adaptus-mcp-server by shimizumasaru - MCP Server

Adaptus MCP Server

コード品質分析と設計改善のためのMCP（Model Context Protocol）サーバー

📋 概要

Adaptusは、Pythonコードの技術的負債を分析し、設計改善提案を提供するMCPサーバーです。静的解析とAIを組み合わせることで、効率的なコード品質改善を実現します。

🚀 主な機能

🔍 コード分析 (`analyze_debt`)

Pythonコードの基本的なメトリクスを抽出
負債スコアを計算（SQALE/SIG互換の計算式）
複数ファイルの一括分析に対応

📐 設計提案 (`propose_design`)

クラス図の雛形をMermaid形式で生成
設計改善の具体的な計画を提案
関心分離を徹底したアーキテクチャ案を提示

✅ パッチ検証 (`verify_patch`)

外部ビルドコマンドの実行
テストスイートの自動実行
CI/CDパイプラインとの連携

📊 スコア計算式リソース

負債スコアの計算式をJSON形式で提供
重み付け設定の参照
定期的な較正を推奨

🛠️ インストール

前提条件

Python 3.10以上
uv（推奨）またはpip

インストール手順

# uvを使用する場合（推奨）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone https://github.com/shimizumasaru/adaptus-mcp-server.git
cd adaptus-mcp-server
uv sync

# pipを使用する場合
git clone https://github.com/shimizumasaru/adaptus-mcp-server.git
cd adaptus-mcp-server
pip install -e .

🚀 使い方

MCPサーバーの起動

# uvを使用
uv run adaptus-server

# pipを使用
adaptus-server

MCPクライアントとの連携

Cursorの場合

設定画面（⌘,）を開く
MCPセクションでサーバーを追加
URL: http://localhost:8000

Claude Codeの場合

claude mcp add --transport http --name adaptus http://localhost:8000

ツールの使用例

# コード分析
from adaptus import analyze_debt
result = analyze_debt(["src/main.py"])

# 設計提案
from adaptus import propose_design
proposal = propose_design("リファクタリングが必要")

# パッチ検証
from adaptus import verify_patch
verification = verify_patch("python -m build", "pytest")

🧪 開発

開発環境のセットアップ

# 開発依存関係のインストール
uv sync --dev

# テストの実行
uv run pytest tests/ -v

# コード品質チェック
uv run ruff check .
uv run black .
uv run mypy src/

テスト

# すべてのテストを実行
uv run pytest

# カバレッジを含めて実行
uv run pytest --cov=adaptus

コード品質

ruff: リンティングとフォーマットチェック
black: コードフォーマッター
mypy: 静的型チェック

📊 負債スコア計算式

Adaptusでは以下の重み付けで負債スコアを計算します：

{
  "weights": {
    "mi": 0.35,    // 保守性
    "cc": 0.25,    // 複雑度
    "dup": 0.20,   // 重複率
    "td": 0.20     // テストカバレッジ
  }
}

スコアは0.0〜10.0の範囲で、数値が高いほど負債が大きいことを示します。

🔄 CI/CD

GitHub Actions

CI: 自動テストとコード品質チェック
定期スキャン: 平日の定期的なコード分析

ワークフロー

# .github/workflows/ci.yml
- テスト実行
- コード品質チェック
- ビルドとパッケージ化

# .github/workflows/adaptus-scan.yml
- 定期的な負債分析
- レポート生成
- アーティファクト保存

📝 貢献

Forkする
機能ブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
Pull Requestを作成

📄 ライセンス

MIT License - を参照してください。

🔗 関連リンク

🤝 サポート

バグ報告や機能要望については、GitHub Issuesをご利用ください。

Adaptus - より良いコード品質へ 🔧