Python Project Analyzer MCP

Python项目分析器MCP服务器

    

一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供用于分析Python项目、提取库签名和检索项目信息的工具。

概述

此MCP服务器提供了帮助AI助手分析Python项目、提取库信息和理解项目依赖关系的工具。它旨在与Claude等MCP兼容客户端一起使用。

特性

• 项目相关性分析：从中提取依赖关系 pyproject.toml 文件
• 文件信息检索：获取项目中文件的详细信息
• 库签名提取：从具有搜索功能的Python库中提取函数和类签名

需求

• Python 3.11+
• 依赖关系：

- mcp>=0.9.1 - pydantic>=2.0.0 - fastapi>=0.90.0 - uvicorn[standard] - httpx>=0.27.0 - toml>=0.10.2 - requests>=2.32.3

安装

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/yourusername/python-project-analyzer-mcp.git
   cd python-project-analyzer-mcp

1. 使用uv安装依赖项：

   uv sync

1. 如果需要，安装其他依赖项：

   # Install a development dependency
   uv add pytest --dev

   # Install a regular dependency
   uv add requests

   # Install dependencies from a specific group
   uv add ruff --group lint

   # Sync all dependencies including development ones
   uv sync

   # Sync only development dependencies
   uv sync --only-dev

   # Sync with specific groups
   uv sync --group lint

   # Sync all groups
   uv sync --all-groups

用法

运行服务器

您可以直接运行服务器：

python mcp_server_sdk.py

连接到Claude或其他MCP客户端

要将此服务器与Claude Desktop一起使用，请执行以下操作：

1. 安装MCP服务器：

   mcp install /path/to/mcp_server_sdk.py --name "Python Project Analyzer"

1. 服务器将出现在Claude的可用工具列表中。

可用工具

1.获取项目依赖关系

从项目的 pyproject.toml 文件。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "get_project_dependencies",
  "params": {
    "project_path": "/path/to/project"
  },
  "id": "request-id"
}

2.获取文件信息

返回指定文件的详细信息。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "get_file_info",
  "params": {
    "file_path": "/path/to/file.py"
  },
  "id": "request-id"
}

3.提取库签名

从指定库中搜索并提取函数或类签名。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "extract_library_signatures",
  "params": {
    "library_name": "json",
    "project_path": "/path/to/project",
    "search_term": "dump",
    "max_results": 5,
    "exact_match": false
  },
  "id": "request-id"
}

测试

运行测试以验证服务器是否正常工作：

pytest test_mcp_client.py

项目结构

• mcp_server_sdk.py：主MCP服务器实现
• helper_script.py：图书馆检查的辅助功能
• test_mcp_client.py：MCP服务器的客户端测试
• test_mcp_server.py：服务器单元测试
• pyproject.toml：项目依赖关系和元数据

了解MCP

这 模型上下文协议（MCP） 是人工智能模型与外部工具和资源交互的标准化方式。关键概念包括：

• 工具：模型可以调用以执行操作或检索信息的函数
• 资源：模型可以参考的外部数据源
• 运输：客户端和MCP服务器之间的通信渠道

该服务器实现了MCP规范，为AI助手提供Python项目分析工具。

学习资源

• MCP官方文件
• MCP Python SDK
• 克劳德桌面

Windsurf上的安装

要在Windsurf环境中安装和使用此MCP服务器，请执行以下步骤：

1. 将存储库克隆到MCP服务器目录中：

   git clone https://github.com/yourusername/python-project-analyzer-mcp.git ~/mcp-servers/mcp-python
   cd ~/mcp-servers/mcp-python

1. 使用uv安装依赖项：

   uv sync

1. 通过更新MCP配置文件配置Windsurf以使用此MCP服务器：

   mkdir -p ~/.codeium/windsurf

1. 创建或更新MCP配置文件：

   cat > ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json << EOF
   {
     "mcp_servers": [
       {
         "name": "python-analyzer",
         "command": ["python", "$HOME/mcp-servers/mcp-python/mcp_server_sdk.py"]
       }
     ]
   }
   EOF

1. 重新启动Windsurf以应用更改。

1. 通过检查MCP服务器是否出现在Windsurf的可用工具列表中来验证安装。

有关更多详细信息，请参阅@web上的Windsurf文档https://docs.windsurf.com

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。

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