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gradle-analyzer-mcp

by hpuhsp
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Gradle 依赖分析

一个专为 Android 项目设计的 Gradle 依赖分析工具，支持 Version Catalog (TOML) 配置。

功能特性

1. 依赖分析

  • 分析指定模块的所有依赖配置

  • 支持 implementation, api, kapt, ksp, testImplementation 等配置

  • 识别 Version Catalog 引用（libs.xxx）

  • 识别模块间依赖（project:xxx）

2. 模块管理

  • 列出项目中的所有模块

  • 对比不同模块的依赖差异

  • 查找重复依赖

3. Version Catalog 解析

  • 解析 gradle/libs.versions.toml 文件

  • 提取版本号、库定义、插件定义

  • 支持 bundles 配置

4. 版本检查

  • 检查依赖版本更新（基础功能）

  • 可扩展集成第三方版本检查 API

5. 依赖树生成

  • 调用 Gradle 命令生成完整依赖树

  • 支持指定配置（如 debugRuntimeClasspath）

Related MCP server: Project Explorer MCP Server

安装

前置要求

  • Python 3.10 或更高版本

  • pip 包管理器

方法 1: 从 PyPI 安装（推荐，发布后可用）

pip install gradle-analyzer-mcp

在 Kiro 的 MCP 配置文件中添加（.kiro/settings/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "gradle-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gradle-analyzer-mcp"],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

方法 2: 从 GitHub 源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/hpuhsp/gradle-analyzer-mcp.git
cd gradle-analyzer-mcp

# 安装依赖
pip install -e .

在 Kiro 的 MCP 配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "gradle-analyzer": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/gradle-analyzer-mcp/server.py"],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

方法 3: 使用 uvx 直接运行（无需安装）

{
  "mcpServers": {
    "gradle-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/hpuhsp/gradle-analyzer-mcp.git", "python", "server.py"],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

可用工具

1. analyze_dependencies

分析指定模块的依赖配置

参数：

  • project_path (必需): 项目根目录路径

  • module (可选): 模块名称，默认 "app"

示例：

{
  "project_path": "D:\\WorkPlace\\Android\\Test",
  "module": "app"
}

返回示例：

{
  "module": "app",
  "dependencies": {
    "implementation": [
      "libs.bundles.coroutines",
      "project:msc",
      "project:base"
    ],
    "kapt": [
      "libs.arouter.compiler",
      "libs.hilt.compiler"
    ],
    "ksp": [
      "libs.androidx.room.compiler",
      "libs.glide.ksp"
    ]
  }
}

2. list_all_modules

列出项目中的所有模块

参数：

  • project_path (必需): 项目根目录路径

返回示例：

{
  "total": 4,
  "modules": ["app", "base", "swallow", "msc"]
}

3. parse_version_catalog

解析 libs.versions.toml 文件

参数：

  • project_path (必需): 项目根目录路径

返回示例：

{
  "versions": {
    "agp": "8.7.3",
    "kotlin": "2.0.21",
    "hilt": "2.57.2"
  },
  "libraries": {
    "androidx-core-ktx": "...",
    "hilt-android": "..."
  },
  "plugins": {...},
  "bundles": {...}
}

4. check_version_updates

检查依赖版本更新

参数：

  • project_path (必需): 项目根目录路径

5. find_duplicate_dependencies

查找重复依赖

参数：

  • project_path (必需): 项目根目录路径

返回示例：

{
  "total_duplicates": 5,
  "duplicates": {
    "libs.hilt.android": [
      {"module": "app", "configuration": "implementation"},
      {"module": "base", "configuration": "implementation"}
    ]
  }
}

6. generate_dependency_tree

生成依赖树（调用 Gradle）

参数：

  • project_path (必需): 项目根目录路径

  • module (可选): 模块名称，默认 "app"

7. compare_module_dependencies

对比两个模块的依赖

参数：

  • project_path (必需): 项目根目录路径

  • module1 (必需): 第一个模块名称

  • module2 (必需): 第二个模块名称

使用示例

在 Kiro 中使用

配置好 MCP 服务器后，在 Kiro 中直接对话：

分析 app 模块的依赖
列出项目中的所有模块
查找重复的依赖
对比 app 和 base 模块的依赖差异

技术栈

  • Python 3.10+

  • MCP (Model Context Protocol) 0.9.0+

  • tomli (TOML 解析)

目录结构

gradle-analyzer/
├── server.py           # MCP 服务器主文件
├── pyproject.toml      # Python 项目配置
├── README.md           # 说明文档
└── .gitignore          # Git 忽略文件

扩展建议

  1. 集成版本检查 API：

    • Maven Central API

    • GitHub Releases API

    • 自定义版本服务

  2. 依赖冲突检测：

    • 解析 Gradle 依赖树

    • 识别版本冲突

    • 提供解决方案

  3. 依赖可视化：

    • 生成依赖关系图

    • 导出为 DOT/SVG 格式

  4. 安全扫描：

    • 集成 CVE 数据库

    • 检查已知漏洞

故障排除

问题：找不到 mcp 模块

解决方案：

pip install mcp

问题：找不到 tomli 模块

解决方案：

pip install tomli

问题：Gradle 命令执行失败

解决方案：

  • 确保项目根目录有 gradlew 或 gradlew.bat

  • 检查 Gradle 配置是否正确

  • 尝试手动运行 ./gradlew :app:dependencies

开发与贡献

本地开发

# 克隆仓库
git clone https://github.com/hpuhsp/gradle-analyzer-mcp.git
cd gradle-analyzer-mcp

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 本地测试 MCP 服务器
python server.py

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

  1. Fork 本仓库

  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

  5. 开启 Pull Request

许可证

MIT License

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A
license - permissive license
-
quality - not tested
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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