SCAST

🚀 🔱 静的コード分析と可視化（SCAST）

🔱SCAST は、コードをUML図やフローチャートに変換するプログラミングツールです。コードを解析して抽象構文木（AST）に変換し、静的分析を行い、Mermaid と D3 を用いて可視化します。

2024/9/27 作成者: DKZ

English/日本語

📽️ ビデオデモ
📽️ チュートリアル
📽️ MCP

サポート予定のプログラミング言語:

• JavaScript（acorn を使用）
• TypeScript（現在は typescript を使用、将来的に estree に変更予定）
• C#（現在はカスタムパーサーを使用、将来的にサポート終了）
• Python（filbert に変更予定）
• Vue（後ほどサポート予定）

オンライン版 で試すことができます。また、このリポジトリをダウンロードしてから、ブラウザで SCAST.html を開くこともできます。開発者は npm run server を使用してサーバーにデプロイすることができます。また、MCP サーバーとしてAIクライアントに統合することも可能です。

🚀 クイックスタート

あなたはオンライン版で試すことができます。また、このリポジトリをダウンロードしてから、ブラウザで SCAST.html を開くこともできます。開発者は npm run server を使用してサーバーにデプロイすることができます。また、MCP サーバーとしてAIクライアントに統合することも可能です。

✨ 主な機能

scast_analysis

• 機能：コード分析を実行し、可視化結果を生成します。
• 説明：複数の言語の構文解析と依存関係グラフの生成をサポートします。

scast_retriever

• 機能：コード内の特定の情報を抽出します。
• 説明：データ検索とパターンマッチングに使用されます。

📦 インストール

MCP 機能

1. ソースコードをダウンロード：

   git clone https://github.com/yourusername/scast.git
   cd scast
   

2. 依存関係をインストール：

   npm install
   

3. MCP サーバーを設定：
   • config.json ファイルを作成します。
   • config.json に以下の内容を追加します：

     {
       "port": 3000,
       "host": "localhost",
       "debug": true
     }
     

Ollama AI 統合

• インストール手順：

  pip install oliviaai
  

• ai.js で設定：

  const ai = new OliviaAI({
    apiKey: 'your_api_key',
    model: 'gpt-4'
  });
  

📚 ドキュメント

ESTree 互換性

• 詳細なドキュメントは ESTree を参照してください。

D3 グラフの種類

• 力指向グラフ
• ツリーマップ
• 階層構造グラフ
• ネットワークグラフ
• タイムライングラフ

詳細な内容は以下の画像リンクを参照してください：