Información sobre la base de código de MCP - WIP

🚧 Desarrollo en progreso

Este proyecto está en desarrollo activo. Las funciones y la documentación se actualizan constantemente.

Descripción general

MCP Codebase Insight es un sistema para analizar y comprender bases de código a través del análisis semántico, la detección de patrones y la gestión de documentación.

Related MCP server: CodeAnalysis MCP Server

Estado actual del desarrollo

Funciones completadas

• ✅ Sistema de almacenamiento vectorial básico

• ✅ Base de conocimientos básicos

• ✅ Integración SSE

• ✅ Marco de pruebas

• ✅ TDD y marco de depuración (integración con rules_template)

En curso

• 🔄 Sistema de Gestión de Documentación

• 🔄 Detección avanzada de patrones

• 🔄 Optimización del rendimiento

• Pruebas de integración

• 🔄 Mejora de las utilidades de depuración

Planificado

• Documentación API extendida

• 📋 Complementos de patrones personalizados

• Estrategias avanzadas de almacenamiento en caché

• Guías de implementación

• 📋 Sistema integral de seguimiento de errores

Inicio rápido

1. Instalación

   pip install mcp-codebase-insight

2. Uso básico

   from mcp_codebase_insight import CodebaseAnalyzer
   
   analyzer = CodebaseAnalyzer()
   results = analyzer.analyze_code("path/to/code")

3. Ejecución de pruebas

   # Run all tests
   pytest tests/
   
   # Run unit tests
   pytest tests/unit/
   
   # Run component tests
   pytest tests/components/
   
   # Run tests with coverage
   pytest tests/ --cov=src --cov-report=term-missing

4. Utilidades de depuración

   from mcp_codebase_insight.utils.debug_utils import debug_trace, DebugContext, get_error_tracker
   
   # Use debug trace decorator
   @debug_trace
   def my_function():
    # Implementation
   
   # Use debug context
   with DebugContext("operation_name"):
    # Code to debug
   
   # Track errors
   try:
    # Risky operation
   except Exception as e:
    error_id = get_error_tracker().record_error(e, context={"operation": "description"})
    print(f"Error recorded with ID: {error_id}")

Pruebas y depuración

Desarrollo basado en pruebas

Este proyecto sigue los principios de desarrollo impulsado por pruebas (TDD):

1. Escribe primero una prueba fallida (Rojo)

2. Escriba el código mínimo para que la prueba pase (Verde)

3. Refactorizar para obtener un código limpio y mantener la aprobación de las pruebas (Refactor)

Nuestra documentación TDD se puede encontrar en docs/tdd/workflow.md .

Marco de depuración

Utilizamos las 9 reglas de depuración de Agans:

1. Entender el sistema

2. Haz que fracase

3. Deja de pensar y mira

4. Divide y vencerás

5. Cambia una cosa a la vez

6. Mantener un registro de auditoría

7. Compruebe el enchufe

8. Obtenga una nueva perspectiva

9. Si no lo arreglaste, no está arreglado

Obtenga más información sobre nuestro enfoque de depuración en docs/debuggers/agans_9_rules.md .

Documentación

• Arquitectura del sistema

• Componentes principales

• Referencia de API

• Guía de desarrollo

• Flujos de trabajo

• Flujo de trabajo TDD

• Prácticas de depuración

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! Consulte nuestra Guía de Contribución para más detalles.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Apoyo

• Rastreador de problemas

• Discusiones

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
Need Help?Related Servers