LSP MCP

一个提供语言服务器协议（LSP）功能的模型上下文协议（MCP）服务器，使大型语言模型（LLMs）/AI代理能够从代码库中获取语言感知的上下文。

• LSP MCP
  • 示例
  • 警告
  • 特性
  • 快速开始
    • Claude Desktop
      • 使用Docker（推荐）
      • 使用npx
    • Cursor
    • MCP CLI客户端
  • ABCs（介绍）
    • 什么是MCP？
    • 什么是LSP？
  • 开发
    • 依赖项
    • 决策
    • 路线图
  • 参考资料

示例

输入：

使用LSP给我以下TypeScript代码的见解：

let foo = "bar";
function x() {
  let foo = 123;
  console.log(foo);
}
x();
console.log(foo);

输出：

我将使用LSP（语言服务器协议）来分析您的TypeScript代码。让我分解一下发生了什么：
这是代码的作用以及LSP分析提供的见解：

1. 变量遮蔽：

有两个名为foo的变量：

全局foo（字符串类型），初始化值为"bar"
函数x()内的局部foo（数字类型），初始化值为123

2. 执行流程：

首先，声明并赋值全局foo为"bar"
当调用函数x()时，声明并赋值局部foo为123
函数内部的console.log(foo)输出123（局部变量）
函数执行完毕后，console.log(foo)输出"bar"（全局变量）

3. 作用域隔离：

LSP确认TypeScript正确识别了不同的类型：

全局foo是字符串类型
函数内的局部foo是数字类型

对局部foo的修改不会影响全局foo

这是一个典型的JavaScript/TypeScript变量遮蔽的例子，在其作用域内，同名的局部变量优先于全局变量。

警告

此功能处于概念验证阶段。

特性

• 同时支持多种LSP（多种编程语言支持），参见示例配置
• 动态生成支持的LSP方法来自LSP JSON Schema，参见json schema

快速开始

Claude Desktop

使用Docker（推荐）

修改claude_desktop_config.json（如MCP文档所述）如下：

{
  "mcpServers": {
    "lsp": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "docker.io/jonrad/lsp-mcp:0.3.1"]
    }
  }
}

您可能希望通过传递docker -v /local_dir:/remote_dir共享一些文件。然后您可以询问Claude关于/remote_dir/<filename>中的文件。

使用npx

注意：Claude Desktop似乎对npx很挑剔。有时它会说MCP失败，但工具仍然可以工作。我会稍后再研究这个问题...😊

{
  "mcpServers": {
    "lsp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--silent", "git+https://github.com/jonrad/lsp-mcp", "--lsp", "npx -y --silent -p 'typescript@5.7.3' -p 'typescript-language-server@4.3.3' typescript-language-server --stdio"]
    }
  }
}

这将为Claude提供TypeScript语言服务器的LSP功能。您可以通过切换--lsp参数（然后重新启动Claude）来修改语言服务器。

同时支持多种LSP尚未实现。

Cursor

遵循Cursor提供的说明。对于设置，选择Type = command和Command = docker run ...如上所述用于Claude（例如docker run -i --rm -v <LOCAL_DIR>:<REMOTE_DIR> jonrad/lsp-mcp:<version>）

MCP CLI客户端

遵循Claude的说明，但配置文件位于~/.llm/config.json

ABCs（介绍）

什么是MCP？

• MCP - 文档
• MCP Python SDK - MCP服务器Python库

什么是LSP？

• LSP - 文档
• multilspy - LSP Python客户端库

开发

yarn
yarn mcp-cli # 交互式MCP工具，帮助开发
yarn dev --help # 获取CLI帮助

依赖项

决策

• 使用python - 我想利用一个客户端库，使这个简单启动。许多LSP是在node中创建的，但成熟的客户端库似乎依赖于vscode。我喜欢multilspy的样子，所以我们从python开始。我已经创建了一个python MCP，所以至少在这方面我有优势。
• uv用于包管理和类似的事情 - 最近我看到这个被更频繁地使用，这是一个学习它的借口。将来切换包管理器是令人讨厌的，但可行的。一旦实施CI/CD，我可能需要重新考虑这个决定。也许我可以使用这个而不是对taskfile的依赖？待定
• 尽可能异步 - 现在是2025年
• 最终还是切换到node。Python的概念验证比我预期的要成功。但是，multilspy不支持整个LSP规范，而vscode的库与node一起使用更容易，因为node可以说是LSP服务器/客户端的事实上的标准语言。
• 使用低级MCP SDK。我认为我需要更多的控制权，而且事实上，与更高层次的FastMCP相比，它并不复杂。
• 使用zod进行配置验证。它已经是MCP SDK的依赖项，所以没有必要过度思考。
• 我已经设定即使对于未知语言也要始终使用LSP（例如LLM提供了针对python的textDocument/documentSymbol请求，但没有注册python LSP）。我可能会重新考虑这个决定。
• 决定仅在被询问时才启动LSP。以后可能会使其可配置，但现在这可以防止资源的过度使用。

路线图

这只是我最终想要做的事情的列表。这些没有时间表或顺序。

• 弄清楚如何同步LSP客户端（这里）和LSP服务器之间的能力
• 自动生成LSP JSON Schema或找到发布的地方
• 将json schema作为cli参数，这样我们就不必更新代码以支持新的json schema
• 连接到已运行的LSP服务器（通过多路复用LSP服务器？）
• 切换到Taskfile
• 创建正式的发布过程

参考资料

• 生成的LSP JSON Schema