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Python MCP上下文分析器

@hesiod-au/python-mcp
1 Stars 85 次浏览 hesiod-au 更新于 2026-08-23

一种模型上下文协议服务器,用于提取和分析Python代码结构,重点关注文件之间的导入/导出关系,以帮助大型语言模型理解代码上下文。

该服务暂未提供标准配置,请参考 README 手动接入

服务介绍

Python MCP 服务器用于代码图提取

此MCP(模型上下文协议)服务器提供了用于提取和分析Python代码结构的工具,重点关注文件之间的导入/导出关系。这是一个轻量级实现,不需要代理系统,因此可以轻松集成到任何Python应用程序中。

特性

  • 代码关系发现:分析Python文件之间的导入关系
  • 智能代码提取:仅提取最相关的代码段以保持在令牌限制内
  • 目录上下文:包括同一目录中的文件以提供更好的上下文
  • 文档包含:始终包含README.md文件(或其变体)以提供项目文档
  • LLM友好格式:使用适当的元数据格式化代码以便于语言模型处理
  • MCP协议支持:完全兼容Model Context Protocol JSON-RPC标准

get_python_code 工具

该服务器公开了一个强大的代码提取工具,它能够:

  • 分析目标Python文件并发现所有导入的模块、类和函数
  • 返回目标文件的完整代码
  • 包括从其他文件引用的所有对象的代码
  • 添加来自同一目录的额外上下文文件
  • 遵守令牌限制以避免压垮语言模型

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/python-mcp-new.git
cd python-mcp-new

# Create a virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows, use: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

环境变量

基于提供的.env.example创建一个.env文件:

# Token limit for extraction
TOKEN_LIMIT=8000

使用方法

为MCP客户端配置

要为此MCP服务器配置MCP兼容客户端(如Codeium Windsurf),请将以下配置添加到客户端的MCP配置文件中:

{
  "mcpServers": {
    "python-code-explorer": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/path/to/python-mcp-new/server.py"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_LIMIT": "8000"
      }
    }
  }
}

/path/to/python-mcp-new/server.py替换为您系统上server.py文件的绝对路径。

您还可以自定义环境变量:

  • TOKEN_LIMIT:代码提取的最大令牌限制(默认值:8000)

使用示例

直接函数调用

from agent import get_python_code

# Get Python code structure for a specific file
result = get_python_code(
    target_file="/home/user/project/main.py",
    root_repo_path="/home/user/project"  # Optional, defaults to target file directory
)

# Process the result
target_file = result["target_file"]
print(f"Main file: {target_file['file_path']}")
print(f"Docstring: {target_file['docstring']}")

# Display related files
for ref_file in result["referenced_files"]:
    print(f"Related file: {ref_file['file_path']}")
    print(f"Object: {ref_file['object_name']}")
    print(f"Type: {ref_file['object_type']}")

# See if we're close to the token limit
print(f"Token usage: {result['token_count']}/{result['token_limit']}")

示例响应(直接函数调用)

{
    "target_file": {
        "file_path": "main.py",
        "code": "import os\nimport sys\nfrom utils.helpers import format_output\n\ndef main():\n    args = sys.argv[1:]\n    if not args:\n        print('No arguments provided')\n        return\n    \n    result = format_output(args[0])\n    print(result)\n\nif __name__ == '__main__':\n    main()",
        "type": "target",
        "docstring": ""
    },
    "referenced_files": [
        {
            "file_path": "utils/helpers.py",
            "object_name": "format_output",
            "object_type": "function",
            "code": "def format_output(text):\n    \"\"\"Format the input text for display.\"\"\"\n    if not text:\n        return ''\n    return f'Output: {text.upper()}'\n",
            "docstring": "Format the input text for display.",
            "truncated": false
        }
    ],
    "additional_files": [
        {
            "file_path": "config.py",
            "code": "# Configuration settings\n\nDEBUG = True\nVERSION = '1.0.0'\nMAX_RETRIES = 3\n",
            "type": "related_by_directory",
            "docstring": "Configuration settings for the application."
        }
    ],
    "total_files": 3,
    "token_count": 450,
    "token_limit": 8000
}

使用MCP协议

列出可用工具

from agent import handle_mcp_request
import json

# List available tools
list_request = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list"
}

response = handle_mcp_request(list_request)
print(json.dumps(response, indent=2))

示例响应(tools/list)

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "get_python_code",
        "description": "Return the code of a target Python file and related files based on import/export proximity.",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "target_file": {
              "type": "string",
              "description": "Path to the Python file to analyze."
            },
            "root_repo_path": {
              "type": "string",
              "description": "Root directory of the repository. If not provided, the directory of the target file will be used."
            }
          },
          "required": ["target_file"]
        }
      }
    ]
  }
}

调用get_python_code工具

from agent import handle_mcp_request
import json

# Call the get_python_code tool
tool_request = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "get_python_code",
        "arguments": {
            "target_file": "/home/user/project/main.py",
            "root_repo_path": "/home/user/project"  # Optional
        }
    }
}

response = handle_mcp_request(tool_request)
print(json.dumps(response, indent=2))

示例响应(tools/call)

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Python code analysis for /home/user/project/main.py"
      },
      {
        "type": "resource",
        "resource": {
          "uri": "resource://python-code/main.py",
          "mimeType": "application/json",
          "data": {
            "target_file": {
              "file_path": "main.py",
              "code": "import os\nimport sys\nfrom utils.helpers import format_output\n\ndef main():\n    args = sys.argv[1:]\n    if not args:\n        print('No arguments provided')\n        return\n    \n    result = format_output(args[0])\n    print(result)\n\nif __name__ == '__main__':\n    main()",
              "type": "target",
              "docstring": ""
            },
            "referenced_files": [
              {
                "file_path": "utils/helpers.py",
                "object_name": "format_output",
                "object_type": "function",
                "code": "def format_output(text):\n    \"\"\"Format the input text for display.\"\"\"\n    if not text:\n        return ''\n    return f'Output: {text.upper()}'\n",
                "docstring": "Format the input text for display.",
                "truncated": false
              }
            ],
            "additional_files": [
              {
                "file_path": "config.py",
                "code": "# Configuration settings\n\nDEBUG = True\nVERSION = '1.0.0'\nMAX_RETRIES = 3\n",
                "type": "related_by_directory",
                "docstring": "Configuration settings for the application."
              }
            ],
            "total_files": 3,
            "token_count": 450,
            "token_limit": 8000
          }
        }
      }
    ],
    "isError": false
  }
}

错误处理

from agent import handle_mcp_request

# Call with invalid file path
faulty_request = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "get_python_code",
        "arguments": {
            "target_file": "/path/to/nonexistent.py"
        }
    }
}

response = handle_mcp_request(faulty_request)
print(json.dumps(response, indent=2))

示例错误响应

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Error processing Python code: No such file or directory: '/path/to/nonexistent.py'"
      }
    ],
    "isError": true
  }
}

测试

运行测试以验证功能:

python -m unittest discover tests

关键组件

  • agent.py:包含get_python_code函数和自定义MCP协议处理器
  • code_grapher.py:实现用于Python代码分析的CodeGrapher
  • server.py:使用MCP Python SDK的完整MCP服务器实现
  • run_server.py:用于运行MCP服务器的CLI工具
  • examples/:展示如何使用MCP服务器和客户端的示例脚本
  • tests/:针对所有功能的全面测试案例

响应格式详情

get_python_code工具返回具有以下字段的结构化JSON对象:

字段 类型 描述
target_file 对象 关于目标 Python 文件的信息
referenced_files 数组 目标文件导入的对象列表
additional_files 数组 来自同一目录的附加上下文文件
total_files 数字 响应中包含的文件总数
token_count 数字 所有包含代码的大致 token 数量
token_limit 数字 配置的提取最大 token 限制

目标文件对象

字段 类型 描述
file_path 字符串 从仓库根目录到文件的相对路径
code 字符串 文件的完整源代码
type 字符串 总是 "target"
docstring 字符串 如果有的话,模块级别的文档字符串

引用文件对象

字段 类型 描述
file_path 字符串 文件的相对路径
object_name 字符串 导入对象的名称(类、函数等)
object_type 字符串 对象类型("class", "function" 等)
code 字符串 特定对象的源代码
docstring 字符串 如果有的话,对象的文档字符串
truncated 布尔值 由于 token 限制代码是否被截断

附加文件对象

字段 类型 描述
file_path 字符串 文件的相对路径
code 字符串 文件的完整源代码
type 字符串 关系类型(例如 "related_by_directory")
docstring 字符串 如果有的话,模块级别的文档字符串

使用 MCP SDK 服务器

此项目现在包含一个使用官方 Python MCP SDK 构建的全功能模型上下文协议 (MCP) 服务器。该服务器以标准化方式公开了我们的代码提取功能,可以与任何 MCP 客户端一起使用,包括 Claude Desktop。

启动服务器

# Start the server with default settings
python run_server.py

# Specify a custom name
python run_server.py --name "My Code Explorer"

# Use a specific .env file
python run_server.py --env-file .env.production

使用 MCP 开发模式

安装了 MCP SDK 后,您可以使用 MCP CLI 在开发模式下运行服务器:

# Install the MCP CLI
pip install "mcp[cli]"

# Start the server in development mode with the Inspector UI
mcp dev server.py

这将启动 MCP Inspector,这是一个用于测试和调试服务器的 Web 界面。

Claude Desktop 集成

您可以将服务器安装到 Claude Desktop 中,直接从 Claude 访问您的代码探索工具:

# Install the server in Claude Desktop
mcp install server.py

# With custom configuration
mcp install server.py --name "Python Code Explorer" -f .env

自定义服务器部署

对于自定义部署,您可以直接使用 MCP 服务器:

from server import mcp

# Configure the server
mcp.name = "Custom Code Explorer"

# Run the server
mcp.run()

使用 MCP 客户端

您可以使用 MCP Python SDK 以编程方式连接到服务器。请参阅 examples/mcp_client_example.py 中提供的示例:

from mcp.client import Client, Transport

# Connect to the server
client = Client(Transport.subprocess(["python", "server.py"]))
client.initialize()

# List available tools
for tool in client.tools:
    print(f"Tool: {tool.name}")

# Use the get_code tool
result = client.tools.get_code(target_file="path/to/your/file.py")
print(f"Found {len(result['referenced_files'])} referenced files")

# Clean up
client.shutdown()

运行示例:

python examples/mcp_client_example.py [optional_target_file.py]

添加额外工具

您可以通过在 server.py 中使用 @mcp.tool() 装饰器来向 MCP 服务器添加额外工具:

@mcp.tool()
def analyze_imports(target_file: str) -> Dict[str, Any]:
    """Analyze all imports in a Python file."""
    # Implementation code here
    return {
        "file": target_file,
        "imports": [],  # List of imports found
        "analysis": ""  # Analysis of the imports
    }
    
@mcp.tool()
def find_python_files(directory: str, pattern: str = "*.py") -> list[str]:
    """Find Python files matching a pattern in a directory."""
    from pathlib import Path
    return [str(p) for p in Path(directory).glob(pattern) if p.is_file()]

您还可以添加资源端点以直接提供数据:

@mcp.resource("python_stats://{directory}")
def get_stats(directory: str) -> Dict[str, Any]:
    """Get statistics about Python files in a directory."""
    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

模型上下文协议集成

此项目全面支持 Model Context Protocol (MCP) 标准,提供了两种实现选项:

  1. 原生 MCP 集成: agent.py 中的原始实现提供了一个直接兼容 MCP 的 JSON-RPC 接口。

  2. MCP SDK 集成: server.py 中的新实现利用了官方的 MCP Python SDK,以提供更强大和功能丰富的体验。

MCP 集成的好处

  • 标准化接口: 使您的工具能够被任何与 MCP 兼容的客户端使用
  • 增强的安全性: 内置权限模型和资源控制
  • 更好的 LLM 集成: 无缝集成到 Claude Desktop 和其他 LLM 平台
  • 改进的开发者体验: 包括像 MCP Inspector 这样的全面工具

MCP 协议版本

此实现支持 MCP 协议版本 0.7.0。

有关 MCP 的更多信息,请参阅官方文档

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