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Code Reaper

Code Reaper

本地服务
github.com/kaldonia-labs开发工具038 周前更新
代码仓库

关于 Code Reaper

CodeReaper 是面向 Cursor 的 MCP 工具，通过浏览器探索和 V8 覆盖率定位未使用的 JavaScript，并辅助移除。它为清理 Web 项目的开发者提供风险评分、补丁生成和可选验证。

主要功能

  1. 01自动探索浏览器界面
  2. 02V8 覆盖率分析
  3. 03死代码风险评分
  4. 04生成并验证补丁
  5. 05支持补丁回滚

适用场景

  1. 01查找本地网站中的未使用 JavaScript
  2. 02审查死代码删除建议
  3. 03验证或回滚代码补丁

MCP 相关

CodeReaper 作为 MCP 工具集成到 Cursor，提供网站扫描、死代码分析、补丁生成与应用、验证和回滚等工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "codereaper": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codereaper"
      ]
    }
  }
}
启动命令uvx codereaper

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypicodereaper

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

CodeReaper

CodeReaper 是一款面向 Cursor 的 AI 驱动 MCP 工具，可通过探索真实 UI 并捕获 V8 覆盖率，查找和移除无用的 JavaScript 代码。

主要功能

  • 通过 Index 浏览器 Agent 自主探索 UI
  • 使用 V8 精确覆盖率识别执行次数为零的函数
  • 风险评分和移除建议
  • 生成补丁并可选择进行验证回放
  • 集成 MCP，支持 Cursor 工作流

快速安装

pip install codereaper
playwright install chromium
codereaper

首次运行 codereaper 时，它会提示你输入 Gemini API 密钥，并将其保存到全局 ~/.cursor/mcp.json 中，以便 Cursor 之后调用。

其他安装方式

# pipx
pipx run codereaper

前置条件

  • Python 3.11+
  • Playwright Chromium（通过 playwright install chromium 安装）
  • Gemini API 密钥（如果更换提供方，也可使用 OpenAI / Anthropic）

快速开始

  1. 安装并运行 codereaper（它会更新 ~/.cursor/mcp.json）
  2. 重启 Cursor
  3. 向助手提问：

    “查找 http://localhost:3000 上的无用 JavaScript 代码”

使用方法

命令：

codereaper

使用本地源代码映射进行扫描的示例：

“查找 http://localhost:3000 上的无用代码，源代码位于 ./test_site”

MCP 工具

工具描述
find_dead_code完整流程：扫描 + 分析。返回无用代码报告，其中包含文件路径、行号、风险评分和移除建议。
scan_website仅扫描（不进行分析）。返回 scan_id，供后续使用。
analyze_dead_code分析已完成的扫描。需要提供 scan_id。
generate_patches生成用于移除无用代码的统一差异补丁（保守 / 均衡 / 激进）。
get_patch_diff获取补丁的合并差异。
apply_patch将补丁应用于源文件（保存快照以便回滚）。
verify_patch打补丁后重新运行浏览器 Agent，检查是否出现回归问题。
rollback_patch从打补丁前的快照恢复原始文件。
list_scans列出最近的扫描。
get_scan_status获取扫描的详细状态。

故障排除

  • 如果浏览器未打开，请安装 Chromium：playwright install chromium
  • 如果扫描因密钥错误而失败，请确保 ~/.cursor/mcp.json 中存在 GEMINI_API_KEY
  • 如果本地页面无法加载，请确认开发服务器正在运行且可以访问
  • 如果触发 Gemini 速率限制，请在配额窗口重置后重试

更新

  • 02-09-2026：发布 v0.2.3

问题与反馈

请提交问题，并尽可能提供重现步骤和日志。欢迎提供反馈和建议。

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从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。