Do czego służy serwer „LSP” MCP?

Serwer LSP MCP (Model Context Protocol) działa jako pomost pomiędzy serwerami Language Server Protocol (LSP) a asystentami AI. Po połączeniu z serwerem LSP umożliwia LLM-om i innym klientom AI interakcję z bazami kodu poprzez standaryzowane funkcje LSP. Dzięki temu narzędzia AI mogą wykonywać zaawansowaną analizę kodu, pobierać dokumentację hover, otrzymywać podpowiedzi kodu, uzyskiwać diagnostykę, a nawet stosować akcje na kodzie bezpośrednio w edytorze lub przepływie pracy. Serwer LSP MCP zwiększa produktywność programistów, umożliwiając płynną, sterowaną przez AI interakcję z kodem źródłowym, dzięki czemu takie zadania jak nawigacja po kodzie, rozwiązywanie błędów czy inteligentne uzupełnianie kodu stają się łatwiejsze i bardziej zautomatyzowane.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie ma jawnie zdefiniowanych szablonów promptów.

Lista zasobów

• lsp-diagnostics://
  Dostęp do komunikatów diagnostycznych w czasie rzeczywistym (błędy, ostrzeżenia itp.) z otwartych plików, z obsługą aktualizacji na żywo przez subskrypcje.
• lsp-hover://
  Pobieranie informacji hover na określonych pozycjach w pliku, pozwalające na kontekstowe wyjaśnienia kodu.
• lsp-completions://
  Uzyskiwanie podpowiedzi kodu dla określonej pozycji w pliku, wspierające wydajniejsze pisanie kodu.

Lista narzędzi

• get_info_on_location
  Pobiera informacje hover (dokumentację) na określonej pozycji w pliku.
• get_completions
  Dostarcza sugestie uzupełniania kodu na wskazanej pozycji w pliku.
• get_code_actions
  Pobiera dostępne akcje na kodzie (np. szybkie poprawki) dla danego zakresu w pliku.
• open_document
  Otwiera plik na serwerze LSP do analizy i interakcji.
• close_document
  Zamyka otwarty plik w kontekście serwera LSP.
• get_diagnostics
  Uzyskuje komunikaty diagnostyczne (błędy i ostrzeżenia) dla obecnie otwartych plików.
• start_lsp
  Uruchamia bazowy serwer LSP z określonym katalogiem głównym.
• restart_lsp_server
  Restartuje instancję serwera LSP bez przerywania pracy serwera MCP.
• set_log_level
  Dynamicznie zmienia poziom szczegółowości logów serwera podczas działania.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Eksploracja bazy kodu
  Programiści i agenci AI mogą zapytać o informacje hover i podpowiedzi kodu, co ułatwia zrozumienie i nawigację po dużych bazach kodu.
• Automatyczna recenzja kodu i wykrywanie błędów
  Dzięki dostępowi do diagnostyki i akcji na kodzie narzędzia AI mogą podkreślać błędy i sugerować poprawki podczas code review lub ciągłej integracji.
• Inteligentne uzupełnianie kodu
  LLM-y mogą wykorzystywać rzeczywiste uzupełnienia LSP, aby dostarczać trafne, kontekstowe sugestie podczas pisania lub refaktoryzacji kodu.
• Interaktywna nauka i dokumentacja
  Asystenci AI mogą na żądanie pobierać szczegóły hover oraz dokumentację, usprawniając naukę i wdrożenie nowych programistów.
• Integracja z edytorem i IDE
  Serwer może być zintegrowany z edytorami, by zapewniać funkcje AI w czasie rzeczywistym, takie jak sugerowanie poprawek kodu lub wyjaśnianie fragmentów kodu.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js (v16+) oraz npm.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer LSP MCP w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj integrację, uruchamiając testowe polecenie LSP.

Claude

1. Zainstaluj Node.js (v16+) oraz npm.
2. Znajdź plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw serwer LSP MCP w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz zmiany, zrestartuj Claude i sprawdź, uruchamiając claude --mcp-debug w celu uzyskania logów.
5. Upewnij się, że serwer uruchamia się poprawnie i przetwarza polecenia LSP.

Cursor

1. Potwierdź, że Node.js (v16+) oraz npm są zainstalowane.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj serwer LSP MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj, otwierając projekt i sprawdzając odpowiedzi LSP.

Cline

1. Zainstaluj Node.js (v16+) oraz npm.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj poniższe:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj konfigurację, uruchamiając polecenia związane z LSP w interfejsie.

Zabezpieczanie kluczy API

Jeśli serwer LSP lub konfiguracja MCP wymaga kluczy API, użyj zmiennych środowiskowych dla bezpieczeństwa:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić „lsp-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmień adres URL na własny.

Podsumowanie

Nasza opinia

Serwer LSP MCP zapewnia kompleksową dokumentację, szeroki zestaw narzędzi i zasobów do integracji z LSP oraz jasne instrukcje konfiguracji. Brakuje jednak jawnego wsparcia dla szablonów promptów i nie ma informacji o sampling czy wsparciu dla roots. Ogólnie — solidne rozwiązanie do integracji baz kodu i LSP, które mogłoby jeszcze zyskać na bardziej zaawansowanych funkcjach MCP.

Ocena: 7/10

Wynik MCP