Mcpunk

🚀 MCPunk プロジェクトガイド

MCPunkは、大規模言語モデル（LLM）との対話に特化したコード分析ツールです。このツールは、プロジェクト内のファイルをブロックに分割し、ツールチェーンを通じて解析と実行を行います。

🚀 クイックスタート

MCPunkを使用するには、以下の手順に従ってください。

1. プロジェクト設定：mcp.jsonファイルを作成し、プロジェクト構造とツールチェーンを指定します。
2. サービス起動：コマンドラインまたはデスクトップアプリケーションを使用して、MCPunkサービスを起動します。
3. コード対話：統合開発環境でコーディング、デバッグ、分析を行います。

✨ 主な機能

• コード感知：Pythonやその他の言語の構文ハイライト、自動補完、エラー検出をサポートします。
• 実行可能コンテキスト：対話型環境でコードスニペットを直接実行できます。
• 結果表示：分析結果をテキスト、グラフ、またはHTML形式で表示できます。

📦 インストール

MCPunkを使用するには、以下のシステム要件を満たしている必要があります。

• オペレーティングシステム：Linux、macOS、Windowsをサポートします。
• Pythonバージョン：3.8以上が必要です。
• メモリ要件：少なくとも4GBのRAMが必要で、8GB以上を推奨します。

💻 使用例

基本的な使用法

# mcp.json 設定例
{
  "include": ["src/**/*"],
  "exclude": ["tests", "venv"],
  "parsers": {
    "python": {
      "syntax": true,
      "autoComplete": true,
      "diagnostics": true
    }
  },
  "analyzers": {
    "complexity": {
      "threshold": 20
    },
    "dependency": {
      "track": true
    }
  }
}

高度な使用法

# プロジェクトの初期化
mcp init

# サービスの起動
mcp start --port 8000

# コードの実行
mcpy examples/hello.py

📚 ドキュメント

ツールチェーン

MCPunkは以下の主要なツールを提供します。

mcp

• ファイル管理：プロジェクト内のソースファイルをロードして管理します。
• コード解析：字句解析器と構文木を使用して、コード構造情報を生成します。
• 結果キャッシュ：繰り返し計算を最適化し、パフォーマンスを向上させます。

mcpy

• コード実行：サンドボックス環境でコードスニペットを安全に実行します。
• デバッグサポート：ブレークポイント、変数監視、呼び出しスタック機能を提供します。
• 結果処理：実行結果を処理して表示し、複数の形式で出力をサポートします。

コマンドライン操作

# プロジェクトの初期化
mcp init

# サービスの起動
mcp start --port 8000

# コードの実行
mcpy examples/hello.py

デスクトップアプリケーション

デスクトップアプリケーションを使用すると、ユーザーはプロジェクトファイルを直感的に表示および管理し、対話型分析を行うことができます。

設定オプション

MCPunkは以下の方法で設定することができます。

• 環境変数：MCPUNK_CACHE_SIZEなどの変数を設定します。
• コマンドライン引数：実行時に設定パラメータを指定します。
• 設定ファイル：mcp.jsonを使用して、プロジェクト固有の設定を定義します。

開発ガイド

コード構造

mcpunk/
├── core/          # コアアルゴリズムとツールチェーンの実装
│   ├── parser.py      # ファイルパーサー
│   └── analyzer.py    # コードアナライザー
├── interface/     # ユーザーインターフェースコンポーネント
│   ├── cli.py        # コマンドラインインターフェース
│   └── desktop.py    # デスクトップアプリケーションフレームワーク
└── config/        # 設定管理モジュール
    └── mcp.json.example  # 設定ファイルの例

貢献ガイド

• 問題を報告するには、issueを提出してください。
• バグを修正または機能を追加するには、PRを提出してください。
• 改善提案を行うには、コミュニティディスカッションに参加してください。

よくある質問

インストール問題

• Pythonと依存関係が正しくインストールされていることを確認してください。
• 環境変数の設定を確認し、コマンドが実行可能であることを確認してください。

パフォーマンス問題

• --no-cacheオプションを使用してキャッシュを無効にし、パフォーマンス問題を診断してください。
• プロジェクト設定を最適化し、不要なファイルやアナライザーを除外してください。

将来の開発

MCPunkは、今後のバージョンで以下の機能を追加する予定です。

• AI駆動開発：LLMを利用したコード生成と最適化。
• リアルタイム協働：複数人のオンライン協働開発をサポート。
• クロスプラットフォームサポート：様々なオペレーティングシステムへの互換性を最適化。

参考ドキュメント

• 公式ドキュメント
• APIドキュメント
• コミュニティフォーラム