MCP Repo Mapper について
MCP Repo Mapperはローカルのコードベースをスキャンし、オンボーディングエージェントに決定的な構造情報を提供します。コード実行やLLM呼び出しを行わず、言語・フレームワークの検出、エントリーポイントやPython依存関係の分析をまとめます。
主な機能
- 01ファイル構成と言語分布のマッピング
- 02Python依存グラフと循環依存の検出
- 03フレームワークとエントリーポイント候補の特定
- 04キャッシュされたリポジトリ構造リソース
活用シーン
- 01エージェントの導入時にコードベースを把握
- 02Pythonの依存関係の循環を発見
- 03アプリケーションのエントリーポイント候補を特定
MCP 対応
FastMCPサーバーとして、コードベースのスキャンと分析をMCPツールで公開し、キャッシュ済みのJSON構造リソースもMCPクライアントに提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
6掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
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詳細
mcp-repo-mapper
mcp-repo-mapper は、リポジトリ構造を決定論的にマッピングする FastMCP サーバーです。ローカルのコードベースをスキャンし、ファイル構造、言語別の件数、Python のインポート依存関係、循環依存の検出、フレームワークの検出、エントリーポイント候補、およびキャッシュされたリポジトリ構造リソースを公開します。
このサーバーは LLM を呼び出さず、ユーザーコードも実行しません。wayfinder のようなコードベースのオンボーディングエージェント向けに、根拠に基づく構造解析ツールとして設計されています。
コードベースのオンボーディングスタック
mcp-repo-mapper は、コードベースのオンボーディングエージェントである Project 6 wayfinder 向けの、3 つの MCP ツールサーバースタックにおける構造レイヤーです。
mcp-repo-mapperは、リポジトリの構造、言語、エントリーポイント、フレームワークの根拠、および Python の依存関係エッジをマッピングします。mcp-ast-explorerは、シンボルに基づく Python の定義、シグネチャ、参照、呼び出しチェーン、およびクラス階層の検索を提供します。mcp-test-runnerは、ローカルの pytest/Jest チェックとカバレッジの概要を実行し、エージェントの主張を実行結果と照合して検証できるようにします。
wayfinder では、このサーバーがアーキテクチャのマッピング段階に情報を提供し、その後に意味的な説明やテストによる検証が始まります。
機能
scan_repo(path)は、ファイル、言語の内訳、エントリーポイント、Python の依存関係グラフ、および検出されたフレームワークを含む、型付けされたリポジトリスキャン結果を返します。find_circular_deps(path)は、静的な依存関係グラフから循環依存を返します。language_breakdown(path)は、ファイル数とバイト数に基づく言語別の件数を返します。detect_framework(path)は、レジストリベースのマーカーを使用して FastAPI、Flask、Django、Express、Spring を検出します。find_entry_points(path)は、Python の main、FastAPI アプリ、パッケージの start スクリプト、Dockerfile、Node のインデックスなど、ランク付けされたエントリーポイント候補を返します。repo-structure://{url_hash}は、ツール呼び出しによってキャッシュに登録された後、キャッシュ済みの JSON スキャン結果を返します。
インストール
uv sync --extra dev
サーバーをローカルで実行します:
uv run mcp-repo-mapper
開発
uv run ruff check .
uv run mypy
uv run pytest
リソースのフロー
リソースの読み取りでは、ツール呼び出しによって登録されたキャッシュを使用します:
scan_repo(path)または別のスキャンベースのツールを呼び出します。- 同じパスを使ってリポジトリハッシュを計算します。
repo-structure://{url_hash}を読み取ります。
URL スキームにはアンダースコアを含められないため、公開リソースには repo-structure://... を使用します。
対象範囲と制限事項
- 依存関係グラフのサポートは現在 Python のみで、静的な
ast解析に基づいています。 - インポートグラフの解決では、スキャン対象のリポジトリ内に存在するモジュールのみを記録します。
- フレームワークの検出は、完全なビルドシステム解析ではなく、ヒューリスティックなマーカー照合です。
- リソースキャッシュはメモリ内にあり、プロセスごとに分離されています。
- サーバーはローカルファイルシステムのパスのみをスキャンします。
ライセンス
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。