Advanced Code Analysis MCP Server

高度なコード分析 MCP サーバー

🚀 ナレッジグラフと AI による洞察を備えた高度なコード分析システム

Neo4j ナレッジグラフ、AI を活用した分析、高度な静的解析を組み合わせた、大規模なコードプロジェクト向けの高機能 MCP サーバーです。

✨ 主な機能

• 🧠 GPT-4／Claude による AI を活用した分析で高度な洞察を提供
• 📊 複雑な関係を把握できる Neo4j による 高度なナレッジグラフ
• 🔍 学習不要の 自然言語クエリ
• 🏗️ 詳細なアーキテクチャ分析
• ⚡ 大規模プロジェクト向けの 並列処理
• 🛡️ セキュリティ分析の自動化
• 📈 包括的な品質指標

🎯 パフォーマンス目標

• 最大 1,000 万行のコードを 30 分以内に処理
• 10 件以上の分析を同時に実行
• ほとんどのクエリで応答時間 1 秒未満
• エンティティと関係の検出精度 95％以上

🚀 クイックセットアップ

システム要件

• Node.js 18+
• Docker と Docker Compose
• 8GB 以上の RAM
• 100GB 以上のディスク容量

Docker を使ったセットアップ

# Clone the project
git clone https://github.com/ItamarZand88/advanced-code-analysis-mcp.git
cd advanced-code-analysis-mcp

# Setup environment configuration
cp .env.example .env
# Edit .env with your settings

# Run the system
docker-compose up -d

# Check status
curl http://localhost:3000/health

ローカルインストール

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Run in development
npm run dev

# Run in production
npm start

📖 基本的な使い方

リポジトリの分析

import { MCPServer } from './dist/index.js';

const server = new MCPServer();

// Start analysis
const result = await server.analyzeRepository(
  'https://github.com/microsoft/vscode',
  'main',
  {
    includeTests: true,
    enableAIInsights: true,
    parallelWorkers: 8
  }
);

console.log(`Job ID: ${result.jobId}`);

自然言語クエリ

// Example queries
const queries = [
  'Show me the most complex functions in the system',
  'Find circular dependencies',
  'Which files are missing tests?',
  'Show me potential security vulnerabilities',
  'What are the main architectural patterns?'
];

for (const query of queries) {
  const result = await server.queryGraph(query, graphId);
  console.log(result.interpretation);
}

高度な API

// Complexity analysis
const complexity = await server.getComplexityAnalysis(graphId);

// Dependency analysis
const dependencies = await server.getDependencyAnalysis(graphId);

// Quality assessment
const quality = await server.getQualityMetrics(graphId);

// Security analysis
const security = await server.getSecurityAnalysis(graphId);

🔧 高度な設定

分析設定

// .env
MAX_CONCURRENT_ANALYSES=10
PARALLEL_WORKERS=16
MAX_FILE_SIZE=50485760  // 50MB
INCLUDE_TESTS=true
ENABLE_AI_INSIGHTS=true

AI の設定

AI_PROVIDER=openai
AI_MODEL=gpt-4
OPENAI_API_KEY=your_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here

Neo4j の設定

NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD=secure_password
NEO4J_DATABASE=codeanalysis

📊 監視と指標

• Neo4j ブラウザー：http://localhost:7474
• Grafana ダッシュボード：http://localhost:3001 (admin/admin)
• Prometheus の指標：http://localhost:9091
• ヘルスチェック：http://localhost:3000/health

🎨 使用例

1. エンタープライズコード監査

Analyze our main system for security issues and code smells

2. 開発者のオンボーディング

Show me the core components and how they interact

3. リファクタリング計画

Find the most tightly coupled components and suggest where to break dependencies

4. パフォーマンス分析

Find bottlenecks and inefficient algorithms

🛠️ 開発

テストの実行

npm test
npm run test:watch
npm run test:coverage

コード品質とリント

npm run lint
npm run lint:fix
npm run format

本番環境向けビルド

npm run build
npm run docker:build

📚 その他のドキュメント

• 📖 API ドキュメント
• 🏗️ アーキテクチャガイド
• 🔧 設定リファレンス
• 🚀 デプロイガイド
• 🤝 貢献ガイドライン

🤝 貢献

1. プロジェクトをフォークします
2. 機能ブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing-feature）
5. プルリクエストを作成します

📄 ライセンス

MIT ライセンスのもとで配布されています。詳細は LICENSE をご覧ください。

🙋‍♂️ サポート

• 📧 メール：[email protected]
• 💬 Discord：コミュニティサーバー
• 🐛 問題：GitHub Issues
• 📖 ドキュメント：ドキュメント全文

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