'kit' 工具集包含一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器，旨在为大型语言模型 (LLM) 客户端提供与代码库交互的标准接口。它允许 LLM 访问文件结构、提取代码元素、执行搜索、进行依赖分析以及生成代码摘要。

主要功能点

代码结构探索: 获取文件树、提取函数/类等符号。
代码搜索: 在代码库中进行文本或正则表达式搜索。
代码摘要生成: 利用配置的 LLM 为文件、函数或类生成自然语言摘要。
依赖分析: 分析代码模块或基础设施资源（如 Terraform）之间的依赖关系，发现潜在的循环依赖。
向量搜索: 支持构建代码语义索引并进行向量相似度搜索（需要配置 LLM 嵌入函数）。

安装步骤

通过 pip 安装 'cased-kit' Python 包：

pip install cased-kit

（注意：某些功能（如代码摘要）需要额外安装相应的 LLM SDK，例如 'pip install "cased-kit[openai]"'）

服务器配置

MCP 客户端（如某些 AI 助手或 IDE 插件）需要配置 'kit' MCP 服务器的启动命令和参数来连接。典型的配置信息如下：

{
  "mcpServers": {
    "kit-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kit.mcp"],
      "description": "kit 代码智能工具集 MCP 服务器"
    }
  }
}

其中：

'"kit-mcp"': 服务器的唯一标识符（名称），客户端使用此名称引用服务器。
'"command"': 启动服务器的可执行程序，这里是 'python'。
'"args"': 传递给启动命令的参数列表，'-m kit.mcp' 会执行 'kit' 包内的 MCP 服务器模块。
客户端必须确保运行此 'command' 的环境中已正确安装 'cased-kit' 包。

基本使用方法（面向 MCP 客户端）

一旦 MCP 客户端配置并连接到 'kit-mcp' 服务器，可以通过 MCP 协议调用其暴露的工具和资源。常见交互流程包括：

调用 'open_repository' 工具，提供代码库的本地路径或 URL，获取 'repo_id'。
调用 'get_file_tree' 工具，使用 'repo_id' 获取文件结构列表。
调用 'search_code' 工具，使用 'repo_id' 和查询字符串进行文本搜索。
调用 'extract_symbols' 工具，使用 'repo_id' 和文件路径获取文件中的符号列表。
调用 'get_code_summary' 工具，使用 'repo_id'、文件路径（可选符号名）获取 LLM 生成的代码摘要。
调用 'find_symbol_usages' 工具，使用 'repo_id' 和符号名查找用法。
通过 'mcp://file/{repo_id}/{file_path}' URI 读取文件内容资源。
通过 'mcp://tree/{repo_id}' URI 读取文件树资源。

这些操作都通过标准的 JSON-RPC 请求和响应完成。

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