A
securityF
licenseA
qualityA Model Context Protocol server that allows LLMs to interact with Python environments, execute code, and manage files within a specified working directory.
Last updated -
9
68
코드 그래프 추출을 위한 Python MCP 서버
이 MCP(Model Context Protocol) 서버는 파일 간 가져오기/내보내기 관계에 중점을 두고 Python 코드 구조를 추출하고 분석하는 도구를 제공합니다. 에이전트 시스템이 필요 없는 가벼운 구현 방식으로 모든 Python 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
특징
코드 관계 검색 : Python 파일 간의 가져오기 관계 분석
스마트 코드 추출 : 토큰 한도 내에 있도록 가장 관련성 있는 코드 섹션만 추출합니다.
디렉토리 컨텍스트 : 더 나은 컨텍스트를 제공하기 위해 동일한 디렉토리의 파일을 포함합니다.
문서 포함 : 프로젝트 문서를 제공하기 위해 항상 README.md 파일(또는 변형)을 포함합니다.
LLM 친화적 포맷팅 : 언어 모델에 대한 적절한 메타데이터로 코드 포맷팅
MCP 프로토콜 지원 : Model Context Protocol JSON-RPC 표준과 완벽하게 호환됩니다.
get_python_code 도구
이 서버는 다음과 같은 강력한 코드 추출 도구를 제공합니다.
대상 Python 파일을 분석하고 가져온 모든 모듈, 클래스 및 함수를 검색합니다.
대상 파일의 전체 코드를 반환합니다.
다른 파일의 모든 참조된 개체에 대한 코드를 포함합니다.
동일한 디렉토리에서 추가 컨텍스트 파일을 추가합니다.
과도한 언어 모델을 방지하기 위해 토큰 제한을 존중합니다.
설치
지엑스피1
환경 변수
제공된 .env.example 을 기반으로 .env 파일을 만듭니다.
# Token limit for extraction
TOKEN_LIMIT=8000
용법
MCP 클라이언트 구성
Codeium Windsurf와 같은 MCP 호환 클라이언트에서 이 MCP 서버를 사용하도록 구성하려면 클라이언트의 MCP 구성 파일에 다음 구성을 추가하세요.
{
"mcpServers": {
"python-code-explorer": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/python-mcp-new/server.py"
],
"env": {
"TOKEN_LIMIT": "8000"
}
}
}
}
/path/to/python-mcp-new/server.py 시스템의 server.py 파일에 대한 절대 경로로 바꾸세요.
환경 변수를 사용자 정의할 수도 있습니다.
TOKEN_LIMIT: 코드 추출을 위한 최대 토큰 한도(기본값: 8000)
사용 예
직접 함수 호출
from agent import get_python_code
# Get Python code structure for a specific file
result = get_python_code(
target_file="/home/user/project/main.py",
root_repo_path="/home/user/project" # Optional, defaults to target file directory
)
# Process the result
target_file = result["target_file"]
print(f"Main file: {target_file['file_path']}")
print(f"Docstring: {target_file['docstring']}")
# Display related files
for ref_file in result["referenced_files"]:
print(f"Related file: {ref_file['file_path']}")
print(f"Object: {ref_file['object_name']}")
print(f"Type: {ref_file['object_type']}")
# See if we're close to the token limit
print(f"Token usage: {result['token_count']}/{result['token_limit']}")
예제 응답(직접 함수 호출)
{
"target_file": {
"file_path": "main.py",
"code": "import os\nimport sys\nfrom utils.helpers import format_output\n\ndef main():\n args = sys.argv[1:]\n if not args:\n print('No arguments provided')\n return\n \n result = format_output(args[0])\n print(result)\n\nif __name__ == '__main__':\n main()",
"type": "target",
"docstring": ""
},
"referenced_files": [
{
"file_path": "utils/helpers.py",
"object_name": "format_output",
"object_type": "function",
"code": "def format_output(text):\n \"\"\"Format the input text for display.\"\"\"\n if not text:\n return ''\n return f'Output: {text.upper()}'\n",
"docstring": "Format the input text for display.",
"truncated": false
}
],
"additional_files": [
{
"file_path": "config.py",
"code": "# Configuration settings\n\nDEBUG = True\nVERSION = '1.0.0'\nMAX_RETRIES = 3\n",
"type": "related_by_directory",
"docstring": "Configuration settings for the application."
}
],
"total_files": 3,
"token_count": 450,
"token_limit": 8000
}
MCP 프로토콜 사용
사용 가능한 도구 목록
from agent import handle_mcp_request
import json
# List available tools
list_request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}
response = handle_mcp_request(list_request)
print(json.dumps(response, indent=2))
예시 응답(도구/목록)
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"result": {
"tools": [
{
"name": "get_python_code",
"description": "Return the code of a target Python file and related files based on import/export proximity.",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"target_file": {
"type": "string",
"description": "Path to the Python file to analyze."
},
"root_repo_path": {
"type": "string",
"description": "Root directory of the repository. If not provided, the directory of the target file will be used."
}
},
"required": ["target_file"]
}
}
]
}
}
get_python_code 도구 호출
from agent import handle_mcp_request
import json
# Call the get_python_code tool
tool_request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "get_python_code",
"arguments": {
"target_file": "/home/user/project/main.py",
"root_repo_path": "/home/user/project" # Optional
}
}
}
response = handle_mcp_request(tool_request)
print(json.dumps(response, indent=2))
예시 응답(도구/통화)
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"result": {
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Python code analysis for /home/user/project/main.py"
},
{
"type": "resource",
"resource": {
"uri": "resource://python-code/main.py",
"mimeType": "application/json",
"data": {
"target_file": {
"file_path": "main.py",
"code": "import os\nimport sys\nfrom utils.helpers import format_output\n\ndef main():\n args = sys.argv[1:]\n if not args:\n print('No arguments provided')\n return\n \n result = format_output(args[0])\n print(result)\n\nif __name__ == '__main__':\n main()",
"type": "target",
"docstring": ""
},
"referenced_files": [
{
"file_path": "utils/helpers.py",
"object_name": "format_output",
"object_type": "function",
"code": "def format_output(text):\n \"\"\"Format the input text for display.\"\"\"\n if not text:\n return ''\n return f'Output: {text.upper()}'\n",
"docstring": "Format the input text for display.",
"truncated": false
}
],
"additional_files": [
{
"file_path": "config.py",
"code": "# Configuration settings\n\nDEBUG = True\nVERSION = '1.0.0'\nMAX_RETRIES = 3\n",
"type": "related_by_directory",
"docstring": "Configuration settings for the application."
}
],
"total_files": 3,
"token_count": 450,
"token_limit": 8000
}
}
}
],
"isError": false
}
}
오류 처리
from agent import handle_mcp_request
# Call with invalid file path
faulty_request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 3,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "get_python_code",
"arguments": {
"target_file": "/path/to/nonexistent.py"
}
}
}
response = handle_mcp_request(faulty_request)
print(json.dumps(response, indent=2))
오류 응답 예시
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 3,
"result": {
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Error processing Python code: No such file or directory: '/path/to/nonexistent.py'"
}
],
"isError": true
}
}
테스트
기능을 확인하기 위해 테스트를 실행하세요.
python -m unittest discover tests
주요 구성 요소
agent.py :
get_python_code함수와 사용자 정의 MCP 프로토콜 핸들러를 포함합니다.code_grapher.py : Python 코드 분석을 위한
CodeGrapher클래스를 구현합니다.server.py : MCP Python SDK를 사용한 전체 MCP 서버 구현
run_server.py : MCP 서버를 실행하기 위한 CLI 도구
예제/ : MCP 서버와 클라이언트를 사용하는 방법을 보여주는 예제 스크립트
tests/ : 모든 기능에 대한 포괄적인 테스트 케이스
응답 형식 세부 정보
get_python_code 도구는 다음 필드가 포함된 구조화된 JSON 객체를 반환합니다.
필드 | 유형 | 설명 |
| 물체 | 대상 Python 파일에 대한 정보 |
| 정렬 | 대상 파일에 의해 가져온 객체 목록 |
| 정렬 | 동일한 디렉토리의 추가 컨텍스트 파일 |
| 숫자 | 응답에 포함된 총 파일 수 |
| 숫자 | 포함된 모든 코드의 토큰의 대략적인 개수 |
| 숫자 | 추출을 위해 구성된 최대 토큰 한도 |
대상 파일 객체
필드 | 유형 | 설명 |
| 끈 | 저장소 루트에서 파일에 대한 상대 경로 |
| 끈 | 파일의 전체 소스 코드 |
| 끈 | 항상 "타겟" |
| 끈 | 사용 가능한 경우 모듈 수준 docstring |
참조된 파일 객체
필드 | 유형 | 설명 |
| 끈 | 파일에 대한 상대 경로 |
| 끈 | 가져온 객체의 이름(클래스, 함수 등) |
| 끈 | 객체의 유형("클래스", "함수" 등) |
| 끈 | 특정 객체의 소스 코드 |
| 끈 | 사용 가능한 경우 객체의 Docstring |
| 부울 | 토큰 제한으로 인해 코드가 잘렸는지 여부 |
추가 파일 객체
필드 | 유형 | 설명 |
| 끈 | 파일에 대한 상대 경로 |
| 끈 | 파일의 전체 소스 코드 |
| 끈 | 관계 유형(예: "related_by_directory") |
| 끈 | 사용 가능한 경우 모듈 수준 docstring |
MCP SDK 서버 사용
이 프로젝트에는 공식 Python MCP SDK를 기반으로 구축된 모든 기능을 갖춘 MCP(Model Context Protocol) 서버가 포함됩니다. 이 서버는 Claude Desktop을 포함한 모든 MCP 클라이언트에서 사용할 수 있는 표준화된 방식으로 코드 추출 기능을 제공합니다.
서버 시작
# Start the server with default settings
python run_server.py
# Specify a custom name
python run_server.py --name "My Code Explorer"
# Use a specific .env file
python run_server.py --env-file .env.production
MCP 개발 모드 사용
MCP SDK가 설치되면 MCP CLI를 사용하여 개발 모드에서 서버를 실행할 수 있습니다.
# Install the MCP CLI
pip install "mcp[cli]"
# Start the server in development mode with the Inspector UI
mcp dev server.py
이렇게 하면 서버를 테스트하고 디버깅하는 웹 인터페이스인 MCP Inspector가 시작됩니다.
Claude 데스크톱 통합
Claude Desktop에 서버를 설치하면 Claude에서 직접 코드 탐색 도구에 액세스할 수 있습니다.
# Install the server in Claude Desktop
mcp install server.py
# With custom configuration
mcp install server.py --name "Python Code Explorer" -f .env
사용자 정의 서버 배포
사용자 정의 배포의 경우 MCP 서버를 직접 사용할 수 있습니다.
from server import mcp
# Configure the server
mcp.name = "Custom Code Explorer"
# Run the server
mcp.run()
MCP 클라이언트 사용
MCP Python SDK를 사용하여 서버에 프로그래밍 방식으로 연결할 수 있습니다. examples/mcp_client_example.py 에서 제공된 예제를 참조하세요.
from mcp.client import Client, Transport
# Connect to the server
client = Client(Transport.subprocess(["python", "server.py"]))
client.initialize()
# List available tools
for tool in client.tools:
print(f"Tool: {tool.name}")
# Use the get_code tool
result = client.tools.get_code(target_file="path/to/your/file.py")
print(f"Found {len(result['referenced_files'])} referenced files")
# Clean up
client.shutdown()
예제를 실행해보세요:
python examples/mcp_client_example.py [optional_target_file.py]
추가 도구 추가
server.py 에서 @mcp.tool() 데코레이터로 함수를 데코레이션하여 MCP 서버에 추가 도구를 추가할 수 있습니다.
@mcp.tool()
def analyze_imports(target_file: str) -> Dict[str, Any]:
"""Analyze all imports in a Python file."""
# Implementation code here
return {
"file": target_file,
"imports": [], # List of imports found
"analysis": "" # Analysis of the imports
}
@mcp.tool()
def find_python_files(directory: str, pattern: str = "*.py") -> list[str]:
"""Find Python files matching a pattern in a directory."""
from pathlib import Path
return [str(p) for p in Path(directory).glob(pattern) if p.is_file()]
리소스 엔드포인트를 추가하여 데이터를 직접 제공할 수도 있습니다.
@mcp.resource("python_stats://{directory}")
def get_stats(directory: str) -> Dict[str, Any]:
"""Get statistics about Python files in a directory."""
from pathlib import Path
stats = {
"directory": directory,
"file_count": 0,
"total_lines": 0,
"average_lines": 0
}
files = list(Path(directory).glob("**/*.py"))
stats["file_count"] = len(files)
if files:
total_lines = 0
for file in files:
with open(file, "r") as f:
total_lines += len(f.readlines())
stats["total_lines"] = total_lines
stats["average_lines"] = total_lines / len(files)
return stats
모델 컨텍스트 프로토콜 통합
이 프로젝트는 MCP(Model Context Protocol) 표준을 완전히 수용하여 두 가지 구현 옵션을 제공합니다.
기본 MCP 통합 :
agent.py의 원래 구현은 MCP와 호환되는 직접적인 JSON-RPC 인터페이스를 제공합니다.MCP SDK 통합 :
server.py의 새로운 구현은 보다 강력하고 기능이 풍부한 환경을 위해 공식 MCP Python SDK를 활용합니다.
MCP 통합의 이점
표준화된 인터페이스 : 모든 MCP 호환 클라이언트에서 도구를 사용할 수 있습니다.
강화된 보안 : 내장된 권한 모델 및 리소스 제어
더 나은 LLM 통합 : Claude Desktop 및 기타 LLM 플랫폼과의 원활한 통합
향상된 개발자 경험 : MCP Inspector와 같은 포괄적인 툴링
MCP 프로토콜 버전
이 구현은 MCP 프로토콜 버전 0.7.0을 지원합니다.
MCP에 대한 자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요.
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
LLM이 코드 컨텍스트를 이해하도록 돕기 위해 파일 간의 가져오기/내보내기 관계에 초점을 맞춰 Python 코드 구조를 추출하고 분석하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.
Related Resources
Related MCP Servers
- -securityAlicense-qualityA Python implementation of the Model Context Protocol that allows applications to provide standardized context for LLMs, enabling creation of servers that expose data and functionality to LLM applications through resources, tools, and prompts.Last updated -MIT License
- AsecurityFlicenseAqualityA comprehensive Model Context Protocol server for advanced code analysis that provides tools for syntax analysis, dependency visualization, and AI-assisted development workflow support.Last updated -284
- AsecurityAlicenseAqualityA Model Context Protocol server that helps large language models process code repositories by providing file tree generation, code merging, and code analysis capabilities.Last updated -322MIT License