✨ Lucidity MCP 🔍

基本能力

产品定位

Lucidity MCP是一个专注于提高AI生成代码质量的工具，通过与AI编码助手集成，提供智能的代码分析和反馈。

核心功能

• 全面的问题检测：覆盖从复杂性到安全漏洞的10个关键质量维度。
• 上下文分析：比较代码变更与原始代码，识别意外的修改。
• 语言无关：适用于AI助手理解的任何编程语言。
• 结构化输出：提供可操作的反馈和清晰的建议。
• MCP集成：与Claude和其他兼容MCP的AI助手无缝集成。
• 轻量级实现：设计简单，依赖少。
• 可扩展框架：易于添加新的问题类型或细化分析标准。
• Git感知分析：直接从git diff分析变更，适合预提交审查。

适用场景

• AI生成代码的质量审查。
• 预提交代码审查。
• 代码重构和优化。
• 安全漏洞检测。

工具列表

• analyze_changes：准备git变更以通过MCP进行分析。
• 参数：
  • workspace_root：工作区/git仓库的根目录。
  • path：可选，指定要分析的文件路径。

常见问题解答

• 如何启动服务器？
• 使用stdio传输（终端使用）：lucidity-mcp
• 使用SSE传输（网络使用）：lucidity-mcp --transport sse --host 127.0.0.1 --port 6969
• 如何与AI助手集成？
• 启动Lucidity在SSE模式，然后AI助手使用MCP协议URI连接。

使用教程

使用依赖

• Python 3.13或更高版本。
• Git（用于分析代码变更）。
• UV包管理器（推荐用于依赖管理）。

安装教程

# 克隆仓库
git clone https://github.com/hyperbliss/lucidity-mcp.git
cd lucidity-mcp

# 使用UV设置虚拟环境
uv venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 使用UV安装依赖
uv sync

调试方式

# 启动服务器并启用调试日志
lucidity-mcp --debug

# 启动服务器并将日志输出到文件
lucidity-mcp --log-file lucidity.log

许可证

该项目遵循 Apache-2.0 开源许可条款，请参阅 Apache-2.0 了解完整条款。