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kushalsai-01

MCP Server Codebase Analyzer

by kushalsai-01

MCP Server Codebase Analyzer

Ein produktionsreifer MCP-Server (Model Context Protocol), der TypeScript-Codebasen analysiert, Probleme mit der Code-Integrität erkennt, Systemvorfälle abruft und umsetzbare Sanierungspläne erstellt. Unterstützt dualen Transport (STDIO für lokale Entwicklung, SSE für Cloud-Bereitstellung). Erstellt mit ts-morph, Express und Zod-Validierung.


🚀 Funktionen

Drei Kern-Tools:

  1. analyze_codebase_health — Scannt TypeScript-Repositories auf:

    • Große Dateien (potenzielle Kandidaten für Refactoring)

    • Fehlende explizite Funktionstypen (schwache Typisierung)

    • Zirkuläre Abhängigkeiten (architektonische Probleme)

    • Verwendet ts-morph für die Analyse auf AST-Ebene

  2. fetch_system_incidents — Gibt strukturierte Vorfalldaten zurück:

    • Mock-Vorfalldaten (perfekt für Tests/Demos)

    • Konfigurierbare Verzögerungen und Fehlermodi

    • LLM-freundliche JSON-Antworten

  3. generate_remediation_plan — Erstellt umsetzbare Korrekturpläne:

    • Ursachenanalyse anhand von Stack-Traces

    • Schritt-für-Schritt-Sanierungsschritte

    • Code-Vorschläge und Best Practices

    • Risikobewertung

Alle Tools geben strukturierte Erfolgs-/Fehler-Umschläge zurück, die für die LLM-Verarbeitung konzipiert sind.

Related MCP server: ts-diagnostics-mcp

Architekturübersicht

flowchart LR
    Client[McpClient] --> Runtime[RuntimeSelector]
    Runtime -->|stdio| Stdio[StdioTransportAdapter]
    Runtime -->|sse| Sse[SseTransportAdapter]
    Stdio --> Server[McpServer]
    Sse --> Server
    Server --> Registry[ToolRegistry]
    Registry --> ToolA[analyze_codebase_health]
    Registry --> ToolB[fetch_system_incidents]
    Registry --> ToolC[generate_remediation_plan]

Lokaler Betrieb (STDIO)

  1. Abhängigkeiten installieren:

    • npm install

  2. Server starten:

    • npm run dev:stdio

  3. Der Server startet über stdin/stdout und ist bereit für lokale MCP-Clients.

Betrieb mit SSE (Express)

  1. Umgebung festlegen:

    • TRANSPORT=sse

    • optional: AUTH_TOKEN=your-secret-token

  2. Server starten:

    • npm run dev:sse

  3. Endpunkte:

    • GET /events für SSE-Stream

    • POST /messages?sessionId=... für MCP JSON-RPC-Nachrichten

Verbindung von Cursor

Für die lokale Nutzung registrieren Sie Nexus-Core als stdio MCP-Server:

  • Befehl: node

  • Argumente: dist/index.js (nach dem Build) oder tsx src/index.ts (dev)

  • Umgebung: TRANSPORT=stdio

Für die gehostete Nutzung konfigurieren Sie Ihren MCP-Client für die Verwendung des SSE-Endpunkts:

  • Stream-URL: https://<host>/events

  • Nachrichten-URL: https://<host>/messages?sessionId=<session-id>

  • Fügen Sie Authorization: Bearer <AUTH_TOKEN> hinzu, falls Token-Authentifizierung aktiviert ist.

Beispiel-Prompts

  • "Analysiere mein Repo"

  • "Rufe Vorfälle ab"

  • "Behebe diesen Fehler"

Umgebungsvariablen

Siehe .env.example für alle unterstützten Einstellungen. Wichtige Kontrollen:

  • TRANSPORT: stdio oder sse

  • TOOL_TIMEOUT_MS: Hard-Timeout für jeden Tool-Aufruf

  • TS_MORPH_MAX_FILES, TS_MORPH_MAX_DEPTH: Analyse-Leitplanken

  • INCIDENT_API_TIMEOUT_MS, INCIDENT_API_RETRIES: Kontrollen für externe Abhängigkeiten

  • SSE_HEARTBEAT_MS, SSE_SESSION_TTL_MS: SSE-Sitzungslebenszyklus

Produktionsbereitstellung

Docker

  • Image bauen: docker build -t nexus-core .

  • Container ausführen:

    • docker run -e TRANSPORT=sse -e PORT=8080 -p 8080:8080 nexus-core

Cloud Run

Verwenden Sie deploy.sh:

PROJECT_ID=<gcp-project> REGION=<region> SERVICE=nexus-core ./deploy.sh

Dieses Skript:

  1. Baut das Container-Image

  2. Pusht es zu GCR

  3. Stellt es auf Cloud Run bereit

Zuverlässigkeit und Fehlermodell

  • Alle Tool-Anfragen werden mit Zod validiert.

  • Keine Tool-Ausführung gibt unbehandelte Ausnahmen zurück.

  • Fehler verwenden einen Standard-Umschlag mit:

    • code

    • message

    • retryable

    • suggestedAction

    • meta (requestId, toolName, Timing)

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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    Enables intelligent analysis of codebases to generate comprehensive documentation, calculate documentation coverage, and identify missing documentation with severity levels. Supports TypeScript, JavaScript, and Python with AI-powered suggestions for documentation improvements.
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    Enables AI assistants to analyze code health in TypeScript/JavaScript projects, providing tools to run analysis, start a dashboard, and get summaries.
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