LSP MCP Sunucu Entegrasyonu

“LSP” MCP Sunucusu ne yapar?

LSP MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Language Server Protocol (LSP) sunucuları ile yapay zeka asistanları arasında bir köprü görevi görür. Bir LSP sunucusuna bağlanarak LLM’lerin ve diğer yapay zeka istemcilerinin standartlaştırılmış LSP özellikleri aracılığıyla kod tabanlarıyla etkileşim kurmasını sağlar. Bu, yapay zeka araçlarının gelişmiş kod analizi yapmasına, üstüne gelince belgeleri getirmesine, kod tamamlama önerileri almasına, teşhislere erişmesine ve hatta kod işlemlerini doğrudan bir editörde veya geliştirme iş akışında uygulamasına olanak tanır. LSP MCP Sunucusu, kaynak kodla sorunsuz ve yapay zeka destekli etkileşimleri kolaylaştırarak geliştirici verimliliğini artırır; kod gezintisi, hata çözümü ve akıllı kod tamamlama gibi görevleri daha ulaşılabilir ve otomatik hale getirir.

İstem Listesi

Depoda veya dokümantasyonda açık bir istem şablonu listelenmemiştir.

Kaynak Listesi

• lsp-diagnostics://
  Açık dosyalardan gerçek zamanlı teşhis mesajlarına (hata, uyarı vb.) erişin, abonelikler aracılığıyla canlı güncellemeleri destekler.
• lsp-hover://
  Dosyanın belirli konumlarında üstüne gelince bilgi alın, bağlama duyarlı kod açıklamaları sağlar.
• lsp-completions://
  Bir dosya içindeki belirli bir konum için kod tamamlama önerileri alın, gelişmiş kodlama desteği sunar.

Araç Listesi

• get_info_on_location
  Bir dosyada belirli bir konumda üstüne gelince (belgelendirme) bilgisini alın.
• get_completions
  Belirtilen bir dosya konumunda kod tamamlama önerileri sunar.
• get_code_actions
  Bir dosyada belirli bir aralık için mevcut kod işlemlerini (ör. hızlı düzeltmeler) alın.
• open_document
  Analiz ve etkileşim için LSP sunucusunda bir dosya açar.
• close_document
  LSP sunucusu bağlamında açık bir dosyayı kapatır.
• get_diagnostics
  Halen açık dosyalar için teşhis mesajlarını (hatalar ve uyarılar) alın.
• start_lsp
  Belirtilen kök dizin ile alttaki LSP sunucusunu başlatır.
• restart_lsp_server
  MCP sunucusunu yeniden başlatmadan LSP sunucu örneğini yeniden başlatır.
• set_log_level
  Sunucunun günlük ayrıntı seviyesini çalışma zamanında dinamik olarak değiştirir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Kod Tabanı Keşfi
  Geliştiriciler ve yapay zeka ajanları, üstüne gelince bilgisini ve kod tamamlama önerilerini sorgulayabilir, böylece büyük kod tabanlarını anlamayı ve gezmeyi kolaylaştırır.
• Otomatik Kod İncelemesi & Hata Tespiti
  Teşhis ve kod işlemlerine erişerek, yapay zeka araçları kod incelemesi veya sürekli entegrasyon sırasında hataları vurgulayabilir ve düzeltmeler önerebilir.
• Akıllı Kod Tamamlama
  LLM’ler, gerçek LSP tamamlama önerilerinden yararlanarak kod yazarken veya yeniden düzenlerken bağlama duyarlı ve doğru öneriler sunabilir.
• Etkileşimli Öğrenme & Dokümantasyon
  Yapay zeka asistanları, istek üzerine üstüne gelince detaylarını ve dokümantasyonu getirerek yeni geliştiriciler için öğrenmeyi ve işe alıştırmayı kolaylaştırır.
• Editör ve IDE Entegrasyonu
  Sunucu, editörlere entegre edilerek kod düzeltme önerileri sunma veya kod bölümlerini açıklama gibi gerçek zamanlı yapay zeka destekli özellikler kazandırabilir.

Nasıl kurulur?

Windsurf

1. Node.js (v16+) ve npm’nin kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
3. LSP MCP Sunucusunu mcpServers bölümüne ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Bir test LSP komutu çalıştırarak entegrasyonu doğrulayın.

Claude

1. Node.js (v16+) ve npm’yi kurun.
2. Claude yapılandırma dosyasını bulun.
3. LSP MCP Sunucusunu mcpServers bölümüne ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin, Claude’u yeniden başlatın ve günlükler için claude --mcp-debug komutunu çalıştırarak doğrulayın.
5. Sunucunun başarılı şekilde başladığından ve LSP komutlarını işlediğinden emin olun.

Cursor

1. Node.js (v16+) ve npm’nin kurulu olduğundan emin olun.
2. Cursor’ın yapılandırma dosyasını açın.
3. LSP MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Bir proje açıp LSP yanıtlarını kontrol ederek test edin.

Cline

1. Node.js (v16+) ve npm’yi kurun.
2. Cline yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Aşağıdakini ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Arayüzde LSP ile ilgili komutları çalıştırarak kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

LSP sunucunuz veya MCP kurulumu API anahtarları gerektiriyorsa, güvenlik için ortam değişkenlerini kullanın:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız?

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyerek AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu ayrıntılarınızı aşağıdaki JSON formatı ile girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “lsp-mcp” adını kendi MCP sunucunuzun ismiyle ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

LSP MCP Sunucusu kapsamlı dökümantasyon, LSP etkileşimi için çeşitli araç ve kaynaklar ve iyi bir kurulum rehberi sunar. Ancak, açık istem şablonu desteği yoktur ve örnekleme veya kök desteğinden bahsedilmemektedir. Genel olarak, kod tabanı ve LSP entegrasyonu için sağlam bir çözüm; ancak daha gelişmiş MCP özellikleriyle güçlendirilebilir.

Puan: 7/10

MCP Puanı