使用说明（简明可操作指南）

• 项目简介

  • Graph-It-Live 将代码库转化为一个 MCP 服务器，向 AI 助手/LLM 客户端暴露 20 套分析工具、资源数据访问、以及可渲染的 Prompt 模板等能力，客户端通过 MCP 标准与服务器进行 JSON-RPC 请求与响应。
  • 服务器端负责会话管理、能力声明，并提供多传输协议支持（如 Stdio、SSE、WebSocket），用于在各种环境下与 AI 客户端保持稳定通信。

• 主要功能点

  • 资源托管与访问：提供项目资源的统一管理与查询能力，方便 AI 客户端获取代码、依赖和符号信息。
  • 工具注册与执行：提供多达 20 种 MCP 工具，用于分析依赖、扩展节点、查找引用、解析导入、符号图等；工具支持 Toon（Token 优化格式）、JSON、Markdown 等输出形式。
  • Prompt 与渲染：定义并渲染 Prompt 模板，帮助 LLM 客户端以可定制的交互模式获得上下文。
  • JSON-RPC 通信：服务器端接收客户端请求（如读取资源、调用工具、获取 Prompt），返回标准的 JSON-RPC 响应或通知。
  • 会话与能力管理：实现会话管理、能力声明，以及对工具、资源和模板的统一管理。
  • 多传输协议支持：设计上支持多种传输协议，方便在不同环境与客户端使用。

• 安装步骤

  • 务必具备 Node.js 环境（推荐 V20+）。
  • 安装依赖并构建：在仓库根目录执行依赖安装和构建流程，将产物生成 dist 目录。
  • 启动 MCP 服务器：使用产物 dist/mcpServer.mjs（或扩展内启动路径）作为服务器入口，以便 MCP 客户端发现并连接。
  • 在客户端配置 MCP 服务器：客户端通过 MCP 自动发现或按需手动配置服务器信息，建立连接并进行后续调用。

• 服务器配置（示例描述，便于 MCP 客户端读取并建立连接）

  • serverName: 图示的 MCP 服务名称，例如 "graph-it-live".
  • command: 启动服务器的命令，例如 "node".
  • args: 启动参数，例如 ["dist/mcpServer.mjs"]。
  • workDir / extensionPath: 服务器工作目录或扩展根路径，便于定位资源与 WASM/查询文件等。
  • env: 运行时环境变量，例如 WORKSPACE_ROOT 指向工作区根目录、MAX_DEPTH 指定分析深度等。 注：以上为描述性配置要点，实际的 MCP 客户端配置以 JSON 格式规范呈现，便于在不同客户端加载与连接。客户端不需要读到具体实现细节，服务器端负责对接与响应。

• 基本使用方法

  • 启动后，MCP 客户端会自动发现 Graph-It-Live 的工具集合及功能入口。
  • 通过 JSON-RPC 请求调用工具、读取资源、获取 Prompts 等，服务器返回结构化的 JSON-RPC 响应。
  • 结合 Toon 格式输出，可在 token 成本受限的场景下获得更高密度的输出，提升对 LLM 的吞吐效率。
  • 使用多传输协议时，确保客户端与服务器双方的连接通道稳定，以实现低延迟的上下文服务交互。

• 备注

  • 本实现具备完整的 MCP 服务端逻辑，包含 20 套工具、资源管理、Prompts 渲染、以及对外暴露的 API，以支持 LLM/AI 客户端的交互式上下文查询与分析能力。