MCP Server Neurolorap

安装

# 使用 uvx 安装（推荐）
uvx mcp-server-neurolorap

# 或者使用 pip 安装
pip install mcp-server-neurolorap

主要功能

• 代码收集工具：收集项目代码，支持多种编程语言，输出带语法高亮的Markdown
• 项目结构报告工具：分析项目结构和指标，生成详细报告

基本使用

开发者模式

# 启动开发者模式
python -m mcp_server_neurolorap --dev

常用命令：

• help：显示帮助信息
• list_tools：列出可用工具
• collect <path>：从指定路径收集代码
• report [path]：生成项目结构报告
• exit：退出开发者模式

通过MCP工具使用

代码收集

from modelcontextprotocol import use_mcp_tool

# 收集整个项目的代码
result = use_mcp_tool(
    "code_collector",
    {
        "input": ".",
        "title": "我的项目"
    }
)

# 从多个路径收集代码
result = use_mcp_tool(
    "code_collector",
    {
        "input": ["./src", "./tests"],
        "title": "项目文件"
    }
)

项目结构分析

# 生成项目结构报告
result = use_mcp_tool(
    "project_structure_reporter",
    {
        "output_filename": "PROJECT_STRUCTURE_REPORT.md"
    }
)

# 使用自定义忽略模式
result = use_mcp_tool(
    "project_structure_reporter",
    {
        "output_filename": "src_structure.md",
        "ignore_patterns": ["*.pyc", "__pycache__"]
    }
)

文件存储

• 生成的文件存储在 ~/.mcp-docs/<项目名称>/ 目录
• 在项目根目录创建 .neurolora 符号链接指向此目录

自定义忽略模式

在项目根目录创建 .neuroloraignore 文件：

# 依赖
node_modules/
venv/

# 构建
dist/
build/

# 缓存
__pycache__/
*.pyc

若不存在，会自动创建默认忽略文件。

许可证

MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。