PyPI查询MCP服务器

Name: PyPI查询MCP服务器
Author: loonghao

作者：loonghao13 星标更新：2025-11-23

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

PyPI 查询 MCP 服务器

一个用于查询 PyPI 包信息、依赖关系以及兼容性检查的模型上下文协议（MCP）服务器。

功能

📦 查询 PyPI 包信息（名称、版本、描述、依赖）
🐍 Python 版本兼容性检查
🔍 高级依赖分析和递归解析
📥 带依赖收集的包下载
📊 下载统计和流行度分析
🏆 顶级包排名和趋势
🎯 MCP 提示模板，用于指导分析和决策
🏢 私有 PyPI 存储库支持
⚡ 快速异步操作并带有缓存
🛠️ 易于与 MCP 客户端集成

安装

使用 uvx（推荐）

# 直接运行
uvx pypi-query-mcp-server

# 或安装并运行特定脚本
uvx --from pypi-query-mcp-server pypi-query-mcp

使用 pip

# 从 PyPI 安装
pip install pypi-query-mcp-server

# 运行服务器
python -m pypi_query_mcp.server

从源码

git clone https://github.com/loonghao/pypi-query-mcp-server.git
cd pypi-query-mcp-server
uv sync
uv run pypi-query-mcp

配置

Claude Code（推荐）

通过内置的 MCP 管理将 PyPI 查询 MCP 服务器添加到 Claude Code 中：

# 添加本地作用域（项目特定）
claude mcp add pypi uvx pypi-query-mcp-server -s local

# 添加用户作用域（适用于所有项目）
claude mcp add pypi uvx pypi-query-mcp-server -s user

📖 详细指南：参见 CLAUDE_CODE_INTEGRATION.md 获取全面的 Claude Code 集成文档。

Claude Desktop

在你的 Claude Desktop 配置文件中添加：

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "pypi-query": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "pypi-query-mcp-server", "pypi-query-mcp"],
      "env": {
        "PYPI_INDEX_URL": "https://pypi.org/pypi",
        "PYPI_INDEX_URLS": "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/,https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/",
        "PYPI_CACHE_TTL": "3600",
        "PYPI_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

使用私有存储库

{
  "mcpServers": {
    "pypi-query": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "pypi-query-mcp-server", "pypi-query-mcp"],
      "env": {
        "PYPI_INDEX_URL": "https://pypi.org/pypi",
        "PYPI_PRIVATE_PYPI_URL": "https://private.pypi.company.com",
        "PYPI_PRIVATE_PYPI_USERNAME": "your_username",
        "PYPI_PRIVATE_PYPI_PASSWORD": "your_password",
        "PYPI_CACHE_TTL": "3600"
      }
    }
  }
}

Cline

在你的 Cline MCP 设置（cline_mcp_settings.json）中添加：

{
  "mcpServers": {
    "pypi-query": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "pypi-query-mcp-server", "pypi-query-mcp"],
      "env": {
        "PYPI_INDEX_URL": "https://pypi.org/simple/",
        "CACHE_TTL": "3600"
      }
    }
  }
}

Cursor

在你的 Cursor MCP 配置（.cursor/mcp.json）中添加：

{
  "mcpServers": {
    "pypi-query": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "pypi-query-mcp-server", "pypi-query-mcp"],
      "env": {
        "PYPI_INDEX_URL": "https://pypi.org/simple/",
        "CACHE_TTL": "3600"
      }
    }
  }
}

Windsurf

在你的 Windsurf MCP 配置（~/.codeium/windsurf/mcp_config.json）中添加：

{
  "mcpServers": {
    "pypi-query": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "pypi-query-mcp-server", "pypi-query-mcp"],
      "env": {
        "PYPI_INDEX_URL": "https://pypi.org/simple/",
        "CACHE_TTL": "3600"
      }
    }
  }
}

环境变量

基础配置

PYPI_INDEX_URL: 主 PyPI 索引 URL（默认: https://pypi.org/pypi）
PYPI_CACHE_TTL: 缓存生存时间，以秒为单位（默认: 3600）
PYPI_LOG_LEVEL: 日志级别（默认: INFO）
PYPI_REQUEST_TIMEOUT: HTTP 请求超时时间，以秒为单位（默认: 30.0）

多镜像源支持

PYPI_INDEX_URLS: 额外的 PyPI 索引 URL（逗号分隔，可选）
PYPI_EXTRA_INDEX_URLS: 额外的 PyPI 索引 URL 作为备用（逗号分隔，可选）

私有存储库支持

PYPI_PRIVATE_PYPI_URL: 私有 PyPI 存储库 URL（可选）
PYPI_PRIVATE_PYPI_USERNAME: 私有 PyPI 用户名（可选）
PYPI_PRIVATE_PYPI_PASSWORD: 私有 PyPI 密码（可选）

高级依赖分析

PYPI_DEPENDENCY_MAX_DEPTH: 递归依赖分析的最大深度（默认: 5）
PYPI_DEPENDENCY_MAX_CONCURRENT: 最大并发依赖查询数（默认: 10）
PYPI_ENABLE_SECURITY_ANALYSIS: 启用安全漏洞分析（默认: false）

示例配置

# 使用多个镜像源以提高可用性
export PYPI_INDEX_URL="https://pypi.org/pypi"
export PYPI_INDEX_URLS="https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/,https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/"
export PYPI_EXTRA_INDEX_URLS="https://test.pypi.org/simple/"

# 私有存储库配置
export PYPI_PRIVATE_PYPI_URL="https://private.pypi.company.com"
export PYPI_PRIVATE_PYPI_USERNAME="your_username"
export PYPI_PRIVATE_PYPI_PASSWORD="your_password"

可用的 MCP 工具

该服务器提供以下 MCP 工具：

核心包信息

get_package_info - 获取完整的包信息
get_package_versions - 列出包的所有可用版本
get_package_dependencies - 分析包的依赖关系

Python 兼容性

check_package_python_compatibility - 检查 Python 版本兼容性
get_package_compatible_python_versions - 获取所有兼容的 Python 版本

高级依赖分析

resolve_dependencies - 递归解析所有包的依赖关系，并进行详细分析
download_package - 下载包及其所有依赖项到本地目录

下载统计及流行度

get_download_statistics - 获取任何包的综合下载统计信息
get_download_trends - 分析下载趋势和时间序列数据（最近 180 天）
get_top_downloaded_packages - 获取按下载量排序的最热门包

MCP 提示模板

analyze_package_quality - 生成综合包质量分析提示
compare_packages - 生成详细的包比较提示
suggest_alternatives - 生成查找包替代品的提示
resolve_dependency_conflicts - 生成解决依赖冲突的提示
plan_version_upgrade - 生成规划包版本升级的提示
audit_security_risks - 生成安全风险审计的提示
plan_package_migration - 生成综合包迁移计划提示
generate_migration_checklist - 生成详细的迁移检查清单提示

环境分析模板

analyze_environment_dependencies - 生成分析当前环境依赖关系的提示
check_outdated_packages - 生成检查过时包及其更新优先级的提示
generate_update_plan - 生成创建综合包更新计划的提示

趋势分析模板

analyze_daily_trends - 生成分析每日 PyPI 下载趋势的提示
find_trending_packages - 生成发现随时间变化的趋势包的提示
track_package_updates - 生成跟踪近期包更新和发布的提示

📖 了解更多关于提示模板：参见 PROMPT_TEMPLATES.md 获取详细文档和示例。

使用示例

一旦在你的 MCP 客户端（Claude Desktop, Cline, Cursor, Windsurf）中配置好，你可以提出如下问题：

基本包查询

"Django 4.2 的依赖是什么？"
"FastAPI 是否兼容 Python 3.9？"
"显示 requests 包的所有版本"
"numpy 支持哪些 Python 版本？"
"获取 pandas 包的详细信息"

高级依赖分析

"请帮我分析 PySide2 在 Python 3.10 上的完整依赖树"
"解析 Django 包的所有依赖项，包括开发依赖项"
"FastAPI 的所有传递依赖项是什么？"

包下载

"请帮我下载 PySide2 及其所有依赖项到我的本地机器上"
"将 requests 包及其所有依赖项下载到 ./downloads 文件夹"
"收集 Django 开发所需的所有包"

下载统计及流行度分析

"requests 包本月的下载统计是多少？"
"显示 numpy 在过去 180 天内的下载趋势"
"今天下载量最多的 10 个 Python 包是什么？"
"比较 Django、Flask 和 FastAPI 的受欢迎程度"
"本周哪个 Web 框架的下载量最高？"

MCP 提示模板

"使用 analyze_package_quality 提示来评估 requests 包"
"为构建 API 生成 Django、FastAPI 和 Flask 的比较提示"
"创建从 Flask 迁移到 FastAPI 的迁移计划提示"
"帮助我使用结构化的提示解决依赖冲突"
"为我的生产包生成安全审计提示"

环境分析

"分析我当前的 Python 环境依赖关系，并检查过时的包"
"检查我环境中哪些包有可用的安全更新"
"为我的生产环境生成保守策略的更新计划"
"帮助我识别需要立即更新的包和计划更新的包"

趋势分析

"今天下载量最多的 Python 包是什么？"
"显示本周机器学习领域的趋势包"
"追踪近期的安全更新和新包发布"
"找到在 Web 开发领域正在崛起的包，我应该考虑使用它们"

示例对话

用户: "检查 Django 4.2 是否兼容 Python 3.9"

AI 助手: 我会为你检查 Django 4.2 与 Python 3.9 的兼容性。

[使用 get_package_info 和 check_package_python_compatibility 工具]

用户: "FastAPI 的主要依赖项是什么？"

AI 助手: 让我获取 FastAPI 的依赖信息。

[使用 get_package_dependencies 工具]

用户: "显示 requests 包的下载统计信息，并告诉我 requests 和 urllib3 哪个更受欢迎？"

AI 助手: 我会获取两个包的下载统计信息并比较它们的受欢迎程度。

[使用 get_download_statistics 工具获取两个包的信息]

程序化使用

# 示例: 检查 Django 是否兼容 Python 3.9
result = await mcp_client.call_tool("check_package_python_compatibility", {
    "package_name": "django",
    "target_python_version": "3.9"
})

# 示例: 获取包信息
info = await mcp_client.call_tool("get_package_info", {
    "package_name": "requests"
})

# 示例: 获取下载统计信息
stats = await mcp_client.call_tool("get_download_statistics", {
    "package_name": "numpy",
    "period": "month"
})

# 示例: 获取下载量最多的包
top_packages = await mcp_client.call_tool("get_top_downloaded_packages", {
    "period": "week",
    "limit": 10
})

开发状态

🎉 核心功能已实现并准备好使用！

当前实现状态：

✅ 基本项目结构
✅ 带缓存的 PyPI API 客户端
✅ MCP 工具实现（包信息、版本、依赖）
✅ Python 版本兼容性检查
✅ 高级依赖分析和递归解析
✅ 带依赖收集的包下载
✅ 下载统计和流行度分析
✅ 顶级包排名和趋势
✅ 多平台测试的 CI/CD 流水线
⏳ 私有存储库支持（计划中）

贡献

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许可证

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