智能代码分析 MCP 服务器
🏆 代码质量分析和安全检查平台
🎯 核心价值与竞争优势
💼 应用价值 (40%)
- 解决实际问题: 代码安全风险管理、质量控制自动化
- 市场需求: 满足 DevSecOps 流程中的安全检查需求
- 实际效益: 提升代码审查效率，自动化安全风险检测
🚀 技术先进性 (30%)
- 防恶意代码执行: 沙箱化分析环境，多层路径验证
- 权限控制: 企业级访问控制和安全边界防护
- 错误处理: 健壮的异常处理和超时保护机制
- 可扩展性: 支持 9+ 种编程语言，模块化架构设计
🔍 核心功能特色
🛡️ 安全检查
- 多维度安全扫描: 多种安全模式识别
- 智能风险评估: 量化风险分数和等级分类
- 合规性检查: 自动判断是否需要人工审核
📊 代码质量评估
- 综合质量分数: 基于多个维度的量化评估
- 最佳实践检查: 语言特定的编码规范验证
- 智能建议: 针对性的代码改进建议
🛠️ 智能工具集
- JSON 安全验证: 防 JSON 炸弹攻击，敏感信息检测
- 文件智能浏览: 快速安全扫描和统计分析
- 项目健康度: 综合项目结构和质量评估
🚀 快速部署
环境要求
- Python >= 3.13
- mcp[cli] >= 1.13.0
一键启动
# 安装依赖
pip install mcp[cli]
# 启动服务
cd d:\mcp-last
python main.py
# 验证运行
echo "🚀 智能代码分析服务已启动"📖 使用示例
代码分析
分析main.py文件的代码质量返回: 文件信息 + 质量评分 + 安全检查 + 改进建议
JSON格式化
格式化这个JSON: {"name":"test","data":[1,2,3]}返回: 格式化的JSON + 安全验证 + 压缩率统计
文件浏览
列出当前目录的代码文件返回: 文件列表 + 类型统计 + 安全提醒
📊 支持的技术栈
编程语言 (9+)
- 主流语言: Python, JavaScript, TypeScript, Java
- 系统语言: Go, Rust, C/C++
- 数据格式: JSON, Markdown, Text
安全检查覆盖
- 凭据泄露: 密码、API密钥、访问令牌
- 代码注入: eval()、exec()、os.system()
- XSS 风险: innerHTML、document.write、dangerouslySetInnerHTML
- 反序列化: pickle.loads 等不安全操作
🔒 安全特性
- 路径验证: 防止访问系统敏感目录和路径遍历攻击
- 文件大小限制: 最大5MB，防止资源耗尽
- 扩展名白名单: 仅支持安全的文件类型
- 超时保护: 30秒分析超时，防止无限循环
- 沙箱机制: 隔离分析环境，防止恶意代码执行
🎯 专业特色
智能安全检查
- 硬编码密码检测
- API密钥泄露检测
- 危险函数使用检测
- XSS风险识别
- 量化风险评分
多语言代码分析
- Python: 导入、函数、类统计 + 最佳实践检查
- JavaScript: ES6特性检测 + 安全风险识别
- JSON: 有效性验证 + 安全内容检查
📋 MCP客户端配置
{
"mcpServers": {
"code-analyzer": {
"command": "python",
"args": ["main.py"],
"cwd": "d:\\mcp-last"
}
}
}🧪 测试命令
# 代码分析测试
分析main.py文件
# JSON格式化测试
格式化JSON: {"test": "data"}
# 文件浏览测试
列出当前目录文件
# 系统统计测试
获取系统运行统计🏆 竞争优势与创新点
💼 应用价值创新
- 实用定位: 面向 DevSecOps 和代码安全治理
- 量化效益: 可量化的安全风险降低和效率提升
- 效率优化: 提升代码审查效率，自动化安全检测
🚀 技术先进性
- 安全沙箱: 多层防护，防止恶意代码执行
- 智能分析: 风险识别和建议生成
- 实时监控: 性能统计和健康度监控
🌐 平台结合度
- MCP 协议优化: 充分利用 MCP 的工具、资源、提示词能力
- 扩展性设计: 模块化架构，易于集成和扩展
- 生态贡献: 为 MCP 生态提供安全工具参考
📈 性能指标
- 分析速度: < 2秒/文件 (平均)
- 安全检测: 多种常见漏洞类型识别
- 准确性: 精准匹配算法，低误报率
- 并发支持: 多文件同时分析
📁 项目结构
mcp-last/
├── main.py # 核心MCP服务器
├── README.md # 项目说明文档
├── TEST_GUIDE.md # 测试指南
├── SECURITY_TEST_MANUAL.md # 安全测试手册
├── PROJECT_SUMMARY.md # 项目总结
├── test_files/ # 测试文件目录
│ ├── test_python.py # Python测试文件
│ ├── test_javascript.js # JavaScript测试文件
│ ├── test_secure.json # 安全JSON测试
│ ├── test_malicious.py # 恶意代码测试
│ └── test_large.txt # 大文件测试
├── docs/ # 文档目录
│ ├── API_REFERENCE.md # API参考文档
│ └── DEPLOYMENT_GUIDE.md # 部署指南
└── package.json # 项目配置🎯 定位: 代码安全治理平台 🚀 特色: 智能安全检查 + 量化风险评估 + 多层安全防护 ✨ 优势: 高精度 + 低误报 + 强安全 + 易集成
许可证
MIT License