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tosin2013

MCP Codebase Insight

by tosin2013

Información sobre la base de código de MCP - WIP

🚧 Desarrollo en progreso

Este proyecto está en desarrollo activo. Las funciones y la documentación se actualizan constantemente.

Descripción general

MCP Codebase Insight es un sistema para analizar y comprender bases de código a través del análisis semántico, la detección de patrones y la gestión de documentación.

Related MCP server: CodeAlive MCP

Estado actual del desarrollo

Funciones completadas

  • ✅ Sistema de almacenamiento vectorial básico

  • ✅ Base de conocimientos básicos

  • ✅ Integración SSE

  • ✅ Marco de pruebas

  • ✅ TDD y marco de depuración (integración con rules_template)

En curso

  • 🔄 Sistema de Gestión de Documentación

  • 🔄 Detección avanzada de patrones

  • 🔄 Optimización del rendimiento

  • Pruebas de integración

  • 🔄 Mejora de las utilidades de depuración

Planificado

  • Documentación API extendida

  • 📋 Complementos de patrones personalizados

  • Estrategias avanzadas de almacenamiento en caché

  • Guías de implementación

  • 📋 Sistema integral de seguimiento de errores

Inicio rápido

  1. Instalación

    pip install mcp-codebase-insight
  2. Uso básico

    from mcp_codebase_insight import CodebaseAnalyzer
    
    analyzer = CodebaseAnalyzer()
    results = analyzer.analyze_code("path/to/code")
  3. Ejecución de pruebas

    # Run all tests
    pytest tests/
    
    # Run unit tests
    pytest tests/unit/
    
    # Run component tests
    pytest tests/components/
    
    # Run tests with coverage
    pytest tests/ --cov=src --cov-report=term-missing
  4. Utilidades de depuración

    from mcp_codebase_insight.utils.debug_utils import debug_trace, DebugContext, get_error_tracker
    
    # Use debug trace decorator
    @debug_trace
    def my_function():
        # Implementation
    
    # Use debug context
    with DebugContext("operation_name"):
        # Code to debug
    
    # Track errors
    try:
        # Risky operation
    except Exception as e:
        error_id = get_error_tracker().record_error(e, context={"operation": "description"})
        print(f"Error recorded with ID: {error_id}")

Pruebas y depuración

Desarrollo basado en pruebas

Este proyecto sigue los principios de desarrollo impulsado por pruebas (TDD):

  1. Escribe primero una prueba fallida (Rojo)

  2. Escriba el código mínimo para que la prueba pase (Verde)

  3. Refactorizar para obtener un código limpio y mantener la aprobación de las pruebas (Refactor)

Nuestra documentación TDD se puede encontrar en docs/tdd/workflow.md .

Marco de depuración

Utilizamos las 9 reglas de depuración de Agans:

  1. Entender el sistema

  2. Haz que fracase

  3. Deja de pensar y mira

  4. Divide y vencerás

  5. Cambia una cosa a la vez

  6. Mantener un registro de auditoría

  7. Compruebe el enchufe

  8. Obtenga una nueva perspectiva

  9. Si no lo arreglaste, no está arreglado

Obtenga más información sobre nuestro enfoque de depuración en docs/debuggers/agans_9_rules.md .

Documentación

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! Consulte nuestra Guía de Contribución para más detalles.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Apoyo

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

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