数据库 (SQLite)                       │    │
│  │  ├── scans 表 (元数据)                 │    │
│  │  ├── entries 表 (文件 + 文件夹)        │    │
│  │  └── 6 个索引用于快速查询              │    │
│  ├────────────────────────────────────────┤    │
│  │  WizTree CLI                           │    │
│  │  └── WizTree64.exe /export=...         │    │
│  └────────────────────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────┘

关键设计决策：

  • CSV → SQLite 流式处理：CSV 逐行解析并插入 SQLite。无论 CSV 多大，内存占用始终不超过 ~50 MB。

  • SQL 查询：所有工具使用索引 SQL 查询（O(log n)），而非数组遍历（O(n)）。

  • 持久化：数据在服务器重启后仍然保留。跨会话比较即 SQL JOIN。

  • 零额外依赖：仅 mcp SDK。csv 和 sqlite3 均为 Python 标准库。

开发

git clone https://github.com/onmokoworks/wiztree-mcp
cd wiztree-mcp
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # Windows
pip install -e .
python tests/test_db_quick.py
python tests/test_csv_importer.py

性能

指标

之前 (TypeScript)

之后 (Python + SQLite)

CSV 解析 (400 MB)

~210 秒, 1-2 GB 内存

~30 秒, <50 MB 内存

查询

O(n) 数组扫描

O(log n) SQL 索引

持久化

无（内存缓存）

SQLite 永久存储

跨会话比较

完整加载 2 个 CSV

SQL JOIN（毫秒级）

启动

~5 秒（解析 CSV）

~50 毫秒（打开数据库）

依赖项

csv-parse + zod + sdk

仅 mcp（CSV + SQLite 使用 Python 标准库）

许可证

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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