Ohm MCP

🚀 OHM-MCP

AIによるPythonのリファクタリングとコード品質アシスタント

GitHub Copilot、Cursor IDE、Cline、およびMCP互換のAIアシスタントと連携可能です。

🚀 クイックスタート

インストール

📦 推奨: NPMメソッド (依存関係を自動インストール)

インストールは不要です！NPXを使用して最新バージョンを自動的に実行できます。

npx -y ohm-mcp@latest

これが最も簡単な開始方法です。AIアシスタントに設定を追加するだけです（下記のIDE設定を参照）。

MCP Registry: mcp-name: io.github.Murugarajr/ohm-mcp

🐍 代替: PyPIメソッド (ローカル開発用)

以下の場合にこの方法を使用します。

• Pythonパッケージをローカルで開発する場合
• 特定のPython仮想環境を使用する場合
• カスタマイズのためにソースからインストールする場合

PyPIからインストール:

pip install ohm-mcp

開発用にソースからインストール:

pip install -e .

IDE設定

📦 オプション1: NPX (推奨 - 依存関係を自動インストール)

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["ohm-mcp@latest"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["--package", "/path/to/ohm-mcp-npm", "ohm-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ohm-mcp@latest"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["--package", "/path/to/ohm-mcp-npm", "ohm-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ohm-mcp@latest"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["--package", "/path/to/ohm-mcp-npm", "ohm-mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ohm-mcp@latest"],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ohm-mcp@latest"]
    }
  }
}

[mcp_servers.ohm-mcp]
args = ["-y", "ohm-mcp@latest"]
command = "npx"

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "/Users/username/project/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "ohm_mcp.server"],
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ohm-mcp@latest"]
    }
  }
}

🐍 オプション2: 直接Python (手動設定)

{
  "servers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "ohm_mcp.server"]
    }
  },
  "inputs": []
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "ohm_mcp.server"]
    }
  },
  "inputs": []
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "/Users/username/projects/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "ohm_mcp.server"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "ohm_mcp.server"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "/Users/username/projects/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "ohm_mcp.server"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ohm-mcp": {
      "command": "<python-interpreter-path>",
      "args": ["<path-to-mcp_server.py>"],
      "cwd": "<project-directory>"
    }
  }
}

# Unix/Mac
which python
# または
which python3

# Windows
where python

✨ 主な機能

💻 使用例

基本的な使用法

設定が完了したら、AIアシスタントのチャットで #ohm-mcp.tool_name の形式でツールを参照し、現在のファイルまたは @file_name.py を指定します。

🗑️ 未使用コードの検出

Use #ohm-mcp.detect_dead_code on @utils.py

これにより、以下が検出されます。

• ✅ 未使用のインポート (参照されないインポート文)
• ✅ 未使用の変数 (割り当てられたが読み取られない変数)
• ✅ 到達不能なコード (return/raise/break/continueの後のコード)
• ✅ 未使用の関数 (定義されたが呼び出されない関数)
• ✅ シャドウ変数 (内側のスコープが外側のスコープの変数を隠す)

📋 コードの重複検出

Use #ohm-mcp.detect_code_duplicates to find duplicates in /path/to/project

以下が見つかります。

• ✅ 完全な重複 (100%同一のコードブロック)
• ✅ ほぼ重複 (90%以上の類似度)
• ✅ 重複する関数 (同じ構造で名前が異なる)
• ✅ 重複を排除するためのリファクタリング提案

🏗️ アーキテクチャ分析

Analyze architecture of @my_module.py using #ohm-mcp.analyze_architecture

以下が検出されます。

• ✅ ゴッドオブジェクト (過度に多くの機能を持つクラス)
• ✅ SOLID原則の違反
• ✅ 循環依存
• ✅ 高い結合度の問題

✂️ メソッド抽出リファクタリング

Use #ohm-mcp.extract_method_ast to extract lines 45-60 from @handler.py into a new function called "process_request"

自動的に以下が行われます。

• ✅ 必要なパラメータの検出
• ✅ 戻り値の特定
• ✅ リファクタリングされたコードの生成
• ✅ 統一された差分パッチの作成

🔄 安全なシンボルのリネーム

Use #ohm-mcp.rename_symbol to rename "old_function_name" to "new_function_name" in /path/to/project

特徴:

• ✅ ASTベース (100%正確)
• ✅ 名前の衝突の検出
• ✅ 適用前にすべての出現箇所を表示
• ✅ ドキュメント文字列とコメントの更新

📊 型カバレッジの分析

Analyze type hints in @module.py using #ohm-mcp.analyze_type_hints

以下が提供されます。

• ✅ カバレッジ率と評価
• ✅ 型ヒントが欠けている関数
• ✅ 提案される型アノテーション
• ✅ 優先順位付けされた移行計画

⚡ パフォーマンスの最適化

Use #ohm-mcp.analyze_performance on @slow_module.py

以下が検出されます。

• ✅ ネストされたループ (O(n²)の複雑度)
• ✅ 二次的なリスト操作
• ✅ 繰り返される関数呼び出し (キャッシュが欠けている)
• ✅ ミュータブルなデフォルト引数
• ✅ 非効率な文字列結合

🧪 自動テストの生成

Generate tests for @calculator.py using #ohm-mcp.generate_characterization_tests

以下が作成されます。

• ✅ 正常系のテストケース
• ✅ エッジケース (None、ゼロ、負の値、空)
• ✅ 実行可能なpytestコード
• ✅ リファクタリング前の現在の振る舞いを保持

🎨 デザインパターンの提案

Suggest design patterns for @legacy_code.py using #ohm-mcp.suggest_design_patterns

以下が推奨されます。

• ✅ 長いif/elifチェーンに対するストラテジーパターン
• ✅ 繰り返しのオブジェクト生成に対するファクトリーパターン
• ✅ コールバック地獄に対するオブザーバーパターン
• ✅ 横断的関心事に対するデコレータパターン

🔧 インポートのリファクタリング

Use #ohm-mcp.refactor_imports to update all files in /path/to/project from "old.module" to "new.module"

以下が処理されます。

• ✅ 直接のインポート (import old.module)
• ✅ フロムインポート (from old.module import X)
• ✅ サブモジュールのインポート
• ✅ インポートのエイリアス

🎯 主要ツール (合計30個)

# 入力: 45行目から60行目
result = extract_method_ast(code, 45, 60, "calculate_total")

# 出力: リファクタリングされたコード + パッチ + 自動検出されたパラメータ/戻り値

graph LR
    A[apply_refactoring] --> B{Dry Run?}
    B -->|Yes| C[Show Preview]
    B -->|No| D[Create Backup]
    D --> E[Apply Changes]
    E --> F{Run Tests}
    F -->|Pass| G[Success]
    F -->|Fail| H[Auto Rollback]
    H --> I[rollback_refactoring]

📊 ヘルススコア: 85/100 (良好)
📁 ファイル: 47 | 行数: 12,450 | 技術的負債: 23ポイント

📊 型カバレッジ: 67%
🗑️ 未使用コード: 8つのインポート、12個の変数、3つの関数
⚡ パフォーマンス: 4つのネストされたループ、2つのミュータブルなデフォルト引数
📋 重複: 3つの完全な重複、5つのほぼ重複

💡 一般的なワークフロー

1️⃣ 安全なリファクタリング

generate_characterization_tests → pytest → extract_method_ast → pytest

2️⃣ 重複の排除

detect_code_duplicates → review suggestions → extract_method_ast

3️⃣ 型の移行

analyze_type_hints → follow migration plan → generate_type_stub

4️⃣ パフォーマンスの最適化

analyze_performance → prioritize_by_coverage → apply fixes

5️⃣ モジュールのリファクタリング

refactor_imports(old="myapp.old", new="myapp.new") → review patches

6️⃣ シンボルのリネーム

rename_symbol(old="calc", new="calculate", preview_only=True) → apply

7️⃣ 品質の追跡

generate_quality_report(format="html") → open dashboard → track trends

🎨 ビジュアル例

品質ダッシュボードのプレビュー

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  🔍 コード品質ダッシュボード                  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│                                             │
│       ╭─────────╮     📁 概要           │
│       │   85    │     ファイル: 47             │
│       │  /100   │     行数: 12,450         │
│       ╰─────────╯     技術的負債: 23         │
│     ヘルススコア                            │
│                                             │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  📊 型カバレッジ       ⚡ パフォーマンス       │
│  ████████░░ 67%         🔴 4つのネストされたループ   │
│  120/180 型付け済み          🟡 2つのミュータブルな引数   │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  🗑️ 未使用コード           📋 重複      │
│  8つのインポート              3つの完全な重複             │
│  12個の変数           5つのほぼ重複              │
│  3つの関数                                │
└─────────────────────────────────────────────┘

シンボルのリネームのプレビュー

# 変更前
- def calc(x, y):
-     return x + y
- result = calc(5, 3)

# 変更後
+ def calculate_sum(x, y):
+     return x + y
+ result = calculate_sum(5, 3)

✅ 1つの関数がリネームされました
✅ 3つの呼び出し箇所が更新されました
✅ 0つの衝突が検出されました

🧠 設計原則

🔌 IDE互換性

📊 比較

🎯 使用例

📈 メトリクス

✅ 30個のMCPツール
✅ 40以上の静的チェック
✅ 100% AST正確性
✅ 正規表現パターンなし
✅ ロールバック機能付きの自動実行
✅ 美しいダッシュボード (HTML/JSON/MD)
✅ 汎用的なMCP互換性
✅ 自動バックアップ付きの安全なリファクタリング

🛠️ トラブルシューティング

🤝 コントリビューション

提出する前に実行してください:

./static_analyser.sh  # ruff, mypy, pylint, flake8を実行
pytest                 # すべてのテストが合格する必要があります

🙏 クレジット

Model Context Protocol、Python ASTを使用して構築されています。GitHub Copilot、Cursor IDE、Clineと互換性があります。