Intégration du serveur LSP MCP

Que fait le serveur “LSP” MCP ?

Le serveur LSP MCP (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les serveurs Language Server Protocol (LSP) et les assistants IA. En se connectant à un serveur LSP, il permet aux LLM et autres clients IA d’interagir avec les bases de code via les fonctions standardisées du LSP. Cela autorise les outils IA à réaliser une analyse avancée du code, obtenir la documentation contextuelle (hover), recevoir des suggestions de complétion, accéder aux diagnostics et même appliquer des actions de code directement dans un éditeur ou un workflow de développement. Le serveur LSP MCP améliore la productivité des développeurs en facilitant des interactions fluides et pilotées par l’IA avec le code source, rendant la navigation dans le code, la résolution d’erreurs et la complétion intelligente plus accessibles et automatisées.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des Ressources

• lsp-diagnostics://
  Accédez en temps réel aux messages de diagnostic (erreurs, avertissements, etc.) des fichiers ouverts, avec prise en charge des mises à jour en direct via abonnement.
• lsp-hover://
  Récupérez des informations contextuelles (hover) à des emplacements précis dans le fichier, pour des explications de code ciblées.
• lsp-completions://
  Obtenez des suggestions de complétion de code à une position donnée dans un fichier, pour une assistance à la saisie enrichie.

Liste des Outils

• get_info_on_location
  Récupère les informations (documentation) de hover à un emplacement précis d’un fichier.
• get_completions
  Fournit des suggestions de complétion de code à une position donnée dans un fichier.
• get_code_actions
  Récupère les actions de code disponibles (ex : correctifs rapides) pour une plage donnée dans un fichier.
• open_document
  Ouvre un fichier dans le serveur LSP pour analyse et interaction.
• close_document
  Ferme un fichier ouvert dans le contexte du serveur LSP.
• get_diagnostics
  Récupère les messages de diagnostic (erreurs et avertissements) pour les fichiers actuellement ouverts.
• start_lsp
  Démarre le serveur LSP sous-jacent avec un répertoire racine spécifié.
• restart_lsp_server
  Redémarre l’instance du serveur LSP sans redémarrer le serveur MCP.
• set_log_level
  Modifie dynamiquement la verbosité des logs du serveur à l’exécution.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exploration de base de code
  Les développeurs et agents IA peuvent interroger les informations de hover et les complétions, facilitant la compréhension et la navigation dans des bases de code volumineuses.
• Revue de code automatisée & détection d’erreurs
  En accédant aux diagnostics et actions de code, les outils IA peuvent mettre en avant les erreurs et suggérer des correctifs lors de la revue de code ou l’intégration continue.
• Complétion de code intelligente
  Les LLM peuvent exploiter les complétions réelles du LSP pour fournir des suggestions précises et contextuelles lors de l’écriture ou la refactorisation du code.
• Apprentissage interactif & documentation
  Les assistants IA peuvent récupérer à la demande des détails de hover et de la documentation, améliorant l’apprentissage et l’onboarding des nouveaux développeurs.
• Intégration éditeur et IDE
  Le serveur peut être intégré aux éditeurs pour offrir des fonctionnalités IA en temps réel, telles que la suggestion de correctifs ou l’explication de sections de code.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js (v16+) et npm installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur LSP MCP dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’intégration en lançant une commande LSP de test.

Claude

1. Installez Node.js (v16+) et npm.
2. Trouvez le fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez le serveur LSP MCP dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez les modifications, redémarrez Claude et vérifiez en lançant claude --mcp-debug pour les logs.
5. Assurez-vous que le serveur démarre correctement et traite les commandes LSP.

Cursor

1. Confirmez que Node.js (v16+) et npm sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le serveur LSP MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Testez en ouvrant un projet et en vérifiant les réponses LSP.

Cline

1. Installez Node.js (v16+) et npm.
2. Modifiez le fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez ce qui suit :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez l’installation en lançant des commandes liées au LSP dans l’interface.

Sécuriser les clés API

Si le serveur LSP ou la configuration MCP nécessite des clés API, utilisez des variables d’environnement pour la sécurité :

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “lsp-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par l’URL de votre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le serveur LSP MCP fournit une documentation complète, un ensemble d’outils et de ressources pour l’interaction LSP, ainsi que de bonnes instructions d’installation. Cependant, il n’offre pas de support explicite pour les modèles de prompt et ne mentionne pas le support du sampling ou des roots. Dans l’ensemble, il est solide pour l’intégration LSP et codebase mais pourrait bénéficier de fonctionnalités MCP plus avancées.

Note : 7/10

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