Eclipse Legacy Recon MCP

Eclipse Legacy Recon MCP

Cyan Eclipse Technologies が提供 — https://cetech.ai

エージェントにコードベースを指定すると、対象を絞ったアーキテクチャマップ、依存関係／EOL リスク一覧、モダナイゼーション見積もりの入力情報を得られます。

ステータス — 正直なラベル付け

v0.1.0、ローカル、読み取り専用です。stdio 経由の MCP で、Python 標準ライブラリのみを使用します。認証済みとの主張はしていません。最新のベンチカード（-10、2026-10-26）は、従来の JS/TS 全般に関する主張のもとで 22/25 件が不合格でした。オーナーの判断は、製品を恒久的に不合格とすることでも、4 回目の修正を行うことでもなく、CLAIM-SCOPE.md に記載された観測済みの範囲に主張を絞ることです。認証に関する主張を行う前に、範囲を限定した再ベンチが引き続き必要です。カタログエントリー：legacy-recon-mcp（仕様スケッチ：mcp-product-slate-20261023.md §5）。無料です。CETech のレガシーモダナイゼーション事業につなげる、サービス主導のアセスメントファネルです。

主張の範囲 — 観測された内容に限定

CLAIM-SCOPE.md の範囲内で、報告される項目には、根拠とするファイルパスとマニフェストの行、構造上の事実、または推論の根拠が記載されます。エンジンが実装する継続的な UNKNOWN カテゴリには理由が付され、推測によるスタックは提示されません。OBSERVED は、網羅的な一覧ではなく、範囲を限定した肯定的なインベントリです。

正規のスコープノートで名称を挙げて取り下げた内容：分割後の閉じスラッシュがない範囲に続く、JS/TS の複数行ブロックコメントの継続（W1）；閉じスラッシュがない JS/TS 範囲の連鎖（W2）；B-LR-14 の無効行における識別子後続形（W3）；網羅的な OBSERVED の再現率（W4）；動的インポートの観測、または専用の動的インポート UNKNOWN（W5）；.mts／.cts の OBSERVED 抽出（W6）；権限拒否されたサブツリーを含む完全性（W7）；自己参照するシンボリックリンクループを報告してスキップする処理（W8）；ホスト型／認証付き／マルチテナント運用（W9）。

新しい仕組み — 範囲を限定した、証拠に基づく再調査

対象範囲を絞った依存関係インベントリでは、以下を、決して混在させない別々のリストで区別します。

• DECLARED — マニフェストから解析し、証拠としてマニフェストの行を示します。
• OBSERVED — CLAIM-SCOPE.md の範囲内でコード中に見つかった肯定的なインポート報告で、証拠としてファイルと行を示します（内部インポートには internal のフラグを付けます）。網羅的なインベントリではありません。
• INFERRED — 根拠を明記した推論です（例：組み込みマッピングテーブルにより、インポートルート PIL からディストリビューション Pillow を推定する、対応する DECLARED 項目がないインポートから宣言漏れの依存関係を推定する）。

ツール

recon_scan（範囲を絞った統合レポート） · architecture_map · dependency_risk_list · modernization_inputs

すべてのツールは path（必須の文字列）と、任意の max_files（整数、1～50000、既定値 5000。共通の coerce_int_param ガードパターンを使用）を受け取ります。

モダナイゼーションの出力は見積もりではなく、入力情報です。 言語別 LOC、テストファイルの有無／テスト LOC 比率、マニフェストのファイルシステム更新日時に基づくシグナル（明示的にコミット経過時間ではありません — v0.1 では git 履歴は UNKNOWN）、ファンインに基づく結合ホットスポットを示します。工数、費用、期間の数値は出力しません。

対応するマニフェストと EOL ルール

マニフェストパーサー：requirements.txt、Pipfile、pyproject.toml、setup.py／setup.cfg（python_requires）、package.json、composer.json、Gemfile、pom.xml、go.mod、Cargo.toml。ランタイムのピン留め値は .python-version、.nvmrc、.ruby-version、runtime.txt、engines.node、requires-python、pom の java.version から取得します。

EOL リスクの判定には、小規模で明示的な、コード内にバージョン管理されたルールテーブル（recon_engine.py 内の EOL_RULES_VERSION = 2026-10-25.1）のみを使用します。対象は Python 2.7/3.6/3.7/3.8、Node 12/14/16/18、PHP 7.4/8.0、Ruby 2.7/3.0、Django 2.2/3.2/4.0/4.1、AngularJS 1.x、Rails 5.2/6.0、Flask 1.0 です。EOL に関するすべての主張には rule_id を記載します。ルールに一致しない場合、主張は行いません（ルールがないことは、サポートされているという主張にはなりません）。ピン留めされていない宣言済みバージョンは UNPINNED_VERSION として表示されます。

安全性

• 対象コードが実行、インポート、シェル経由で実行されることはありません。ネットワーク呼び出しも行われません。
• シンボリックリンクをたどることはありません。通常の解決可能なシンボリックリンクは報告され、対象ツリーの外を指すものには escape: true のフラグが付けられます。CLAIM-SCOPE.md W8 に記載された例外は、自己参照するシンボリックリンクのループです。この場合、報告してスキップする代わりに、TARGET_PATH_INVALID でスキャンを拒否することがあります。
• バイナリファイルはスキップして件数を記録し、テキストとして解析することはありません。1 MB を超えるファイルもテキスト解析されません。
• 上限に達した場合は明示されます。max_files に達すると truncated: true と MAX_FILES_REACHED が設定され、スキャンが完了したように表示されることはありません。
• 名前付きのフェイルクローズ拒否：TARGET_NOT_FOUND、TARGET_NOT_DIRECTORY、TARGET_EMPTY、TARGET_PATH_INVALID、MAX_FILES_INVALID、ARGUMENTS_INVALID。不正なワイヤー引数は、引数名を示す -32602 となり、未加工の -32603 にはなりません。
• VCS／キャッシュ／ベンダーディレクトリ（.git、__pycache__、node_modules、vendor、…）はスキップされ、一覧に記載されます。

実行方法

python3 server.py                      # stdio
python3 -m unittest discover -s tests  # acceptance + schema fuzz
python3 smoke.py                       # subprocess stdio smoke

フィクスチャ：fixtures/legacy-tree/ — Python と JS が混在する合成のレガシーツリーです。Django 3.2、Python 3.8、Node 16、AngularJS の EOL バージョン固定、バージョンが固定されていない requests、バイナリブロブ、シンボリックリンクによる脱出の試行（escape_link → /etc。存在しない場合はテスト／スモークテストで再作成）を含みます。

制限事項（v0.1）

CLAIM-SCOPE.md が、主張の範囲を定める基準となります。特に、次の制限があります。

• ロックファイルの解析は行いません。Gradle の依存関係抽出にも対応しません。git 履歴も対象外です（マニフェストの経過時間は mtime のみ）。DB／CI／デプロイは常に UNKNOWN カテゴリーであり、EOL テーブルは意図的に小さく、そこに記載されたルールのみを対象とします。
• インポートのスキャンは正規表現ベースであり、AST ベースではありません。OBSERVED 抽出は対象範囲を限定した肯定的なレポートで、物理行ごとに正規表現の一致を最大 1 件取得します。CLAIM-SCOPE.md に記載されたベンチマーク由来の OBSERVED 精度の対象範囲は Python と JS/TS です。Go／Ruby／Java／PHP のインポートパターンについては、ベンチマークで観測された精度の主張は個別に行っていません。
• JS/TS の再現率では、分割された require(/import 形式、1 行内の 2 つ目のインポート、CLAIM-SCOPE.md W4 に記載されたテンプレートによる過剰マスキングのパターンの後にあるインポートを検出できない場合があります。Python の再現率では、1 行内のセミコロンや後続の文を伴うインポート、カンマ区切りリストの 2 つ目のモジュール、バックスラッシュによる継続、相対 from-import を検出できない場合があります。
• 動的インポートを推測して OBSERVED に含めることはなく、動的インポート専用の UNKNOWN エントリーもありません（W5）。
• .mts および .cts ファイルは OBSERVED 抽出の対象になりません（W6）。
• アクセス許可が拒否されたサブディレクトリが、切り詰めフラグなしで除外されることがあります。そのため、このようなツリーについて完全性は主張しません（W7）。

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