项目简介

Neurolorap Code Collector 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在为大型语言模型 (LLM) 客户端提供代码分析和文档生成的功能。它通过 MCP 协议与客户端通信，提供代码收集和项目结构报告工具，帮助 LLM 理解代码上下文。

主要功能点

代码收集工具:
- 从整个项目或指定路径收集代码。
- 支持多种编程语言的代码高亮显示和 Markdown 输出。
- 生成包含目录的 Markdown 文档。
项目结构报告工具:
- 分析项目结构和代码指标。
- 生成 Markdown 格式的详细报告，包含文件大小、复杂度分析和树状可视化。
- 提供代码组织建议。

安装步骤

安装 UV: 确保您的机器上安装了 UV >= 0.4.10。

安装 MCP Server Neurolorap: 使用 'uvx' (推荐) 或 'pip' 安装服务器：

uvx mcp-server-neurolora-p
# 或
pip install mcp-server-neurolora-p

服务器配置

要将 Neurolorap MCP 服务器配置到 MCP 客户端（例如 Cline），您需要提供以下 JSON 格式的服务器配置信息。这通常在客户端的设置中完成，例如 Cline 的 'cline_mcp_settings.json' 文件。

{
  "mcpServers": {
    "neurolorap-code-collector": {  // 服务器名称，可以自定义
      "command": "python",        // MCP 服务器的启动命令，这里使用 python 解释器
      "args": [                   // 启动参数
        "-m",                     // 以模块方式运行
        "mcp_server_neurolorap"   // 模块名称
      ],
      "disabled": false,          // 是否禁用，设置为 false 表示启用
      "alwaysAllow": [],          // 总是允许的操作，默认为空
      "env": {}                   // 环境变量，默认为空，如有需要可以设置 PYTHONPATH 等
    }
  }
}

配置参数说明:

'server name': 服务器在客户端中显示的名称，可以自定义，例如 "neurolorap-code-collector"。
'command': 启动 MCP 服务器的命令，通常是 Python 解释器的路径 ('python' 或 Python 解释器的完整路径)。
'args': 传递给启动命令的参数，'-m mcp_server_neurolorap' 表示以模块方式运行 'mcp_server_neurolorap'。
'disabled': 布尔值，'false' 表示启用服务器，'true' 表示禁用。
'alwaysAllow': 一个字符串列表，用于配置总是允许的操作 (高级配置，通常为空列表)。
'env': 一个键值对对象，用于设置服务器运行时的环境变量 (例如 'PYTHONPATH', 'MCP_PROJECT_ROOT' 等)。

基本使用方法

启动服务器: 安装完成后，可以通过以下命令启动服务器 (默认使用 stdio 传输协议):

uvx mcp-server-neurolora-p
# 或
python -m mcp_server_neurolorap

在 MCP 客户端中使用: 在支持 MCP 协议的客户端 (如 Cline) 中配置上述服务器配置信息。客户端将能够调用服务器提供的 "代码收集工具" 和 "项目结构报告工具" 来分析代码。
开发者模式: 可以使用开发者模式通过 JSON-RPC 终端直接与服务器交互，进行测试和调试:
```
python -m mcp_server_neurolorap --dev
```
在开发者模式下，可以使用 'help' 命令查看可用命令，例如 'list_tools', 'collect <path>', 'report [path]', 'exit'。

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基本使用方法

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