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DependencyMCP Server

DependencyMCP Server

本地服务
github.com/mkearl开发工具2098 周前更新

关于 DependencyMCP Server

DependencyMCP Server 是一个用于分析代码依赖关系的 MCP 服务,可生成依赖图并给出架构层次与规则检查结果。它面向需要理解代码结构的开发者,支持多种编程语言。

主要功能

  1. 01多语言依赖分析(TypeScript、JavaScript、C#、Python 等)
  2. 02JSON 或 DOT 格式的依赖图生成
  3. 03推断架构层次并按规则校验
  4. 04提取文件的 imports、exports 等元数据
  5. 05基于架构规则的评分机制

适用场景

  1. 01梳理陌生项目的模块依赖关系
  2. 02检查领域层是否违规依赖基础设施层
  3. 03在代码评审中查看架构评分变化

MCP 相关

该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露 analyze_dependencies、get_dependency_graph、get_file_metadata 和 get_architectural_score 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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

DependencyMCP Server

一个模型上下文协议(MCP)服务,可分析代码库以生成依赖关系图和架构洞察。此服务有助于了解多种编程语言中的代码结构、依赖关系和架构模式。

功能

  • 多语言支持:分析 TypeScript、JavaScript、C#、Python 等语言中的依赖关系
  • 依赖关系图生成:以 JSON 或 DOT 格式创建详细的依赖关系图
  • 架构分析:推断架构层,并根据规则进行验证
  • 文件元数据:从源文件中提取导入、导出及其他元数据
  • 评分系统:根据架构规则和模式评估代码库

安装

  1. 克隆仓库
  2. 安装依赖:
npm install
  1. 构建项目:
npm run build

配置

添加到你的 MCP 设置文件中(通常位于 ~/.config/cline/mcp_settings.json 或同等位置):

json { mcpServers: { \DependencyMCP: { \command: \node, \args: [\path/to/dependency-mcp/dist/index.js], \env: { \MAX_LINES_TO_READ: \1000, \CACHE_DIR: \path/to/dependency-mcp/.dependency-cache, \CACHE_TTL: \3600000 } } }

环境变量:

  • MAX_LINES_TO_READ:每个文件最多读取的行数(默认值:1000)
  • CACHE_DIR:存储依赖缓存文件的目录(默认值:.dependency-cache)
  • CACHE_TTL:缓存生存时间,单位为毫秒(默认值:1 小时 = 3600000)

可用工具

analyze_dependencies

分析代码库中的依赖关系并生成依赖关系图。

const result = await client.callTool("DependencyMCP", "analyze_dependencies", {
  path: "/path/to/project",
  excludePatterns: ["node_modules", "dist"], // optional
  maxDepth: 10, // optional
  fileTypes: [".ts", ".js", ".cs"] // optional
});
get_dependency_graph

以 JSON 或 DOT 格式获取代码库的依赖关系图。

const result = await client.callTool("DependencyMCP", "get_dependency_graph", {
  path: "/path/to/project",
  format: "dot" // or "json" (default)
});
get_file_metadata

获取特定文件的详细元数据。

const result = await client.callTool("DependencyMCP", "get_file_metadata", {
  path: "/path/to/file.ts"
});
get_architectural_score

根据架构规则和模式为代码库评分。

const result = await client.callTool("DependencyMCP", "get_architectural_score", {
  path: "/path/to/project",
  rules: [
    {
      pattern: "src/domain/**/*",
      allowed: ["src/domain/**/*"],
      forbidden: ["src/infrastructure/**/*"]
    }
  ]
});

示例输出

依赖关系图(JSON)
{
  "src/index.ts": {
    "path": "src/index.ts",
    "imports": ["./utils", "./services/parser"],
    "exports": ["analyze", "generateGraph"],
    "namespaces": [],
    "architecturalLayer": "Infrastructure",
    "dependencies": ["src/utils.ts", "src/services/parser.ts"],
    "dependents": []
  }
}
架构评分
{
  "score": 85,
  "violations": [
    "src/domain/user.ts -> src/infrastructure/database.ts violates architectural rules"
  ],
  "details": "Score starts at 100 and deducts 5 points per violation"
}

开发

该服务使用 TypeScript 构建,并使用:

  • Zod 进行模式验证
  • diff 进行文件比较
  • minimatch 进行 glob 模式匹配
项目结构
dependency-mcp/
├── src/
│   └── index.mts    # Main server implementation
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
添加对新语言的支持

要添加对新编程语言的支持:

  1. 将文件扩展名添加到默认的 fileTypes 数组
  2. 在 parseFileImports 和 parseFileExports 中实现特定语言的正则表达式模式
  3. 在 inferArchitecturalLayer 中添加任何特定语言的架构模式

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

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。