MCP Chunk Editor
2025.03.27
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Python代码编辑语义分析开发效率
MCP Chunk Editor 是一个基于 Model Context Protocol 的服务，专为大型语言模型（LLMs）提供面向语义块的文本文件编辑能力。它通过识别代码中的语义结构（如函数、类和方法）作为编辑单元，使LLMs能够更自然高效地进行文件编辑操作。
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Overview
基本能力
产品定位
MCP Chunk Editor 是一个面向LLMs的语义化文件编辑服务，旨在提升代码编辑的自然性和效率。
核心功能
- 语义分块：使用Universal CTags识别代码中的语义结构（如函数、类、方法）
- 即时应用：更改立即生效并提供预览验证
- 简单撤销：支持撤销每个文件的最近更改
- 高效优化：通过增量更新和惰性分块优化LLM的token使用
适用场景
- LLM辅助的代码编辑和重构
- 自动化代码修改和维护
- 教育场景中的编程教学辅助
工具列表
read_chunks- 读取文件块- 能力：检索文件的全部或指定范围的语义块
replace_chunks- 替换文件块- 能力：替换一个或多个语义块的内容并立即应用更改
undo- 撤销操作- 能力：撤销最后一次replace_chunks操作
create_file- 创建文件- 能力：创建新文件并写入内容
delete_file- 删除文件- 能力：删除指定文件
常见问题解答
- Python 3.12+暂不支持（由于python-ctags3兼容性问题）
- 默认最大块大小为100行，可通过参数调整
使用教程
使用依赖
# Debian/Ubuntu系统安装Universal CTags
apt-get install universal-ctags
安装教程
使用uv（推荐）
无需安装，直接使用uvx运行
使用PIP
pip install mcp-chunk-editor
python -m mcp_chunk_editor
调试方式
# 使用MCP inspector调试
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-chunk-editor