使用说明

Ballerina语言服务器MCP服务器

一个智能模型上下文协议（MCP）服务器，用于查询和分析Java语言服务器代码库，专门为Ballerina语言服务器项目设计。

安装

先决条件

克劳德桌面
Git（用于克隆存储库）
紫外线 -运行Python脚本的更简单方法：）

设置

克隆此存储库
安装依赖项：使用uv

uv sync

更新 claude_desktop_config.json 包括MCP服务器路径、将此MCP服务器与Claude Desktop一起使用。它应该位于：

/Users/[your_username]/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

在中添加以下条目 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ballerina-language-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<PATH_TO_BALLERINA_LS_MCP_SERVER>",
        "run",
        "--active",
        "run.py"
      ],
      "env": {
        "BALLERINA_REPO_PATH": "<PATH_TO_BALLERINA_LANGUAGE_SERVER_REPO>"
      }
    }
  }
}

重新启动Claude Desktop以应用更改。

用法

设置后，您可以使用带有Claude Desktop的MCP服务器查询和分析Ballerina语言服务器代码库。您可以通过单击以下按钮验证Claude Desktop是否识别MCP服务器 Search and tools 按钮并观察 ballerina-language-server 菜单中列出了MCP服务器。

可用的MCP工具

核心搜索和分析工具

1. `search_code(query: str, limit: int = 10)`

通过相关性评分和多词匹配增强了对代码库的模糊搜索。

例子：

Query: "completion provider"
Returns: Ranked results for completion-related classes and methods

2. `get_class_info(class_name: str)`

获取特定类的详细信息，包括所有方法和字段。

例子：

Query: "CompletionProvider"
Returns: Full class definition, methods, and context

3. `get_repository_stats()`

获取有关索引存储库的全面统计信息。

退货：

文件计数和分布
按类别计数的顶级套餐
按行数计算的最大类
对健康指标进行索引

4. `find_similar_methods(method_name: str, limit: int = 5)`

使用语音匹配算法查找名称相似的方法。

例子：

Query: "getCompletion"
Returns: getCompletion, getCompletions, findCompletion, etc.

LSP协议分析工具

5. `find_lsp_protocol_implementations(protocol_method: str = "")`

查找特定LSP协议方法的实现或搜索常见的LSP模式。

例子：

Query: "textDocument/hover"
Returns: All hover-related implementations

6. `analyze_lsp_capabilities(limit: int = 10)`

分析服务器中实现了哪些LSP功能。

退货：

已实施的LSP功能列表
相应的实现类
覆盖率分析

7. `find_protocol_handlers(limit: int = 10)`

查找处理LSP协议消息的类（处理程序、提供者、服务、管理器）。

代码结构和质量工具

8. `analyze_dependencies(class_name: str, limit: int = 15)`

找出给定类所依赖的类/方法以及依赖于它的内容。

例子：

Query: "DocumentSymbolProvider"
Returns: Classes that reference or use this provider

9. `find_design_patterns(pattern_type: str = "", limit: int = 15)`

识别代码库中的常见设计模式。

支持的模式：

factory：工厂、创建者、构建者模式
observer：观察者、监听器、事件、处理程序模式
singleton：单例模式实现
adapter：适配器、包装图案
decorator：装饰图案
visitor：访问者模式实现
strategy：战略、政策模式
command：命令、动作、执行模式

10. `get_method_hierarchy(method_name: str)`

查找方法重写、实现和继承层次结构。

11. `analyze_configuration()`

查找配置文件、属性和设置代码。

12. `get_file_structure_overview(limit: int = 15)`

获取存储库文件结构和包组织的概述。

13. `analyze_code_complexity()`

分析代码复杂性指标，包括方法大小和控制结构。

14. `find_error_handling_patterns()`

在整个代码库中查找错误处理模式和异常使用情况。

存储库管理工具

15. `reindex_repository()`

重新索引存储库以获取新的更改。

建筑

组件

JavaCodeIndexer：采用混合解析方法的核心索引引擎
- 主要的，重要的：基于正则表达式的Java解析，用于可靠的代码分析
- 后备方案：用于复杂场景的树型AST解析
- 提取带有完整元数据的类、方法、字段和导入
- 使用适当的索引在SQLite中存储结构化数据
服务器配置：配置管理系统
- 环境变量处理与验证
- 默认值管理和类型安全
- 存储库路径和数据库配置
FastMCP工具：综合工具套件（15+工具）
- 搜索工具：通过相关性评分增强模糊搜索
- 分析工具：存储库度量、复杂性分析、依赖关系映射
- LSP工具：协议发现、能力分析、处理程序检测
- 质量工具：设计模式识别、错误处理分析
- 管理工具：重新编制索引和维护存储库
输出管理：智能响应处理
- 大型结果集的分页
- 可配置的限制，以防止压倒性的反应
- 截断指标和汇总统计
- 基于相关性的结果排名

数据库模式

服务器使用SQLite和以下主表：

files：文件元数据和内容
classes：类定义和层次结构
methods：方法签名和实现
fields：字段声明
imports：导入语句和依赖项

性能注意事项

索引性能

初始索引时间：取决于存储库大小（对于大型存储库，通常为30-60秒）
增量更新：仅重新处理更改的文件
基于哈希的变化检测：高效的文件修改跟踪
数据库迁移：自动更新架构以实现兼容性

查询性能

索引搜索：快速查找名称、内容和元数据
基于相关性的排名：带评分的多词模糊搜索
可配置的结果限制：防止压倒性的反应（默认10-15个结果）
LRU查询缓存：经常访问的数据缓存在内存中
分页支持：高效处理大型结果集

内存使用

SQLite存储：高效的基于磁盘的索引，内存占用最小
正则表达式解析：与完全AST解析相比，内存使用率更低
输出截断：长内容通过指示器自动缩短
流媒体结果：增量处理大型查询

响应优化

输出长度管理：自动分页和截断
智能摘要：答复中强调的关键信息
进度指标：对结果完整性的明确反馈
错误边界：对解析和查询错误的巧妙处理

故障排除

常见问题

“存储库未索引”错误
- 确保 BALLERINA_REPO_PATH 设置正确
- 检查路径是否存在并包含Java文件
- 验证目录的读取权限
索引速度慢
- 大型存储库最初可能需要几分钟的时间进行索引
- 如果不需要，考虑排除测试目录
- 监视SQLite数据库的磁盘空间
缺少搜索结果
- 尝试使用重新索引 reindex_repository()
- 检查文件是否最近被修改过
- 验证是否支持文件扩展名（.java）
刀具输出太长
- 所有工具现在都有内置的分页和输出限制
- 使用 limit 控制结果计数的参数
- 响应会自动截断，并带有明确的指示符
解析错误
- 服务器使用基于正则表达式的健壮解析作为主要方法
- 复杂代码结构的自动回退处理
- 数据库架构会自动迁移以实现兼容性

日志记录

服务器使用Python的标准日志模块。设置日志级别：

import logging
logging.getLogger("ballerina-mcp").setLevel(logging.DEBUG)

使用说明

Ballerina语言服务器MCP服务器

安装

先决条件

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用法

可用的MCP工具

核心搜索和分析工具

1. search_code(query: str, limit: int = 10)

2. get_class_info(class_name: str)

3. get_repository_stats()

4. find_similar_methods(method_name: str, limit: int = 5)

LSP协议分析工具

5. find_lsp_protocol_implementations(protocol_method: str = "")

6. analyze_lsp_capabilities(limit: int = 10)

7. find_protocol_handlers(limit: int = 10)

代码结构和质量工具

8. analyze_dependencies(class_name: str, limit: int = 15)

9. find_design_patterns(pattern_type: str = "", limit: int = 15)

10. get_method_hierarchy(method_name: str)

11. analyze_configuration()

12. get_file_structure_overview(limit: int = 15)

13. analyze_code_complexity()

14. find_error_handling_patterns()

存储库管理工具

15. reindex_repository()

建筑

组件

数据库模式

性能注意事项

索引性能

查询性能

内存使用

响应优化

故障排除

常见问题

日志记录

发展

添加新的搜索功能

扩展语言支持

相关项目

相关 MCP

代码智能体IDE

代码索引分析工具

代码分析服务器

GitHub仓库解析工具

VSCode MCP桥接工具

语言服务协议MCP

1. `search_code(query: str, limit: int = 10)`

2. `get_class_info(class_name: str)`

3. `get_repository_stats()`

4. `find_similar_methods(method_name: str, limit: int = 5)`

5. `find_lsp_protocol_implementations(protocol_method: str = "")`

6. `analyze_lsp_capabilities(limit: int = 10)`

7. `find_protocol_handlers(limit: int = 10)`

8. `analyze_dependencies(class_name: str, limit: int = 15)`

9. `find_design_patterns(pattern_type: str = "", limit: int = 15)`

10. `get_method_hierarchy(method_name: str)`

11. `analyze_configuration()`

12. `get_file_structure_overview(limit: int = 15)`

13. `analyze_code_complexity()`

14. `find_error_handling_patterns()`

15. `reindex_repository()`