DeepView MCP

DeepView MCP

DeepView MCP は、Cursor や Windsurf などの IDE が Gemini の広大なコンテキストウィンドウを使用して大規模なコードベースを分析できるようにする Model Context Protocol サーバーです。

特長

• コードベース全体を1つのテキストファイルから読み込みます（例：repomix などのツールで作成したファイル）
• Gemini の大きなコンテキストウィンドウを使用してコードベースに問い合わせます
• Cursor や Windsurf など、MCP プロトコルをサポートする IDE に接続します
• コマンドライン引数で Gemini モデルを選択できます

前提条件

• Python 3.13+
• Google AI Studio の Gemini API キー

インストール

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で DeepView を Claude Desktop に自動インストールするには：

npx -y @smithery/cli install @ai-1st/deepview-mcp --client claude

pip の使用

pip install deepview-mcp

使用方法

サーバーの起動

注：サーバーを手動で起動する必要はありません。これらのパラメーターは、IDE の MCP 設定で構成します（下記を参照）。

# Basic usage with default settings
deepview-mcp [path/to/codebase.txt]

# Specify a different Gemini model
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --model gemini-2.0-pro

# Change log level
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --log-level DEBUG

コードベースファイルのパラメーターは任意です。指定しない場合は、問い合わせを行う際に指定する必要があります。

コマンドラインオプション

• --model MODEL：使用する Gemini モデルを指定します（デフォルト：gemini-2.0-flash-lite）
• --log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL}：ログレベルを設定します（デフォルト：INFO）

IDE（Cursor/Windsurf/...）での使用

1. IDE の設定を開きます
2. MCP 設定に移動します
3. 次の設定で新しい MCP サーバーを追加します

   {
     "mcpServers": {
       "deepview": {
         "command": "/path/to/deepview-mcp",
         "args": [],
         "env": {
           "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

Setting a codebase file is optional. If you are working with the same codebase, you can set the default codebase file using the following configuration:

{
   "mcpServers": {
     "deepview": {
       "command": "/path/to/deepview-mcp",
       "args": ["/path/to/codebase.txt"],
       "env": {
         "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
       }
     }
   }
 }

使用する Gemini のバージョンを指定する方法は次のとおりです：

{
   "mcpServers": {
     "deepview": {
       "command": "/path/to/deepview-mcp",
       "args": ["--model", "gemini-2.5-pro-exp-03-25"],
       "env": {
         "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
       }
     }
   }
}

4. MCP サーバーの設定を再読み込みします

利用可能なツール

サーバーは次のツールを1つ提供します：

1. deepview：コードベースについて質問します
   • 必須パラメーター：question — コードベースについて尋ねる質問
   • 任意パラメーター：codebase_file — 問い合わせの前に読み込むコードベースファイルのパス

コードベースの準備

DeepView MCP では、コードベース全体を含む単一のファイルが必要です。repomix を使用して、AI に適した形式でコードベースを準備できます。

repomix の使用

1. 基本的な使い方：プロジェクトディレクトリで repomix を実行し、デフォルトの出力ファイルを作成します：

# Make sure you're using Node.js 18.17.0 or higher
npx repomix

これにより、コードベースを含む repomix-output.xml ファイルが生成されます。

2. カスタム設定：パッケージに含めるファイルと出力形式をカスタマイズするには、設定ファイルを作成します：

npx repomix --init

これにより repomix.config.json ファイルが作成されます。このファイルを編集して、次の項目を設定できます：

• 特定のファイルまたはディレクトリを含める／除外する
• 出力形式を変更する（XML、JSON、TXT）
• 出力ファイル名を設定する
• その他のパッケージ化オプションを設定する

repomix 設定の例

repomix.config.json ファイルの例を示します：

{
  "include": [
    "**/*.py",
    "**/*.js",
    "**/*.ts",
    "**/*.jsx",
    "**/*.tsx"
  ],
  "exclude": [
    "node_modules/**",
    "venv/**",
    "**/__pycache__/**",
    "**/test/**"
  ],
  "output": {
    "format": "xml",
    "filename": "my-codebase.xml"
  }
}

repomix の詳細については、repomix GitHub リポジトリをご覧ください。

ライセンス

MIT

作者

Dmitry Degtyarev ([email protected])