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Code2Flow MCP 服务器

Code2Flow MCP 服务器

Local
github.com/kursk-yeDeveloper Tools3Updated 84w ago

About Code2Flow MCP 服务器

Code2Flow MCP Server wraps code2flow for AI applications that need to analyze source-code calls. It supports several languages and exposes call-graph generation, version checks, and complexity analysis.

Key features

  1. 01Generate code call graphs
  2. 02Support Python, JavaScript, Ruby, PHP
  3. 03Output graph images as PNG
  4. 04Check code2flow version
  5. 05Analyze code complexity

Use cases

  1. 01Inspect function relationships in a project
  2. 02Generate call graphs for supported languages
  3. 03Check tool versions and code complexity

MCP support

It exposes call-graph generation, version-checking, and complexity-analysis tools over MCP, along with help, supported-language, and generated-graph resources.

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

Code2Flow MCP 服务器

这是一个将 code2flow 命令行工具包装为 MCP (Model Context Protocol) 服务器的项目。它允许 AI 应用程序通过标准化的 MCP 协议生成和访问代码调用图。

功能特点

  • 分析源代码并生成调用图
  • 支持多种编程语言(Python、JavaScript、Ruby、PHP)
  • 通过 MCP 协议提供服务,易于与 AI 应用集成
  • 图像以 PNG 格式输出
  • 提供版本检查和代码复杂度分析功能

安装要求

  • Python 3.7+
  • Windows 11 或其他支持的操作系统
  • PowerShell 或其他命令行终端
  • 已安装 code2flow 命令行工具

安装步骤

  1. 克隆此仓库
git clone https://github.com/kursk-ye/code2flow-mcp-server.git
cd code2flow-mcp-server
  1. 创建并激活虚拟环境(推荐)
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1  # 在 PowerShell 中
  1. 安装依赖项
pip install -r requirements.txt
  1. 安装 code2flow 命令行工具
pip install code2flow

使用方法

直接使用 Python 运行
  1. 启动 MCP 服务器
python server.py
使用 MCP 工具运行
  1. 使用 MCP Inspector 工具
mcp dev server.py
  1. 安装到 Claude Desktop
mcp install server.py
  1. 添加到 Cursor MCP 配置
"code2flow": {
  "command": "cmd",
  "args": [
    "/c",
    "python",
    "path/to/server.py"
  ]
}

可用工具

服务器提供以下 MCP 工具:

  1. generate_call_graph - 生成代码调用图
  2. check_code2flow_version - 检查 code2flow 版本
  3. analyze_code_complexity - 分析代码复杂度

可用资源

服务器提供以下 MCP 资源:

  1. help://code2flow - 帮助文档
  2. languages://supported - 支持的语言列表
  3. call-graph://图像ID - 生成的调用图图像
示例(使用 Python MCP 客户端)
import asyncio
from mcp.client import MCPClient

async def main():
    # 连接到服务器
    client = MCPClient("http://localhost:8000")
    
    # 创建新会话
    session = await client.create_session()
    
    # 调用工具生成调用图
    result = await session.call_tool("generate_call_graph", {
        "source_paths": ["path/to/your/code"],
        "language": "python"
    })
    
    # 获取资源 ID
    print(result)
    
    # 检查code2flow版本
    version_info = await session.call_tool("check_code2flow_version")
    print(version_info)
    
    # 分析代码复杂度
    complexity = await session.call_tool("analyze_code_complexity", {
        "source_path": "path/to/your/code",
        "language": "python"
    })
    print(complexity)

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

配置选项

生成调用图时支持以下参数:

  • source_paths:要分析的源代码文件或目录的路径列表
  • output_path:(可选)输出文件的路径
  • language:(可选)源代码语言(python、js、ruby、php)
  • exclude:(可选)要排除的文件模式列表
  • include:(可选)要包含的文件模式列表

文件结构

  • server.py - 主服务器代码
  • mcp_client_example.py - 客户端示例代码
  • test_server.py - 测试代码
  • requirements.txt - 依赖文件

许可证

MIT

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