Thorns-超紧凑型代码库智能
使用树形图进行跨平台代码库分析，以最小的输出获得最大的洞察力。
特性
- 跨平台：WSL、Linux、Windows、macOS（arm64/x64）
- 12种语言：JavaScript、TypeScript、Python、Rust、Go、C/C++、Java、C#、Ruby、PHP、JSON
- 依赖图：文件级导入、孤立、循环deps
- 代码重复：基于AST的克隆检测
- 耦合度量：大多数连接的文件
- 文件大小：分布和最大文件
- 标识符使用：最常见的变量/函数
- 复杂性热点：高cx/深度文件
- 超全面忽略：自动加载.gitignore、.docherignore、.npmignore+200+内置模式
- 智能过滤：忽略所有语言中的node_modules、target、vendor、dist、build、.cache等
- 超紧凑型：零不必要的代币
- 快速：本机解析器，每秒约1000个文件，跳过96%以上的无关文件
用法
快速开始
分析当前目录：
bunx mcp-thorns分析特定目录：
bunx mcp-thorns /path/to/codebase使用Bun在全球范围内安装
bun add -g mcp-thorns然后使用：
thorns /path/to/codebase程序化API
import { analyze } from 'mcp-thorns';
// Get ultra-compact analysis as a string
const output = analyze('./path/to/codebase');
console.log(output);
// Or use the raw functions for custom formatting
import { analyzeCodebase, formatUltraCompact } from 'mcp-thorns';
const data = analyzeCodebase('./path/to/codebase');
const formatted = formatUltraCompact(data);输出格式
超紧凑的备忘单，信息密度最大：
━━━ 47f 8.5kL 44fn 5cls cx:7.9 d:21.7 ━━━
JA 97% 40f 8.3kL 44fn 5c 575i 96e cx:7.9
JS 3% 7f 214L 0fn 0c 0i 0e cx:0
━━━ fn ━━━
7× Ja:main(1)
6× Ja:uuid(1)
5× Ja:createApp(1)
4× Ja:verifyApps(1)
3× Ja:processNextApp(1)
━━━ cls ━━━
2× Ja:StatelessMCPTools
2× Ja:ValidationSystem
━━━ imports ━━━
2× import { CallToolRequestSchema...
1× import WebSocket from 'ws';
━━━ calls ━━━
504× console.log
63× ws.on
51× setTimeout
━━━ ⚠ hotspots ━━━
cx:57 d:19 src/validation-system.js
cx:20 d:28 src/stateless-mcp-tools-basic.js传说：
- 缩写：
f=文件L=线条fn=功能cls=类别i=进口e=出口cx=复杂性d=AST深度(N)=参数计数 - 问题：
orph=孤立文件dup=重复代码circ=圆形depsin/out=依赖耦合 TOTALS：总文件、行、函数、类、平均复杂度、平均深度|问题计数- 语言行：代码库的百分比、文件/行/函数/类/导入/导出计数、平均复杂性
TOP-FUNCTIONS(most-defined)：最常见的函数签名（count×lang：签名）TOP-CLASSES(most-defined)：最常见的类别TOP-IMPORTS(common-deps)：最常见的进口TOP-CALLS(frequent-invocations)：调用最多的函数/APIHOTSPOTS(complex-files)：复杂性热点-重构候选对象（cx=复杂性，d=深度）ORPHANS(unused-or-entries)：文件未导入到任何地方-潜在的死代码或入口点COUPLING(central-files)：具有最多依赖项的文件-中心集线器，重构候选文件（在←进口，out→uses)DUPLICATES(code-clones)：基于AST的结构克隆-合并候选（计数×哈希：文件）CIRCULAR-DEPS(import-cycles)：导入周期-架构问题LARGEST-FILES(split-candidates)：最大的文件-可维护性风险FILE-SIZE-DISTRIBUTION：按行数的文件大小分布TOP-IDENTIFIERS(common-names)：代码库中使用最多的变量名
支持的语言
- JavaScript（.js、.mjs、.cjs、.jsx）
- TypeScript（.ts、.tsx）
- Python（.py）
- 锈蚀（.rs）
- 去（.去）
- C（.C，.h）
- C++（.cpp、.cc、.cxx、.hpp）
- Java（.Java）
- C#（.cs）
- Ruby（.rb）
- PHP（.PHP）
- JSON（.JSON）
忽略的目录和文件
自动跳过200多种模式，包括：
- 版本控制系统:
.git,.svn,.hg,CVS - 构建工件:
dist,build,out,target,vendor - 特定语言的:
node_modules,__pycache__,.gradle,Pods等等。 - 缓存:
.cache,.next,.nuxt,.parcel-cache,.vite,.turbo - 月中日:
.vscode,.idea,.vs,.sublime-* - 测试和覆盖:
.pytest_cache,.nyc_output,coverage,htmlcov - 主目录:
~/.cache,~/.config,~/.local,~/.npm,~/.cargo等等。（分析子图形时） - 锁定文件:
bun.lockb,package-lock.json,yarn.lock,pnpm-lock.yaml - 自定义模式：加载和合并
.gitignore,.dockerignore,.npmignore,.thornsignore
Thorns通过忽略96%以上的非代码文件来优先考虑速度。
需求
- 运行时：Bun>=1.0
- 平台：Linux、macOS、Windows（WSL2）、Docker
- 为支持的平台自动下载预构建的二进制文件
兼容性
✅ Linux：Ubuntu、Debian、Alpine、Fedora、Arch ✅ macOS：英特尔和苹果硅（arm64） ✅ 视窗：WSL2、Git Bash、PowerShell ✅ 码头工人：所有Linux映像（Alpine、Debian、Ubuntu） ✅ CI/CD：GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、CircleCI ✅ 云：AWS Lambda（带节点/Bun层）、GCP云功能
执行方法
| 方法 | 最适合 | 要求 |
|---|---|---|
| bunx | 快速分析 | bun |
| Bun global | 重复使用 | bun |
| 程序化 | 集成 | Bun |
运作原理
- 遍历目录树，按扩展名过滤
- 使用树状图解析每个文件
- 分析AST的函数、类、导入、导出、复杂性
- 按语言汇总统计数据
- 输出简明摘要
演出
- 跳过大于1MB的文件
- 使用本机解析器（不是WASM）
- 最小内存占用
- 在现代硬件上每秒处理约1000个文件