mcpls (Bug Ops)

mcpls

     

停止将代码视为文本。给你的AI代理一个编译器的理解。

mcpls是人工智能编码助手和语言服务器之间的通用桥梁。它通过模型上下文协议展示了LSP的全部功能——类型推理、交叉引用分析、语义导航，使AI代理能够像IDE一样对代码进行推理。

为什么是mcpls？

人工智能编码助手非常有能力，但他们是盲目工作的。他们将代码视为文本，而不是实际的结构化、类型化、互联的系统。

mcpls改变了这一点。 通过桥接MCP和LSP，它使AI代理能够访问：

• 类型信息 --确切地知道变量是什么，而不是它可能是什么
• 交叉引用 --在整个代码库中查找符号的每个用法
• 语义导航 --跳转到定义、实现、类型声明
• 真实诊断 --查看实际的编译器错误，而不是幻觉错误
• 安全重构 --在工作区范围内自信地重命名符号

\[！提示\] Rust项目的零配置。只需安装mcpls和锈蚀分析仪即可。

安装

cargo install mcpls

Pre-built binaries & other methods

下载自 :

来源：

git clone https://github.com/bug-ops/mcpls
cd mcpls
cargo install --path crates/mcpls-cli

Prerequisites (language servers)

mcpls使用优雅降级——如果一个语言服务器发生故障，它会继续使用可用的服务器。

锈蚀（锈蚀分析仪）：

rustup component add rust-analyzer
# Or: brew install rust-analyzer (macOS)

Python（版权）：

npm install -g pyright

TypeScript：

npm install -g typescript-language-server typescript

Go（gopls）：

go install golang.org/x/tools/gopls@latest

\[！重要\] 必须至少有一个语言服务器可用。

快速开始

1.配置克劳德代码 (~/.claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "mcpls": {
      "command": "mcpls",
      "args": []
    }
  }
}

2.体验差异：

You: What's the return type of process_request on line 47?

Claude: [get_hover] It returns Result where:
        - Response is defined in src/types.rs:23
        - ApiError is an enum with variants: Network, Parse, Timeout

You: Find everywhere ApiError::Timeout is handled

Claude: [get_references] Found 4 matches:
        - src/handlers/api.rs:89 — retry logic
        - src/handlers/api.rs:156 — logging
        - src/middleware/timeout.rs:34 — wrapper
        - tests/api_tests.rs:201 — test case

MCP工具

Code Intelligence

Diagnostics & Analysis

Refactoring & Call Hierarchy

Server Monitoring

配置

Server Heuristics

mcpls使用智能启发式方法只生成相关的语言服务器。每台服务器在启动前都会检查项目标记。

\[！提示\] 启发式使用OR逻辑——如果存在任何标记，服务器就会生成。

自定义启发式：

[[lsp_servers]]
language_id = "rust"
command = "rust-analyzer"

[lsp_servers.heuristics]
project_markers = ["Cargo.toml", "rust-toolchain.toml", ".rust-version"]

Environment Variables

配置文件位置：

Full Configuration Example

[workspace]
roots = ["/path/to/project"]
heuristics_max_depth = 10

[[lsp_servers]]
language_id = "rust"
command = "rust-analyzer"
args = []
file_patterns = ["**/*.rs"]
timeout_seconds = 30

[lsp_servers.heuristics]
project_markers = ["Cargo.toml", "rust-toolchain.toml"]

[lsp_servers.initialization_options]
cargo.features = "all"
checkOnSave.command = "clippy"

[[language_extensions]]
extensions = ["nu"]
language_id = "nushell"

看 配置参考 对于所有选项。

支持的语言服务器

mcpls适用于任何符合LSP 3.17标准的服务器。战斗测试：

View supported servers

建筑

View architecture diagram

flowchart TB
    subgraph AI["AI Agent (Claude)"]
    end

    subgraph mcpls["mcpls Server"]
        MCP["MCP Server
(rmcp)"]
        Trans["Translation Layer"]
        LSP["LSP Clients
Manager"]
        MCP --> Trans --> LSP
    end

    subgraph Servers["Language Servers"]
        RA["rust-analyzer"]
        PY["pyright"]
        TS["tsserver"]
        Other["..."]
    end

    AI |"MCP Protocol
(JSON-RPC 2.0)"| mcpls
    mcpls |"LSP Protocol
(JSON-RPC 2.0)"| Servers

关键设计决策：

• 单个二进制 --没有Node.js、Python或其他运行时依赖项
• 异步优先 --基于东京，同时处理多个LSP服务器
• 内存安全 --纯锈，零 unsafe 块
• 资源有限 --文档和文件大小的可配置限制

文档

• 入门指南
• 配置参考
• 工具参考
• 故障排除

发展

cargo build              # Build
cargo nextest run        # Test
cargo run -- --log-level debug  # Run locally

要求： Rust 1.85+（2024年版）

贡献

欢迎捐款。看 贡献.md 作为指导方针。

许可证

双重许可 Apache 2.0 或 麻省理工学院 由您选择。

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mcpls --因为AI应该理解代码，而不仅仅是阅读它。