LSP MCP Server Integration

LSP MCP Server Integration

AI Code Intelligence LSP Developer Tools

Hvad gør “LSP” MCP Serveren?

LSP MCP (Model Context Protocol) Serveren fungerer som en bro mellem Language Server Protocol (LSP)-servere og AI-assistenter. Ved at forbinde til en LSP-server giver den LLM’er og andre AI-klienter mulighed for at interagere med kodebaser via standardiserede LSP-funktioner. Dette gør det muligt for AI-værktøjer at udføre avanceret kodeanalyse, hente hover-dokumentation, modtage forslag til kodefuldførelse, få adgang til diagnostik og endda anvende kodehandlinger direkte inde i en editor eller udviklingsworkflow. LSP MCP Serveren øger udviklerens produktivitet ved at muliggøre sømløse AI-drevne interaktioner med kildekode, så opgaver som kodenavigation, fejlfinding og intelligent kodefuldførelse bliver mere tilgængelige og automatiserede.

Liste over Prompter

Ingen eksplicitte promptskabeloner er angivet i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

  • lsp-diagnostics://
    Tilgå realtidsdiagnostiske beskeder (fejl, advarsler osv.) fra åbne filer, med understøttelse af liveopdateringer via abonnementer.
  • lsp-hover://
    Hent hover-information på specifikke filplaceringer for kontekstafhængig kodeforklaring.
  • lsp-completions://
    Få kodefuldførelsesforslag til en given position i en fil og få forbedret kodeassistance.

Liste over Værktøjer

  • get_info_on_location
    Hent hover- (dokumentations-)information på et bestemt sted i en fil.
  • get_completions
    Giv kodefuldførelsesforslag på en angivet position i en fil.
  • get_code_actions
    Hent tilgængelige kodehandlinger (f.eks. hurtigrettelser) for et givent område i en fil.
  • open_document
    Åbn en fil i LSP-serveren til analyse og interaktion.
  • close_document
    Luk en åben fil i LSP-serverens kontekst.
  • get_diagnostics
    Hent diagnostiske beskeder (fejl og advarsler) for aktuelt åbne filer.
  • start_lsp
    Start den underliggende LSP-server med en angivet rodmappe.
  • restart_lsp_server
    Genstart LSP-serverinstansen uden at genstarte MCP-serveren.
  • set_log_level
    Skift dynamisk logningsniveauet for serveren under kørsel.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Kodebase-udforskning
    Udviklere og AI-agenter kan forespørge hover-information og kodefuldførelser, hvilket gør det lettere at forstå og navigere i store kodebaser.
  • Automatiseret kodegennemgang & fejldetektion
    Ved at tilgå diagnostik og kodehandlinger kan AI-værktøjer fremhæve fejl og foreslå rettelser under kodegennemgang eller kontinuerlig integration.
  • Intelligent kodefuldførelse
    LLM’er kan udnytte reelle LSP-fuldførelser til at give præcise, kontekstafhængige forslag under kodning eller refaktorering.
  • Interaktiv læring & dokumentation
    AI-assistenter kan hente hover-detaljer og dokumentation on-demand, hvilket styrker læring og onboarding for nye udviklere.
  • Editor- og IDE-integration
    Serveren kan integreres i editorer for at levere realtids AI-drevne funktioner, såsom forslag til kodeforbedringer eller forklaringer på kodestykker.

Sådan sættes det op

Windsurf

  1. Sørg for, at du har Node.js (v16+) og npm installeret.
  2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Tilføj LSP MCP Server i mcpServers-sektionen:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  5. Verificér integrationen ved at køre en test-LSP-kommando.

Claude

  1. Installer Node.js (v16+) og npm.
  2. Find Claude-konfigurationsfilen.
  3. Indsæt LSP MCP Server i mcpServers-sektionen:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem ændringerne, genstart Claude, og verificér ved at køre claude --mcp-debug for logning.
  5. Sikr dig, at serveren starter korrekt og håndterer LSP-kommandoer.

Cursor

  1. Bekræft, at Node.js (v16+) og npm er installeret.
  2. Åbn Cursors konfigurationsfil.
  3. Tilføj LSP MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor.
  5. Test ved at åbne et projekt og tjekke for LSP-svar.

Cline

  1. Installer Node.js (v16+) og npm.
  2. Rediger Clines konfigurationsfil.
  3. Tilføj følgende:
    {
      "mcpServers": {
        "lsp-mcp": {
          "type": "stdio",
          "command": "npx",
          "args": [
            "tritlo/lsp-mcp",
            "<language-id>",
            "<path-to-lsp>",
            "<lsp-args>"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cline.
  5. Valider opsætningen ved at køre LSP-relaterede kommandoer i interfacet.

Sikring af API-nøgler

Hvis LSP-serveren eller MCP-opsætningen kræver API-nøgler, skal du bruge miljøvariabler for sikkerhed:

{
  "mcpServers": {
    "lsp-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "tritlo/lsp-mcp",
        "<language-id>",
        "<path-to-lsp>",
        "<lsp-args>"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "${LSP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${LSP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "lsp-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “lsp-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Overblik

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OverblikOverblik findes i README.md
Liste over PrompterIngen promptskabeloner nævnt
Liste over RessourcerDiagnostik, hover, fuldførelsesressourcer dokumenteret
Liste over Værktøjer8 værktøjer: get_info_on_location, get_completions, osv.
Sikring af API-nøglerEksempel på miljøvariabler til stede
Sampling Support (mindre vigtigt for evaluering)Ingen omtale af sampling support

Vores vurdering

LSP MCP Serveren tilbyder omfattende dokumentation, en række værktøjer og ressourcer til LSP-interaktion og gode installationsvejledninger. Dog mangler den eksplicit understøttelse af promptskabeloner og nævner ikke sampling- eller roots-support. Alt i alt er den solid til kodebase- og LSP-integration, men kunne drage fordel af mere avancerede MCP-funktioner.

Bedømmelse: 7/10

MCP Score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks4
Antal stjerner42

Ofte stillede spørgsmål

Hvad gør LSP MCP Serveren?

LSP MCP (Model Context Protocol) Serveren fungerer som bro mellem AI-assistenter og Language Server Protocol-servere, så AI-værktøjer kan interagere med kodebaser via standardiserede LSP-funktioner. Dette muliggør kodeanalyse, autofuldførelse, diagnostik og kodehandlinger direkte i editorer og workflows.

Hvilke kodeintelligensfunktioner tilbyder LSP MCP Serveren?

Den muliggør kodenavigation, realtidsdiagnostik (fejl/advarsler), kodefuldførelse, hover-dokumentation og automatiserede kodehandlinger, hvilket gør udviklerens workflow mere produktivt og AI-drevet.

Hvordan integrerer jeg LSP MCP Serveren med FlowHunt?

Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow og konfigurer den med dine LSP MCP-serverdetaljer. Dette gør serverens værktøjer tilgængelige som en del af din AI-agents funktioner.

Er LSP MCP Serveren open source?

Ja, den er MIT-licenseret og tilgængelig til integration i dine projekter.

Understøtter den sikring af API-nøgler?

Ja, du kan konfigurere følsomme værdier som API-nøgler ved at bruge miljøvariabler i MCP-serverkonfigurationen.

Giv dit kodearbejde et boost med LSP MCP Server

Integrer LSP MCP Server i FlowHunt for at muliggøre AI-drevet kodeudforskning, fejlfinding og smarte kodefuldførelser direkte i dine workflows.

Lær mere

Lspace MCP Server
Lspace MCP Server

Lspace MCP Server

Lspace MCP Server er en open-source backend og selvstændig applikation, der implementerer Model Context Protocol (MCP). Den muliggør vedvarende, søgbar viden ve...

3 min læsning
MCP Server Open Source +3
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
lingo.dev MCP Server
lingo.dev MCP Server

lingo.dev MCP Server

lingo.dev MCP Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør struktureret ressourceadgang, promptskabeloner og v...

2 min læsning
MCP Servers AI Tools +3