Code2Flow MCP 服务器

Code2Flow MCP 服务器

镜子 (jìng zi)

MCP-Mirror

开发者工具
访问服务器

README

Code2Flow MCP 服务器

这是一个将 code2flow 命令行工具包装为 MCP (Model Context Protocol) 服务器的项目。它允许 AI 应用程序通过标准化的 MCP 协议生成和访问代码调用图。

功能特点

  • 分析源代码并生成调用图
  • 支持多种编程语言(Python、JavaScript、Ruby、PHP)
  • 通过 MCP 协议提供服务,易于与 AI 应用集成
  • 图像以 PNG 格式输出
  • 提供版本检查和代码复杂度分析功能

安装要求

  • Python 3.7+
  • Windows 11 或其他支持的操作系统
  • PowerShell 或其他命令行终端
  • 已安装 code2flow 命令行工具

安装步骤

  1. 克隆此仓库
git clone https://github.com/kursk-ye/code2flow-mcp-server.git
cd code2flow-mcp-server
  1. 创建并激活虚拟环境(推荐)
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1  # 在 PowerShell 中
  1. 安装依赖项
pip install -r requirements.txt
  1. 安装 code2flow 命令行工具
pip install code2flow

使用方法

直接使用 Python 运行

  1. 启动 MCP 服务器
python server.py

使用 MCP 工具运行

  1. 使用 MCP Inspector 工具
mcp dev server.py
  1. 安装到 Claude Desktop
mcp install server.py
  1. 添加到 Cursor MCP 配置
"code2flow": {
  "command": "cmd",
  "args": [
    "/c",
    "python",
    "path/to/server.py"
  ]
}

可用工具

服务器提供以下 MCP 工具:

  1. generate_call_graph - 生成代码调用图
  2. check_code2flow_version - 检查 code2flow 版本
  3. analyze_code_complexity - 分析代码复杂度

可用资源

服务器提供以下 MCP 资源:

  1. help://code2flow - 帮助文档
  2. languages://supported - 支持的语言列表
  3. call-graph://图像ID - 生成的调用图图像

示例(使用 Python MCP 客户端)

import asyncio
from mcp.client import MCPClient

async def main():
    # 连接到服务器
    client = MCPClient("http://localhost:8000")
    
    # 创建新会话
    session = await client.create_session()
    
    # 调用工具生成调用图
    result = await session.call_tool("generate_call_graph", {
        "source_paths": ["path/to/your/code"],
        "language": "python"
    })
    
    # 获取资源 ID
    print(result)
    
    # 检查code2flow版本
    version_info = await session.call_tool("check_code2flow_version")
    print(version_info)
    
    # 分析代码复杂度
    complexity = await session.call_tool("analyze_code_complexity", {
        "source_path": "path/to/your/code",
        "language": "python"
    })
    print(complexity)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

配置选项

生成调用图时支持以下参数:

  • source_paths:要分析的源代码文件或目录的路径列表
  • output_path:(可选)输出文件的路径
  • language:(可选)源代码语言(python、js、ruby、php)
  • exclude:(可选)要排除的文件模式列表
  • include:(可选)要包含的文件模式列表

文件结构

  • server.py - 主服务器代码
  • mcp_client_example.py - 客户端示例代码
  • test_server.py - 测试代码
  • requirements.txt - 依赖文件

许可证

MIT

推荐服务器

Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
MCP Package Docs Server

MCP Package Docs Server

促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。

精选
本地
TypeScript
Claude Code MCP

Claude Code MCP

一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。

精选
本地
JavaScript
@kazuph/mcp-taskmanager

@kazuph/mcp-taskmanager

用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。

精选
本地
JavaScript
mermaid-mcp-server

mermaid-mcp-server

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。

精选
JavaScript
Jira-Context-MCP

Jira-Context-MCP

MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

精选
TypeScript
Linear MCP Server

Linear MCP Server

一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

精选
JavaScript
Sequential Thinking MCP Server

Sequential Thinking MCP Server

这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。

精选
Python
Curri MCP Server

Curri MCP Server

通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。

官方
本地
JavaScript