Skip to main content
Glama
kushalsai-01

MCP Server Codebase Analyzer

by kushalsai-01

Анализатор кодовой базы MCP-сервера

Промышленный MCP-сервер (Model Context Protocol), который анализирует кодовые базы TypeScript, обнаруживает проблемы со здоровьем кода, получает системные инциденты и генерирует практические планы по устранению неполадок. Поддерживает двойной транспорт (STDIO для локальной разработки, SSE для облачного развертывания). Построен на базе ts-morph, Express и валидации Zod.


🚀 Функции

Три основных инструмента:

  1. analyze_codebase_health — сканирует репозитории TypeScript на наличие:

    • Больших файлов (кандидаты на рефакторинг)

    • Отсутствующих явных типов функций (слабая типизация)

    • Циклических зависимостей (архитектурные проблемы)

    • Использует ts-morph для анализа на уровне AST

  2. fetch_system_incidents — возвращает структурированные данные об инцидентах:

    • Имитационные данные об инцидентах (идеально для тестирования/демонстрации)

    • Настраиваемые задержки и режимы сбоев

    • JSON-ответы, удобные для LLM

  3. generate_remediation_plan — создает практические планы исправлений:

    • Анализ первопричин на основе трассировок стека

    • Пошаговые инструкции по устранению

    • Рекомендации по коду и лучшие практики

    • Оценка уровня риска

Все инструменты возвращают структурированные конверты успеха/ошибки, предназначенные для обработки LLM.

Related MCP server: ts-diagnostics-mcp

Обзор архитектуры

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]

Локальный запуск (STDIO)

  1. Установите зависимости:

    • npm install

  2. Запустите сервер:

    • npm run dev:stdio

  3. Сервер запускается через stdin/stdout и готов к работе с локальными MCP-клиентами.

Запуск с SSE (Express)

  1. Установите переменные окружения:

    • TRANSPORT=sse

    • опционально: AUTH_TOKEN=your-secret-token

  2. Запустите сервер:

    • npm run dev:sse

  3. Эндпоинты:

    • GET /events для потока SSE

    • POST /messages?sessionId=... для сообщений MCP JSON-RPC

Подключение из Cursor

Для локального использования зарегистрируйте Nexus-Core как stdio MCP-сервер:

  • command: node

  • args: dist/index.js (после сборки) или tsx src/index.ts (разработка)

  • env: TRANSPORT=stdio

Для облачного использования настройте ваш MCP-клиент на использование SSE-эндпоинта:

  • stream URL: https://<host>/events

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

  • добавьте Authorization: Bearer <AUTH_TOKEN>, если включена токеновая авторизация.

Примеры промптов

  • "Analyze my repo"

  • "Fetch incidents"

  • "Fix this error"

Переменные окружения

См. .env.example для всех поддерживаемых настроек. Важные параметры:

  • TRANSPORT: stdio или sse

  • TOOL_TIMEOUT_MS: жесткий таймаут для каждого вызова инструмента

  • TS_MORPH_MAX_FILES, TS_MORPH_MAX_DEPTH: ограничители анализа

  • INCIDENT_API_TIMEOUT_MS, INCIDENT_API_RETRIES: элементы управления внешними зависимостями

  • SSE_HEARTBEAT_MS, SSE_SESSION_TTL_MS: жизненный цикл сессии SSE

Промышленное развертывание

Docker

  • Сборка образа: docker build -t nexus-core .

  • Запуск контейнера:

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

Cloud Run

Используйте deploy.sh:

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

Этот скрипт:

  1. Собирает образ контейнера

  2. Отправляет его в GCR

  3. Развертывает в Cloud Run

Надежность и модель ошибок

  • Все запросы к инструментам проверяются с помощью Zod.

  • Ни один вызов инструмента не возвращает необработанные исключения.

  • Ошибки используют стандартный конверт с:

    • code

    • message

    • retryable

    • suggestedAction

    • meta (requestId, toolName, время выполнения)

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

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    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.
    4
    16
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI coding agents to interact with TypeScript projects through compiler-level code intelligence, providing tools for navigation, type information, diagnostics, refactoring, and semantic search.
    29
    342
    3
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to analyze code health in TypeScript/JavaScript projects, providing tools to run analysis, start a dashboard, and get summaries.
    22
    3
    MIT

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/kushalsai-01/mcp-server-codebase-analyser'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server