Nuanced

🚀 緻密なMCPサーバー

nuancedライブラリを通じてコード構造分析機能を提供するMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーです。

このMCPサーバーは、LLMが標準化されたツールとリソースを通じて関数呼び出しグラフにアクセスできるようにし、コード構造を理解できるようにします。これにより、AIアシスタントは以下のことができます。

• Pythonリポジトリのコードグラフを初期化する
• 関数呼び出し関係を探索する
• 関数間の依存関係を分析する
• より文脈を考慮したコード支援を提供する

📚 API

ツール

• initialize_graph

  • 指定されたリポジトリパスのコードグラフを初期化します。
  • 入力：repo_path（文字列）

• switch_repository

  • 異なる初期化済みのリポジトリに切り替えます。
  • 入力：repo_path（文字列）

• list_repositories

  • すべての初期化済みのリポジトリをリストします。
  • 入力は不要です。

• get_function_call_graph

  • 特定の関数の呼び出しグラフを取得します。
  • 入力：
    • file_path（文字列）
    • function_name（文字列）
    • repo_path（文字列、オプション）——指定されない場合は、アクティブなリポジトリが使用されます。

• analyze_dependencies

  • コードベース内のすべてのモジュールまたはファイルの依存関係を見つけます。
  • 入力（少なくとも1つ必要）：
    • file_path（文字列、オプション）
    • module_name（文字列、オプション）

• analyze_change_impact

  • 特定の関数を変更した場合の影響を分析します。
  • 入力：
    • file_path（文字列）
    • function_name（文字列）

リソース

• graph://summary

  • 現在ロードされているコードグラフの概要を取得します。
  • パラメータは不要です。

• graph://repo/{repo_path}/summary

  • 特定のリポジトリのコードグラフの概要を取得します。
  • パラメータ：
    • repo_path（文字列）——リポジトリのパス

• graph://function/{file_path}/{function_name}

  • 特定の関数の詳細情報を取得します。
  • パラメータ：
    • file_path（文字列）——関数を含むファイルのパス
    • function_name（文字列）——分析する関数の名前

プロンプト

• analyze_function

  • 呼び出しグラフ付きで関数を分析するためのプロンプトを作成します。
  • パラメータ：
    • file_path（文字列）——関数を含むファイルのパス
    • function_name（文字列）——分析する関数の名前

• impact_analysis

  • 関数を変更した場合の影響を分析するためのプロンプトを作成します。
  • 入力パラメータ：
    • file_path（文字列）——関数を含むファイルのパス
    • function_name（文字列）——分析する関数の名前

• analyze_dependencies_prompt

  • ファイルまたはモジュールの依存関係を分析するためのプロンプトを作成します。
  • 入力パラメータ（少なくとも1つ必要）：
    • file_path（文字列、オプション）——分析するファイルのパス
    • module_name（文字列、オプション）——分析するモジュールの名前

💻 Claude Desktopの使用方法

以下の内容をclaude_desktop_config.jsonに追加してください。

UV

{
  "mcpServers": {
    "nuanced": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/nuanced-mcp",
        "run",
        "nuanced_mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}