pharo-nc-mcp-server

一个本地的MCP服务器，用于评估Pharo Smalltalk表达式并通过NeoConsole获取系统信息。

预备条件

• Python 3.10或更高版本
• uv 包管理器
• 已安装NeoConsole的Pharo

Pharo 设置

1. 安装Pharo和NeoConsole
2. 将环境变量PHARO_DIR设置为你的Pharo安装目录（默认：~/pharo）
3. 确保NeoConsole.image在Pharo目录中可用

安装

1. 克隆仓库：

git clone <repository-url>
cd pharo-nc-mcp-server

2. 使用uv安装依赖：

uv sync --dev

使用方法

运行MCP服务器

启动服务器：

uv run pharo-nc-mcp-server

Cursor MCP设置

{
  "mcpServers": {
    "pharo-nc-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/your-path/to/pharo-nc-mcp-server",
        "run",
        "pharo-nc-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

可用的MCP工具

evaluate_smalltalk_with_neo_console

使用NeoConsole执行Pharo中的Smalltalk表达式：

# 在MCP客户端中的示例用法
evaluate_smalltalk_with_neo_console(expression="42 factorial", command="eval")

evaluate_simple_smalltalk

使用Pharo的简单-e选项执行Smalltalk表达式：

# 简单评估
evaluate_simple_smalltalk(expression="Time now")

get_pharo_metric

从Pharo获取系统指标：

# 获取系统状态
get_pharo_metric(metric="system.status")

# 获取内存信息
get_pharo_metric(metric="memory.free")

get_class_comment

获取Pharo类的注释：

# 获取Array类的注释
get_class_comment(class_name="Array")

get_class_definition

获取Pharo类的定义：

# 获取Array类的定义
get_class_definition(class_name="Array")

get_method_list

获取Pharo类的方法选择器列表：

# 获取Array类的所有方法选择器
get_method_list(class_name="Array")

get_method_source

获取Pharo类中特定方法的源代码：

# 获取Array>>asSet方法的源代码
get_method_source(class_name="Array", selector="asSet")

环境变量

• PHARO_DIR：Pharo安装目录的路径（默认：~/pharo）

开发

代码格式化和检查

# 格式化代码
uv run black pharo_nc_mcp_server/

# 检查代码
uv run ruff check pharo_nc_mcp_server/

# 运行测试
uv run python -m pytest

# 或使用测试脚本
./scripts/test.sh

开发脚本

项目包括几个方便的脚本在scripts/目录下：

scripts/format.sh

通过一个命令格式化所有代码和文档文件：

• 使用Black格式化Python代码
• 使用mdformat格式化markdown文件
• 使用Ruff运行检查

./scripts/format.sh

scripts/test.sh

使用pytest运行测试套件：

./scripts/test.sh