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Tree-sitter MCP Server

Tree-sitter MCP Server

本地服务
github.com开发工具03 天前更新

关于 Tree-sitter MCP Server

Tree-sitter MCP Server 为编码 Agent 提供代码的 Tree-sitter 语法树,便于在编写查询或遍历代码前检查节点类型、字段名和位置。它支持多种编程及数据语言。

主要功能

  1. 01按命名节点逐行显示 AST
  2. 02显示节点类型和字段名
  3. 03提供从零开始的行列范围
  4. 04以 ERROR 和 MISSING 标记错误
  5. 05支持多种语言及其别名

适用场景

  1. 01编写 Tree-sitter 查询前检查代码结构
  2. 02查找遍历语法树所需的字段名
  3. 03定位语法错误

MCP 相关

MCP 服务向 MCP 客户端提供 get_tree_sitter_ast 工具,返回代码片段的 Tree-sitter 语法树。

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
安装包
npmtree-sitter-mcp-server0.1.1
cargotree-sitter-mcp-server0.1.1

工具

1

收录的工具列表 · 更新于 2 天前

参数类型必填说明
codestring是要解析的代码。可以是代码片段,不必是完整文件。
languagestring是代码所用的语言,例如 `python`、`tsx`,或 `py`、`ts`、`c#` 等别名;不区分大小写。

详细介绍

Tree-sitter MCP 服务

一个 MCP 服务,可向编码 Agent 展示代码片段的 Tree-sitter 语法树,帮助它们在编写 Tree-sitter 查询或遍历语法树的代码之前,检查节点类型、字段名和位置。

安装

Claude Code:

claude mcp add tree-sitter -- npx -y tree-sitter-mcp-server

Codex:

codex mcp add tree-sitter -- npx -y tree-sitter-mcp-server

其他客户端:

{
  "mcpServers": {
    "tree-sitter": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tree-sitter-mcp-server"]
    }
  }
}

npx 需要 Node.js。若没有 Node.js,请使用 cargo install --locked tree-sitter-mcp-server 安装二进制文件,或从 releases 下载,并将 tree-sitter-mcp-server 用作命令。

VS Code 等可浏览 MCP Registry 的客户端,也可以从中安装。

mcp-name: io.github.joowani/tree-sitter-mcp-server

支持的语言

c、cpp、csharp、go、graphql、hcl、java、javascript、json、jsx、kotlin、php、prisma、 protobuf、python、ruby、rust、sql、swift、terraform、thrift、toml、tsx、typescript、yaml

名称不区分大小写,也支持 c++、c#、py 和 ts 等常见别名。javascript 和 jsx 使用 TypeScript 和 TSX 语法,terraform 使用 HCL 语法。PHP 代码必须以 <?php 开头。

工具

get_tree_sitter_ast 返回 language 中 code 的语法树,每行一个命名节点,并附带字段名和从零开始的 (row-column) 范围。ERROR 和 MISSING 节点表示语法错误。

{
  "language": "python",
  "code": "x = 1"
}
module (0-0) - (0-5)
  expression_statement (0-0) - (0-5)
    assignment (0-0) - (0-5)
      left: identifier (0-0) - (0-1)
      right: integer (0-4) - (0-5)

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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。