MCP Server Analyzer

Python版MCP服务器分析器🐍🔍


 ](https://badge.fury.io/py/mcp-server-analyzer)  ](https://github.com/anselmoo/mcp-server-analyzer/pkgs/container/mcp-server-analyzer)   

🚀 快速开始

VS代码集成（一键安装）

为了快速安装，请使用下面的一键安装按钮之一。..

](https://insiders.vscode.dev/redirect/mcp/install?name=analyzer&config=%7B%22command%22%3A%22docker%22%2C%22args%22%3A%5B%22run%22%2C%22-i%22%2C%22--rm%22%2C%22ghcr.io%2Fanselmoo%2Fmcp-server-analyzer%22%5D%7D) ](https://insiders.vscode.dev/redirect/mcp/install?name=analyzer&config=%7B%22command%22%3A%22docker%22%2C%22args%22%3A%5B%22run%22%2C%22-i%22%2C%22--rm%22%2C%22ghcr.io%2Fanselmoo%2Fmcp-server-analyzer%22%5D%7D&quality=insiders)

对于手动安装，请将以下JSON块添加到VS Code中的用户设置（JSON）文件中。您可以按 Ctrl + Shift + P 和打字 Preferences: Open User Settings (JSON).

您可以选择将其添加到名为的文件中 .vscode/mcp.json 在您的工作空间中。这将允许您与他人共享配置。

请注意 mcp 使用时需要密钥 mcp.json 文件。

使用uvx（推荐）：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "analyzer": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-analyzer"]
      }
    }
  }
}

使用Docker：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "analyzer": {
        "command": "docker",
        "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/anselmoo/mcp-server-analyzer"]
      }
    }
  }
}

通用安装

# Install with uvx (recommended)
uvx install mcp-server-analyzer

# Install with pip
pip install mcp-server-analyzer

# Run with Docker
docker run ghcr.io/anselmoo/mcp-server-analyzer:latest

# Install from source
git clone https://github.com/anselmoo/mcp-server-analyzer.git
cd mcp-server-analyzer
uv sync --dev
uv run mcp-server-analyzer

📋 特性

• 🔍 RUFF分析：全面的Python linting和自动修复
• 🧠 ty类型检查：基于规则的快速Python类型分析诊断
• 🧹 死码检测：使用VULTURE查找未使用的导入、函数和变量
• 📊 质量评分：结合质量指标进行分析
• 🚀 FastMCP框架：高性能MCP服务器实施
• 🐳 Docker就绪：具有安全签名的多架构容器
• 🔒 安全：所有与Sigstore签署的供应链安全版本

📈 分析举例

RUFF Linting预览

参见全面的绒毛分析示例： 📋 RUFF分析预览

VULTURE死码检测预览

探索死代码检测功能： 🧹 脆弱性分析预览

🛠️ 可用工具

🔧 配置

克劳德桌面版

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-analyzer"]
    }
  }
}

泽德

添加到您的Zed settings.json：

"context_servers": {
  "analyzer": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-analyzer"]
  }
}

🧪 发展

先决条件

• Python 3.10+
• 紫外线 （推荐）或pip
• 码头工人 （可选）

设置

# Clone repository
git clone https://github.com/anselmoo/mcp-server-analyzer.git
cd mcp-server-analyzer

# Install dependencies
uv sync --dev

# Run tests
uv run pytest

# Run type checks
uv run ty check src tests

# Run pre-commit hooks
uv tool run pre-commit run --all-files

# Build Docker image
docker build -t mcp-server-analyzer .

测试

# Run all tests
uv run pytest tests/ -v

# Run with coverage
uv run pytest --cov=src/mcp_server_analyzer --cov-report=html

# Test specific functionality
uv run pytest tests/test_server.py::TestAnalyzers::test_ruff_with_sample_code

📊 质量指标

服务器根据以下内容提供质量评分：

• Ruff问题：风格违规、潜在错误、复杂性指标
• ty诊断：静态类型错误和警告
• 死码检测：未使用的导入、函数、变量
• 综合得分：加权质量评估（0-100）

🔒 安全

• 已签署的发布：与签署的所有版本 Sigstore
• 集装箱签名：Docker镜像已签名 共同签署
• 可信发布：PyPI版本使用GitHub OIDC可信发布
• 漏洞扫描：CI/CD中的自动安全扫描
• 供应链安全：SLSA构建级别3合规性

📚 文档

• MCP规范 -了解模型上下文协议
• FastMCP框架 -高性能MCP实施
• Ruff文件 -Python linter和格式化程序
• ty文件 -Python类型检查器和语言服务器
• 秃鹫文档 -死代码查找器

🤝 贡献

欢迎投稿！请查看我们的 贡献指南 了解详情。

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 星体 适用于RUFF和uv
• 詹德里克 塞普 对于VULTURE
• 模型上下文协议 团队
• FastMCP 框架

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由以下材料制成❤️ 更好的Python代码质量