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
- 克隆此仓库
git clone https://github.com/kursk-ye/code2flow-mcp-server.git
cd code2flow-mcp-server
- 创建并激活虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1 # 在 PowerShell 中
- 安装依赖项
pip install -r requirements.txt
- 安装 code2flow 命令行工具
pip install code2flow
使用方法
直接使用 Python 运行
- 启动 MCP 服务器
python server.py
使用 MCP 工具运行
- 使用 MCP Inspector 工具
mcp dev server.py
- 安装到 Claude Desktop
mcp install server.py
- 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：
generate_call_graph - 生成代码调用图check_code2flow_version - 检查 code2flow 版本analyze_code_complexity - 分析代码复杂度
可用资源
服务器提供以下 MCP 资源：
help://code2flow - 帮助文档languages://supported - 支持的语言列表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
