MCP サーバー Neurolorap
コード分析とドキュメント化のためのツールを提供する MCP サーバー。
特徴
コード収集ツール
プロジェクト全体からコードを収集する
特定のディレクトリまたはファイルからコードを収集する
複数のパスからコードを収集する
構文強調表示付きのマークダウン出力
目次生成
複数のプログラミング言語のサポート
プロジェクト構造レポーターツール
プロジェクトの構造と指標を分析する
マークダウン形式で詳細なレポートを生成する
ファイルサイズと複雑さの分析
ツリーベースの視覚化
コード編成に関する推奨事項
カスタマイズ可能な無視パターン
Related MCP server: Code Snippet Server
概要
# Using uvx (recommended)
uvx mcp-server-neurolorap
# Or using pip (not recommended)
pip install mcp-server-neurolorap依存関係を手動でインストールしたり設定したりする必要はありません。ツールがコードの分析とドキュメント化に必要なすべての設定を行います。
インストール
マシンにUV >= 0.4.10 がインストールされている必要があります。
サーバーをインストールして実行するには:
# Install using uvx (recommended)
uvx mcp-server-neurolorap
# Or install using pip (not recommended)
pip install mcp-server-neurolorapこれにより、次の処理が自動的に実行されます。
必要な依存関係をすべてインストールする
Cline統合を構成する
すぐに使用できるようにサーバーをセットアップする
このサーバーはClineのMCPプロトコルを通じて利用可能になります。あらゆるプロジェクトのコードを分析・文書化するために使用できます。
使用法
開発者モード
サーバーには、直接対話するための JSON-RPC ターミナル インターフェイスを備えた開発者モードが含まれています。
# Start the server in developer mode
python -m mcp_server_neurolorap --dev使用可能なコマンド:
help: 利用可能なコマンドを表示list_tools: 利用可能な MCP ツールを一覧表示するcollect <path>: 指定されたパスからコードを収集しますreport [path]: プロジェクト構造レポートを生成するexit: 開発者モードを終了する
セッションの例:
> help
Available commands:
- help: Show this help message
- list_tools: List available MCP tools
- collect <path>: Collect code from specified path
- report [path]: Generate project structure report
- exit: Exit the terminal
> list_tools
["code_collector", "project_structure_reporter"]
> collect src
Code collection complete!
Output file: code_collection.md
> report
Project structure report generated: PROJECT_STRUCTURE_REPORT.md
> exit
Goodbye!MCPツールを通じて
コードコレクション
from modelcontextprotocol import use_mcp_tool
# Collect code from entire project
result = use_mcp_tool(
"code_collector",
{
"input": ".",
"title": "My Project"
}
)
# Collect code from specific directory
result = use_mcp_tool(
"code_collector",
{
"input": "./src",
"title": "Source Code"
}
)
# Collect code from multiple paths
result = use_mcp_tool(
"code_collector",
{
"input": ["./src", "./tests"],
"title": "Project Files"
}
)プロジェクト構造分析
# Generate project structure report
result = use_mcp_tool(
"project_structure_reporter",
{
"output_filename": "PROJECT_STRUCTURE_REPORT.md"
}
)
# Analyze specific directory with custom ignore patterns
result = use_mcp_tool(
"project_structure_reporter",
{
"output_filename": "src_structure.md",
"ignore_patterns": ["*.pyc", "__pycache__"]
}
)ファイルストレージ
サーバーは、ファイルの保存に構造化されたアプローチを使用します。
生成されたすべてのファイルは
~/.mcp-docs/<project-name>/に保存されます。プロジェクトルートにこのディレクトリを指す
.neuroloraシンボリックリンクが作成されます。
これにより、次のことが保証されます。
クリーンなプロジェクト構造
一貫したファイル構成
生成されたファイルへの簡単なアクセス
複数のプロジェクトのサポート
異なるOS環境間での信頼性の高いファイル同期
IDE やファイルエクスプローラーでのファイルの高速表示
無視パターンのカスタマイズ
無視するファイルをカスタマイズするには、プロジェクト ルートに.neuroloraignoreファイルを作成します。
# Dependencies
node_modules/
venv/
# Build
dist/
build/
# Cache
__pycache__/
*.pyc
# IDE
.vscode/
.idea/
# Generated files
.neurolora/.neuroloraignoreファイルが存在しない場合は、一般的な無視パターンを含むデフォルトのファイルが作成されます。
発達
リポジトリをクローンする
仮想環境を作成してアクティブ化します。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Unix
# or
.venv\Scripts\activate # On Windows開発依存関係をインストールします。
pip install -e ".[dev]"サーバーを実行します。
# Normal mode (MCP server with stdio transport)
python -m mcp_server_neurolorap
# Developer mode (JSON-RPC terminal interface)
python -m mcp_server_neurolorap --devテスト
このプロジェクトは、自動テストと継続的インテグレーションを通じて高い品質基準を維持しています。
80%以上のコードカバレッジを備えた包括的なテストスイート
Python 3.10、3.11、3.12 での自動テスト
GitHub Actionsによる継続的インテグレーション
定期的なセキュリティスキャンと依存関係チェック
開発とテストの詳細については、PROJECT_SUMMARY.md を参照してください。
コード品質
このプロジェクトでは、さまざまなツールを通じて高いコード品質基準を維持しています。
# Format code
black .
# Sort imports
isort .
# Lint code
flake8 .
# Type check
mypy src tests
# Security check
bandit -r src/
safety checkこれらのチェックはすべて、GitHub Actions を通じてプル リクエストに対して自動的に実行されます。
CI/CDパイプライン
このプロジェクトでは、継続的な統合とデプロイメントに GitHub Actions を使用します。
Python 3.10、3.11、3.12でテストを実行します
コードのフォーマットとスタイルをチェックします
型チェックを実行する
セキュリティスキャンを実行する
カバレッジレポートを生成する
パッケージをビルドして検証する
テスト成果物をアップロードする
変更をマージする前にパイプラインを通過する必要があります。
貢献
貢献を歓迎します!ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。
ライセンス
MITライセンス。詳細はLICENSEファイルを参照してください。
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aindreyway/mcp-server-neurolora-p'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
