Python Code Explorer

🚀 Python コード分析ツール

このプロジェクトは、様々なPythonコード分析機能を提供し、Model Context Protocol (MCP) 標準を完全にサポートしています。

✨ 主な機能

主要機能

1. コード抽出
2. 依存関係分析
3. リソース提供
4. カスタムツール

MCP 統合

このプロジェクトは、MCPプロトコルをサポートするための2つの実装方法を提供します。

1. ネイティブMCP実装：agent.pyにある直接のJSON - RPCインターフェースで、MCPと互換性があります。
2. MCP SDK実装：server.pyにあり、公式のPython MCP SDKを使用しており、より強力で機能豊富な体験を提供します。

利点

• 標準化されたインターフェース：あらゆるMCP互換クライアントであなたのツールを使用できます。
• セキュリティ強化：組み込みの権限モデルとリソース制御があります。
• より良いLLM統合：Claude Desktopや他のLLMプラットフォームとシームレスに統合されます。
• 開発者体験の向上：MCP Inspectorなどの包括的なツールサポートがあります。

MCP プロトコルバージョン

この実装は、MCPプロトコルバージョン0.7.0をサポートしています。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

🚀 クイックスタート

依存関係のインストール

プロジェクトに必要なPythonパッケージをインストールします。

pip install mcp[yaml]

リポジトリのクローン

このリポジトリをローカルにクローンします。

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

エージェントまたはサーバーの起動

必要に応じて、ネイティブMCP実装のエージェントまたはMCP SDK実装のサーバーを起動します。

📦 インストール

ネイティブMCP実装（agent.py）

エージェントの起動

# デフォルト設定で起動
python agent.py

# カスタム名を指定
python agent.py --name "My Code Explorer"

# 特定の.envファイルを使用
python agent.py --env-file .env.production

開発モード

MCP CLIを使用して、開発モードでエージェントを起動します。

# MCP CLIをインストール
pip install "mcp[cli]"

# 開発モードでエージェントを起動し、Inspector UI付き
mcp dev agent.py

MCP SDK実装（server.py）

サーバーの起動

# デフォルト設定でサーバーを起動
python server.py

# カスタム名を指定
python server.py --name "Custom Code Explorer"

# 特定の設定ファイルを使用
python server.py --config config.yaml

Claude Desktopへの統合

このエージェントをClaude Desktopにインストールします。

# エージェントをClaude Desktopにインストール
mcp install agent.py

# カスタム名と設定ファイルを指定
mcp install agent.py --name "Python Code Analyzer" -f config.yaml

カスタムデプロイ

カスタムデプロイの場合は、直接MCPサーバーを使用できます。

from server import Server

# サーバーを構成
server.name = "Custom Python Analyzer"

# サーバーを起動
server.run()

💻 使用例

MCPクライアントの使用

examples/mcp_client_example.pyにサンプルがあります。

from mcp.client import Client, Transport

# サーバーに接続
client = Client(Transport.subprocess(["python", "server.py"]))
client.initialize()

# 利用可能なすべてのツールをリスト表示
for tool in client.tools:
    print(f"Tool: {tool.name}")

# get_codeツールを使用
result = client.tools.get_code(target_file="path/to/your/file.py")
print(f"找到 {len(result['referenced_files'])} 个引用文件")

# 接続を閉じる
client.shutdown()

サンプルを実行するには：

python examples/mcp_client_example.py [optional_target_file.py]

ネイティブMCP実装のサンプル

agent.pyの機能を使用します。

# コードを抽出し、依存関係を分析
python agent.py extract --file /path/to/your/script.py

# リソースを分析
python agent.py analyze-resources --source /path/to/resource

📚 ドキュメント

ネイティブMCP実装の設定

config.yamlにデフォルト設定があります。

log_level: INFO
bind: 0.0.0.0
port: 5000

MCP SDK実装の設定

server_config.yamlにデフォルト設定があります。

name: Python Code Analyzer Server
bind: 0.0.0.0
port: 8000
tools:
  enabled:
    analyze_imports: true
    get_stats: true

🔧 技術詳細

拡張機能

追加ツールの追加

server.pyに、デコレータ@mcp.tool()を使用して他のツールを追加できます。

@mcp.tool()
def analyze_imports(target_file: str) -> Dict[str, Any]:
    """分析Python文件中的所有导入模块"""
    # 実装コード
    return {
        "file": target_file,
        "imports": [],  # インポートモジュールのリスト
        "analysis": ""  # インポート分析結果
    }

リソースエンドポイントの追加

データを提供するためのリソースエンドポイントを追加できます。

@mcp.resource("python_stats://{directory}")
def get_stats(directory: str) -> Dict[str, Any]:
    """获取指定目录中Python文件的统计信息"""
    from pathlib import Path
    stats = {
        "directory": directory,
        "file_count": 0,
        "total_lines": 0,
        "average_lines": 0
    }
    
    files = list(Path(directory).glob("**/*.py"))
    stats["file_count"] = len(files)
    
    if files:
        total_lines = 0
        for file in files:
            with open(file, "r") as f:
                total_lines += len(f.readlines())
        stats["total_lines"] = total_lines
        stats["average_lines"] = total_lines / len(files)
    
    return stats

プロジェクト構造

• agent.py - ネイティブMCP実装のエージェント
• server.py - MCP SDK実装のサーバー
• examples/ - サンプルコード
• config.yaml - デフォルト設定ファイル