GitNexus MCP后端服务器

使用说明（简要概览）

• 项目简介

  • 这是一个围绕 MCP 理念构建的后端服务器实现，旨在向 LLM 客户端以标准化的方式提供代码资源、工具调用能力以及可渲染的提示模板，帮助 AI 做更可靠的代码分析、查询与推理。

• 主要功能点

  • 资源与数据访问：托管与管理“资源”（Resources），便于 AI 获取与使用。
  • 工具注册与执行：注册并暴露多种工具，允许 LLM 发起外部功能调用。
  • Prompt 模板定义与渲染：提供与渲染 Prompts 的能力，支撑可定制的交互模式。
  • JSON-RPC 通信：服务器通过 JSON-RPC 与客户端交互，处理请求并给出响应。
  • 会话与能力声明：负责会话管理、能力列举，并支持多传输协议。
  • 多传输协议支持：实现了标准输入输出（stdio）传输，以及后续可扩展的 HTTP、WebSocket 传输。

• 安装与运行

  • 本仓库包含运行 MCP 服务器所需的服务端代码，核心入口通过 src/mcp/server.ts 实现。结合测试用例可知，服务器可在 stdio 模式下为客户端提供 MCP 服务。

• 服务器配置（MCP 客户端所需信息）

  • 为了让 MCP 客户端连接你的 MCP 服务器，你需要提供一个服务器配置 JSON，包含以下字段：
    • serverName: GitNexus-MCP
    • command: node
    • args: ["dist/mcp/server.js"]
  • 说明：以上配置指示客户端以子进程方式启动服务器，使用标准输入/输出进行 JSON-RPC 通信（stdio 传输）。实际部署中，服务端也支持通过 HTTP/WebSocket 等传输方式，具体可扩展为相应的传输适配层。
  • 备注：MCP 客户端不需要知道服务器的内部实现细节，只需知道服务器名称及启动指令，以建立初始连接。

• 运行与使用

  • 启动 MCP 服务器后，客户端通过配置中的 command/args 启动并连接到服务器（通常通过标准输入输出进行 JSON-RPC 通信）。
  • 客户端可通过 MCP 提供的工具与资源接口请求数据、调用工具、获取 Prompts，并接收相应的 JSON-RPC 响应。

• 注意事项

  • 该实现包含对多种语言与代码库的适配、AST 解析、知识图谱构建等复杂功能模块，实际运行需具备相关依赖（如 tree-sitter、kuzudb、LLVM/嵌入式向量等）。
  • 部署时请确保本机具备所需依赖及运行环境，遵循仓库中的安全与隐私配置。

• 版权与许可

  • 本项目在代码中实现了 MCP 的核心能力，并提供了对资源、工具、Prompts 的管理能力，适用于将 AI 客户端与本地知识图谱后端对接的场景。