analyze-codebase-for-mcp

pjt222

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关于

This skill analyzes any codebase to identify functions, APIs, and data sources that can be exposed as Model Context Protocol (MCP) tools, generating a structured specification document. It's used when planning an MCP server, auditing a codebase for AI tool wrapping, or comparing existing capabilities with current MCP exposure. The output is designed to hand off directly to scaffolding tools like `scaffold-mcp-server`.

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Claude Code

技能文档

析碼庫為 MCP

掃碼庫以察函、REST 端點、CLI 命、數訪之式而宜 MCP 工具露出者，生結構化之工具規文。

用時

為既存之項謀 MCP 服而需知所露者乃用
將碼庫裹為 AI 可達之面前審之乃用
比碼庫所能與已露於 MCP 者乃用
生工具規文交付 scaffold-mcp-server 乃用
察三方庫值裹為 MCP 工具乎乃用

入

必要：碼庫根目之徑
必要：碼庫之語（如 TypeScript、Python、R、Go）
可選：既有 MCP 服之碼以比（隙析）
可選：域之焦（如「數析」、「檔操」、「API 整合」）
可選：所薦工具最多之數（默：20）

法

第一步：掃碼庫之構

1.1. 以 Glob 繪目樹，注源目：

src/**/*.{ts,js,py,R,go,rs} 為源
**/routes/**、**/api/**、**/controllers/** 為端點定
**/cli/**、**/commands/** 為 CLI 入
**/package.json、**/setup.py、**/DESCRIPTION 為依元

1.2. 按角分類：

入點：主檔、路由處、CLI 命
核邏：業之函、算法、數之轉
數訪：庫查、檔 I/O、API 客
雜助：助者、格者、驗者

1.3. 計總檔、碼行、導符以估項之大。

得：按角注之檔錄。

敗則： 若碼庫過大（逾萬檔），以域焦縮掃特目或模。若無源檔，驗根徑與語參。

第二步：識已露之函與端點

2.1. 以 Grep 尋導之函與公之 API：

TypeScript/JavaScript：export (async )?function、export default、module.exports
Python：未以 _ 前之函、@app.route、@router
R：NAMESPACE 所列或 #' @export roxygen 注之函
Go：大寫始之函名（按約導）

2.2. 每候函，取：

名：函或端點之名
簽：參及其型與默
返型：函所生者
文：docstring、JSDoc、roxygen、godoc
位：檔徑與行號

2.3. 為 REST API，加取：

HTTP 法與路之式
請求體之模
應之形
認證之求

2.4. 建候列，以潛益而序（公之、有文、型明之函先）。

得：二十至百候函/端點，有取之元。

敗則： 若候少，擴搜以納可轉公之內函。若文稀，標為出之險。

第三步：評 MCP 之宜

3.1. 每候，按 MCP 工具準：

入約之明：參型明而有文乎？可以 JSON Schema 述乎？
出之可預：函返結構化之數（JSON 可序化）乎？返形恆乎？
副作：函改狀（檔、庫、外服）乎？副作必明標。
冪等：操安再試乎？非冪等需明警。
執行之時：可於理限內（< 30 秒）成乎？久行之操需異步式。
誤處：擲結構化之誤抑或默敗？

3.2. 各候以 1-5 評：

5：純函、型明、有文、速、無副作
4：型明、有文、微副作（如日誌）
3：I/O 約尚可而需裹（如返原物）
2：重副作或約不明，需重適
1：不宜除非大改

3.3. 濾候至 3 以上。2 者標為「未來候」需改。

得：評且濾之候列，各有宜之由。

敗則： 若多候低於 3，碼庫或需改然後露為 MCP。書其隙薦改之具（加型、取純函、裹副作）。

第四步：設工具規

4.1. 每選候（評 >= 3），擬工具規：

- name: tool_name
  description: >
    One-line description of what the tool does.
  source_function: module.function_name
  source_file: src/path/to/file.ts:42
  parameters:
    param_name:
      type: string | number | boolean | object | array
      description: What this parameter controls
      required: true | false
      default: value_if_optional
  returns:
    type: string | object | array
    description: What the tool returns
  side_effects:
    - description of any side effect
  estimated_latency: fast | medium | slow
  suitability_score: 5

4.2. 聚工具為邏類（如「數查」、「檔操」、「析」、「設」）。

4.3. 識工具間之依（如「list_datasets」宜先於「query_dataset」）。

4.4. 定工具需裹否以：

簡繁參為平入
轉原返為結構化文或 JSON
加安守（如庫函只讀之裹）

得：全 YAML 工具規，含類、依、裹之注。

敗則： 若規曖昧，返第二步取更詳。若參型不可推，標為人審。

第五步：生工具規文

5.1. 書終規文，含：

要：碼庫概、語、大、析之日
薦工具：第四步全規，按類聚
未來候：2 者與改薦
排除者：1 者與排之由
依：工具依圖
實注：裹之求、認之求、傳之薦

5.2. 存為 mcp-tool-spec.yml（機讀）及可選 mcp-tool-spec.md（人讀要）。

5.3. 若給既存 MCP 服，含隙析段：

規中之工具未實現者
已實現而不在規者（或陳）
規實偏移者（實違規）

得：全工具規文，備予 scaffold-mcp-server 用。

敗則： 若文過大（逾 200 工具），析為模附交參。若碼庫無宜候，代以「備度評」文與改薦。

驗

陷

露過多工具：AI 助最宜十至三十聚工具。重能之廣勝於深。勿露諸公函
忽副作：「只讀」之函亦或書日誌或緩。以 Grep 察檔寫、網呼、庫改
假型安：動語（Python、R、JavaScript）或無型注。由用式與試推型，標疑於規
失認上下文：於認證網請求中行之函經 MCP 呼或無會話而敗。察隱認之依如會話 cookie、JWT 令、環注憑
過築裹：函需五十行之裹方合 MCP 則或非佳候。重自然映工具界之函
忽誤路：MCP 工具須返結構化誤。擲未型異之函需誤處之裹
混內外 API：他內碼所呼之內助函為劣 MCP 候。重設於外用之函或清界 API
跳隙析：若給既存 MCP 服，恆比規與當前實現。無隙析則冒複功或失陳工具

參

scaffold-mcp-server — 用出之規生工作之 MCP 服
build-custom-mcp-server — 手實現之參
configure-mcp-server — 連所生之服至 Claude Code/Desktop
troubleshoot-mcp-connection — 部後調連
review-software-architecture — 工具面設之審
security-audit-codebase — 外露函之前安審

GitHub 仓库

pjt222/agent-almanac

路径: i18n/wenyan/skills/analyze-codebase-for-mcp

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