mcp-claude-code 是一个 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供代码理解和修改能力。它通过 Model Context Protocol 与客户端（如 Claude Desktop）无缝集成，使 AI 能够直接执行指令来改进项目文件。

该解决方案支持代码库分析、文件编辑、增强的命令执行以及文件管理等功能，并具备完善的权限控制。它还能发现项目中的相关文件和代码模式，理解项目结构和依赖关系。通过代理委派机制，mcp-claude-code 能够将复杂任务分配给专门的子代理并行处理。此外，它还支持多种 LLM 提供商和 Jupyter Notebook 的读写操作。

mcp-claude-code 的核心价值在于提升 AI 在软件开发流程中的自动化水平，减轻开发者的负担，并加速软件迭代过程。它通过标准化的 MCP 协议，为 AI 模型提供了一个安全、可控的代码操作环境。

代码理解与分析

mcp-claude-code 具备强大的代码理解能力，它能够通过文件访问和模式搜索来深入分析代码库。这意味着 AI 模型不仅可以读取代码文件，还能理解代码的结构、逻辑和潜在问题。该功能通过 MCP 协议，允许 AI 模型安全地访问项目文件，并利用各种代码分析工具来提取信息。例如，它可以识别代码中的函数、类、变量以及它们之间的关系，从而为后续的代码修改和优化提供基础。这种理解能力使得 AI 模型能够更准确地执行代码相关的任务，例如代码审查、bug 修复和代码重构。

使用场景：AI 模型可以分析一个大型代码库，找出所有使用了特定过时库的模块，并生成一个报告，列出需要更新的文件和代码行。

代码修改与编辑

mcp-claude-code 允许 AI 模型对代码进行有针对性的修改，并具备适当的权限控制。这意味着 AI 模型可以在开发者的指导下，自动修复 bug、优化代码结构或添加新功能。通过 MCP 协议，AI 模型可以安全地修改项目文件，并确保修改后的代码符合项目的规范和要求。该功能支持多种编程语言和代码风格，可以根据项目的具体情况进行定制。权限控制机制确保只有经过授权的 AI 模型才能修改代码，从而避免潜在的安全风险。

使用场景：开发者可以使用 AI 模型自动修复代码中的拼写错误、格式问题或简单的逻辑错误，从而提高代码质量和开发效率。例如，AI 模型可以自动将所有使用旧式字符串格式化的代码更新为使用 f-strings。

增强的命令执行能力

mcp-claude-code 提供了增强的命令执行能力，支持多种编程语言和脚本，并改进了错误处理和 shell 支持。这意味着 AI 模型可以执行各种系统命令和脚本，从而完成更复杂的任务，例如编译代码、运行测试或部署应用程序。通过 MCP 协议，AI 模型可以安全地执行命令，并获取命令的输出结果。改进的错误处理机制可以帮助 AI 模型更好地处理命令执行过程中出现的错误，并提供详细的错误信息，从而方便开发者进行调试。

使用场景：AI 模型可以自动执行代码的单元测试，并生成测试报告。如果测试失败，AI 模型可以分析错误信息，并尝试自动修复 bug。例如，AI 模型可以运行 pytest 命令来执行 Python 项目的单元测试，并将测试结果输出到控制台。

Jupyter Notebook 支持

mcp-claude-code 能够读取和编辑 Jupyter Notebook，并完整处理单元格和输出。这意味着 AI 模型可以理解 Notebook 中的代码、文本和图像，并对其进行修改和优化。通过 MCP 协议，AI 模型可以安全地访问 Notebook 文件，并对其进行编辑和保存。该功能支持多种 Notebook 格式，可以根据项目的具体情况进行定制。完整处理单元格和输出的能力使得 AI 模型能够更好地理解 Notebook 的内容，并生成更准确的修改建议。

使用场景：AI 模型可以分析一个 Jupyter Notebook，找出所有使用了低效算法的单元格，并建议使用更高效的算法来提高 Notebook 的运行速度。例如，AI 模型可以识别使用了循环遍历大型数据集的单元格，并建议使用 NumPy 向量化操作来提高效率。