magatama 0.5.0

MAGATAMA MCP Server - AI Coding Support via Model Context Protocol

magatama - AI Coding Support MCP Server

MAGATAMA（YATA のフォーク）の MCP サーバーパッケージです（PyPI 配布名 magatama / import 名 magatama_mcp / CLI コマンド magatama）。

Model Context Protocol (MCP) サーバーとして、AI コーディングツールに知識グラフコンテキストを提供します。

特徴

• 🤖 MCP 完全対応: 8 Tools, 3 Prompts, 1 Resource
• 🔌 AI ツール連携: Claude Desktop, GitHub Copilot, Cursor
• 📡 複数トランスポート: stdio / SSE
• 🔒 プライバシー: 完全ローカル実行

インストール

pip install magatama

使用方法

CLI コマンド

# ファイルを解析
magatama parse path/to/file.py

# ディレクトリを解析
magatama parse path/to/project --pattern "**/*.py"

# MCP サーバーを起動（stdio）
magatama serve

# MCP サーバーを起動（SSE）
magatama serve --transport sse --port 8080

# エンティティを検索
magatama query "function_name" --type function

# 統計情報を表示
magatama stats

# グラフの整合性を検証
magatama validate --graph graph.json --repair

AI ツール設定

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "magatama": {
      "command": "magatama",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

GitHub Copilot (VS Code)

.vscode/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "magatama": {
      "command": "magatama",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

MCP Tools

Tool	説明
parse_file	ソースファイルを解析してエンティティを抽出
parse_directory	ディレクトリ内のファイルを一括解析
search_entities	名前や型でエンティティを検索
get_entity	特定エンティティの詳細を取得
get_related_entities	関連エンティティを取得
get_graph_stats	知識グラフの統計情報を取得
save_graph	知識グラフを JSON ファイルに保存
load_graph	JSON ファイルから知識グラフを読み込み

MCP Prompts

Prompt	説明
analyze_codebase	コードベース構造を分析
explain_entity	コードエンティティを説明
find_dependencies	依存関係を分析

ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE を参照してください。

関連プロジェクト

• magatama-core - Knowledge Graph Engine