JinDaGe - mcpunk MCP Details

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🚀 MCPunk 项目指南

MCPunk 是一款专为代码分析打造的工具，用于与大语言模型（LLM）进行交互。它能够将项目中的文件分块处理，并借助工具链完成解析与执行，为开发者提供高效的代码分析体验。

🚀 快速开始

工作流程

项目配置：创建并编辑 mcp.json 文件，以此指定项目结构和工具链。
启动服务：可使用命令行或桌面应用来启动 MCPunk 服务。
代码交互：在集成的开发环境里进行编码、调试和分析。

✨ 主要特性

代码感知：支持 Python 及其他语言的语法高亮、自动完成和错误检测。
可执行上下文：允许在交互式环境中直接运行代码片段。
结果呈现：支持以文本、图表或 HTML 格式展示分析结果。

📦 安装指南

系统要求

操作系统：支持 Linux、macOS 和 Windows。
Python 版本：3.8 及以上版本。
内存要求：至少 4GB RAM，推荐 8GB 及以上。

安装依赖

确保已正确安装 Python 和相关依赖项，同时检查环境变量配置，保证命令可正常执行。

💻 使用示例

基础用法

# mcp.json 配置示例
{
  "include": ["src/**/*"],
  "exclude": ["tests", "venv"],
  "parsers": {
    "python": {
      "syntax": true,
      "autoComplete": true,
      "diagnostics": true
    }
  },
  "analyzers": {
    "complexity": {
      "threshold": 20
    },
    "dependency": {
      "track": true
    }
  }
}

命令行操作

# 初始化项目
mcp init

# 启动服务
mcp start --port 8000

# 执行代码
mcpy examples/hello.py

桌面应用

通过桌面应用，用户能够直观地查看和管理项目文件，开展交互式分析。

📚 详细文档

工具链

MCPunk 提供以下核心工具：

mcp

文件管理：加载和管理项目中的源文件。
代码解析：利用词法分析器和语法树生成代码结构信息。
结果缓存：优化重复计算，提升性能。

mcpy

代码执行：在沙盒环境中安全运行代码片段。
调试支持：提供断点、变量监视和调用堆栈功能。
结果处理：处理并展示执行结果，支持多种格式输出。

配置选项

MCPunk 支持通过以下方式进行配置：

环境变量：设置如 MCPUNK_CACHE_SIZE 等变量。
命令行参数：在运行时指定配置参数。
配置文件：使用 mcp.json 定义项目特定设置。

开发指南

代码结构

mcpunk/
├── core/          # 核心算法和工具链实现
│   ├── parser.py      # 文件解析器
│   └── analyzer.py    # 代码分析器
├── interface/     # 用户界面组件
│   ├── cli.py        # 命令行接口
│   └── desktop.py    # 桌面应用框架
└── config/        # 配置管理模块
    └── mcp.json.example  # 示例配置文件

贡献指南

提交 issue 报告问题。
提交 PR 修复 bug 或添加功能。
参与社区讨论，提出改进建议。

未来发展

MCPunk 计划在后续版本中加入以下功能：

AI 驱动开发：利用 LLM 进行代码生成和优化。
实时协作：支持多人在线协作开发。
跨平台支持：优化对不同操作系统的兼容性。

参考文档

通过以上指南，用户可以全面了解 MCPunk 的功能和使用方法，充分发挥其在代码分析和交互式开发中的潜力。

mcpunk