🧠 MCP Code Assistant

🧠 MCP ベースの AI コード解析ツール

Model Context Protocol (MCP) を基盤とする AI 搭載の開発者向けツールです。LLM エージェントが、構造化された MCP ツール呼び出しを通じてコードベースを操作、解析、デバッグできるようにします。プロジェクト構造のスキャン、コード要素の抽出、Python のアンチパターンの検出が可能です。

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🌟 概要

MCP ベースの AI コード解析ツールは、LLM エージェントと実際のコードベースの間のギャップを埋めます。プロジェクト構造、ファイルの内容、クラスと関数の一覧、バグ検出を、MCP 互換の構造化されたツール呼び出しとして公開します。これにより、AI エージェント（Claude、GPT-4 など）は、手動でコンテキストを入力しなくても、コードベースについて推論し、内容を把握できます。

主な機能：

• 🔗 MCP ツール連携：コードベースの操作を、LLM エージェントが利用できる構造化ツールとして公開します
• 🔍 プロジェクトのスキャン：プロジェクト全体の構造をマッピングし、すべてのコードファイルを特定します
• 🧠 コード解析：Python ファイルからクラス、関数、インポート、グローバル変数を抽出します
• 🔎 パターン検索：正規表現を使用して、コードベース全体から特定のパターンを検索します
• 🐛 バグ検出：Python でよくあるバグやアンチパターンを特定します
• 📁 ファイル管理：プログラムからファイルの内容を更新します

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📋 要件

Python 3.6 以降 — 外部ライブラリは不要です（Python 標準ライブラリのみを使用）

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🔧 インストール

git clone https://github.com/kiranimmadi2/MCP-Server.git
cd MCP-Server

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📚 使い方

コマンドラインインターフェイス

python mcp.py /path/to/your/project [options]

オプション	説明
--scan	プロジェクトディレクトリをスキャンします
--structure	プロジェクト構造を出力します
--analyze <file>	指定した Python ファイルを解析します
--search <regex>	コード内で正規表現パターンを検索します
--bugs	Python ファイル内の潜在的なバグを見つけます

使用例

# Scan and show structure
python mcp.py /path/to/project --scan --structure

# Analyze a file
python mcp.py /path/to/project --analyze path/to/file.py

# Find bugs
python mcp.py /path/to/project --bugs

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🧩 Python ライブラリ／MCP ツールのバックエンドとして使用

from mcp import MCP

mcp = MCP("/path/to/your/project")
mcp.scan_project()
mcp.print_structure()

# Structured output for LLM consumption
analysis = mcp.analyze_python_file("path/to/file.py")
results = mcp.search_code(r"class\s+[A-Z][a-zA-Z0-9_]*")
bugs = mcp.find_bugs()

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🛣️ ロードマップ

• JSON-RPC によるツール登録に対応した完全な MCP サーバーモード
• LLM エージェントとの連携例（Claude + LangChain）
• JavaScript と TypeScript のサポート
• コードの複雑度スコアリング

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📄 ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

純粋な Python で構築。AI ネイティブな開発者のワークフローを想定して設計されています。