Code2flow MCP Server

🚀 Code2Flow MCP サーバー

このプロジェクトは、code2flow コマンドラインツールを MCP (Model Context Protocol) サーバーとしてラッピングしたものです。AI アプリケーションが標準化された MCP プロトコルを通じてコードの呼び出しグラフを生成し、アクセスできるようにします。

🚀 クイックスタート

このサーバーを使用することで、AI アプリケーションがコードの呼び出しグラフを生成してアクセスできます。以下に、インストールと使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• ソースコードを分析し、呼び出しグラフを生成します。
• 複数のプログラミング言語（Python、JavaScript、Ruby、PHP）をサポートします。
• MCP プロトコルを通じてサービスを提供し、AI アプリとの統合が容易です。
• 画像は PNG 形式で出力されます。
• バージョンチェックとコードの複雑度分析機能を提供します。

📦 インストール

インストール要件

• Python 3.7 以上
• Windows 11 またはその他のサポートされるオペレーティングシステム
• PowerShell またはその他のコマンドラインターミナル
• code2flow コマンドラインツールがインストールされていること

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/kursk-ye/code2flow-mcp-server.git
cd code2flow-mcp-server

2. 仮想環境を作成し、アクティブ化します（推奨）。

python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1  # PowerShell で

3. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

4. code2flow コマンドラインツールをインストールします。

pip install code2flow

💻 使用例

基本的な使用法

Python で直接実行する場合

1. MCP サーバーを起動します。

python server.py

MCP ツールを使用する場合

1. MCP Inspector ツールを使用します。

mcp dev server.py

2. Claude Desktop にインストールします。

mcp install server.py

3. Cursor MCP 設定に追加します。

"code2flow": {
  "command": "cmd",
  "args": [
    "/c",
    "python",
    "path/to/server.py"
  ]
}

高度な使用法

以下は、Python MCP クライアントを使用したサンプルコードです。

import asyncio
from mcp.client import MCPClient

async def main():
    # サーバーに接続します。
    client = MCPClient("http://localhost:8000")
    
    # 新しいセッションを作成します。
    session = await client.create_session()
    
    # ツールを呼び出して呼び出しグラフを生成します。
    result = await session.call_tool("generate_call_graph", {
        "source_paths": ["path/to/your/code"],
        "language": "python"
    })
    
    # リソース ID を取得します。
    print(result)
    
    # code2flow のバージョンをチェックします。
    version_result = await session.call_tool("check_code2flow_version")
    print(version_result)
    
    # コードの複雑度を分析します。
    complexity_result = await session.call_tool("analyze_code_complexity", {
        "source_paths": ["path/to/your/code"]
    })
    print(complexity_result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

📚 ドキュメント

利用可能なツール

サーバーは以下の MCP ツールを提供します。

1. generate_call_graph - コードの呼び出しグラフを生成します。
2. check_code2flow_version - code2flow のバージョンをチェックします。
3. analyze_code_complexity - コードの複雑度を分析します。

利用可能なリソース

サーバーは以下の MCP リソースを提供します。

1. help://code2flow - ヘルプドキュメント
2. languages://supported - サポートされる言語のリスト
3. call-graph://画像ID - 生成された呼び出しグラフの画像

構成オプション

サーバーを起動する際に、以下のコマンドライン引数で構成できます。

• --port または -p: サービスがリッスンするポートを指定します（デフォルト: 8000）
• --debug または -d: デバッグモードを有効にします。

例:

python server.py --port 8080 --debug

ファイル構造

プロジェクトのディレクトリ構造は以下の通りです。

code2flow-mcp-server/
├── server.py          # メインサーバーファイル
├── requirements.txt   # 依存関係のリスト
└── README.md          # プロジェクトの説明ドキュメント

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいています。