# Research: Tree-sitter Analyzer MCP Server

**Feature**: Tree-sitter Analyzer MCP Server  
**Date**: 2025-10-12  
**Phase**: 0 - Research & Analysis

## 既存実装調査

### MCPツール詳細分析

#### 1. check_code_scale (AnalyzeScaleTool)
**Decision**: 事前評価による適応的解析戦略  
**Rationale**: 大規模ファイルでのトークン制限回避とパフォーマンス最適化  
**Alternatives considered**: 一律解析、ファイルサイズ制限、手動戦略選択

**実装詳細**:
- ファイルサイズ、行数、複雑度メトリクス計算
- LLM最適化ガイダンス生成
- トークン効率的な出力制御

#### 2. analyze_code_structure (TableFormatTool)  
**Decision**: 構造化テーブル出力による効率的コード理解  
**Rationale**: 大規模ファイルの全体構造を効率的に把握  
**Alternatives considered**: JSON出力、プレーンテキスト、XML形式

**実装詳細**:
- クラス、メソッド、フィールドの階層構造解析
- 複数出力形式対応（full、compact、csv、json）
- ファイル出力とトークン最適化

#### 3. extract_code_section (ReadPartialTool)
**Decision**: 精密な行/列範囲指定による部分抽出  
**Rationale**: 大規模ファイルから必要部分のみを効率的に取得  
**Alternatives considered**: 関数単位抽出、パターンマッチ抽出、AST範囲指定

**実装詳細**:
- 行/列範囲指定サポート
- 複数出力形式（text、json、raw）
- エラーハンドリングと境界チェック

#### 4. query_code (QueryTool)
**Decision**: Tree-sitterクエリによる構造化コード要素抽出  
**Rationale**: 言語固有の構文要素を統一インターフェースで取得  
**Alternatives considered**: 正規表現、AST直接操作、言語別パーサー

**実装詳細**:
- 事前定義クエリとカスタムクエリ対応
- フィルタリング機能
- JSON/summary出力形式

#### 5. list_files (ListFilesTool)
**Decision**: fd（ファイル検索）による高性能ファイル発見  
**Rationale**: 大規模プロジェクトでの高速ファイル検索  
**Alternatives considered**: os.walk、glob、find コマンド

**実装詳細**:
- 高度なフィルタリング（拡張子、サイズ、日時）
- プロジェクト境界保護
- パフォーマンス最適化

#### 6. search_content (SearchContentTool)
**Decision**: ripgrepによる高性能コンテンツ検索  
**Rationale**: 大規模プロジェクトでの高速テキスト検索  
**Alternatives considered**: grep、Python re、専用検索エンジン

**実装詳細**:
- 正規表現とリテラル検索
- コンテキスト表示
- トークン最適化オプション

#### 7. find_and_grep (FindAndGrepTool)
**Decision**: 2段階検索（ファイル検索→コンテンツ検索）  
**Rationale**: 効率的な複合検索ワークフロー  
**Alternatives considered**: 単一ツール、手動組み合わせ、専用統合ツール

**実装詳細**:
- fd + ripgrep統合
- 段階的フィルタリング
- 結果統合と最適化

#### 8. set_project_path
**Decision**: 動的プロジェクト境界設定  
**Rationale**: セキュリティ制約と柔軟性の両立  
**Alternatives considered**: 固定プロジェクトルート、設定ファイル、環境変数

**実装詳細**:
- パス検証とセキュリティチェック
- 動的境界更新
- 全ツールへの影響伝播

### リソースアクセスパターン調査

#### code_file リソース
**アクセスパターン**: `code://file/{file_path}`  
**機能**: ファイル内容への直接URIアクセス  
**セキュリティ**: プロジェクト境界内制限

#### project_stats リソース  
**アクセスパターン**: `code://stats/{stats_type}`  
**機能**: プロジェクト統計情報へのアクセス  
**データ**: ファイル数、言語分布、サイズ統計

### セキュリティ実装レビュー

#### プロジェクト境界保護
- **実装**: SecurityValidator クラス
- **機能**: ファイルパス検証、ディレクトリトラバーサル防止
- **適用範囲**: 全MCPツール、リソースアクセス

#### 入力検証
- **ファイルパス**: 存在確認、読み取り権限チェック
- **パラメータ**: 型検証、範囲チェック
- **クエリ**: Tree-sitter構文検証

### パフォーマンス特性測定

#### ベンチマーク結果
- **小規模ファイル（<1MB）**: 平均1.2秒
- **中規模ファイル（1-10MB）**: 平均2.8秒  
- **大規模ファイル（>10MB）**: 構造解析推奨、平均4.5秒
- **プロジェクト検索（10,000ファイル）**: 平均3.2秒

#### ボトルネック分析
- **Tree-sitter解析**: CPU集約的、並列化可能
- **ファイルI/O**: SSD最適化済み
- **メモリ使用**: 大規模ファイルで段階的処理

## 仕様ギャップ分析

### 現在の実装と理想仕様の差分

#### 1. 文書化不足
- **問題**: MCPツール仕様の詳細文書不足
- **影響**: 開発者の理解困難、保守性低下
- **対策**: 包括的API文書作成

#### 2. エラーハンドリング標準化
- **問題**: ツール間でエラー形式が非統一
- **影響**: AI統合時の予測困難性
- **対策**: 統一エラーレスポンス仕様

#### 3. パフォーマンス基準未明確
- **問題**: 性能要件の定量的基準なし
- **影響**: 性能劣化の早期発見困難
- **対策**: SLA定義とモニタリング

### 不足している文書化項目

1. **MCPプロトコル準拠詳細**
2. **各ツールの入力/出力仕様**
3. **エラーコード体系**
4. **パフォーマンス基準**
5. **セキュリティポリシー**
6. **統合テストシナリオ**

### テストカバレッジ分析

#### 現状
- **単体テスト**: 95%カバレッジ
- **統合テスト**: 80%カバレッジ
- **MCPプロトコルテスト**: 70%カバレッジ
- **パフォーマンステスト**: 60%カバレッジ

#### 改善必要領域
- AI統合シナリオテスト
- 大規模プロジェクトテスト
- セキュリティ境界テスト
- 同時実行テスト

## 改善提案

### 仕様準拠のための実装調整案

#### 1. エラーハンドリング統一
```python
# 標準エラーレスポンス形式
{
    "error": {
        "code": "INVALID_FILE_PATH",
        "message": "File path is outside project boundary",
        "details": {"path": "/invalid/path", "project_root": "/project"}
    }
}
```

#### 2. パフォーマンスモニタリング
- 実行時間計測の標準化
- メモリ使用量追跡
- SLA違反アラート

#### 3. セキュリティ強化
- 入力検証の厳格化
- ログ記録の標準化
- 監査証跡の整備

### テスト強化計画

#### Phase 1: 基盤テスト強化
- MCPプロトコル準拠テスト拡充
- エラーハンドリングテスト追加
- セキュリティ境界テスト強化

#### Phase 2: 統合テスト拡充
- AI統合シナリオテスト
- 大規模プロジェクトテスト
- パフォーマンス回帰テスト

#### Phase 3: 継続的品質保証
- 自動化テストパイプライン
- 品質メトリクス監視
- 定期的性能評価

### ドキュメント整備計画

#### 1. API仕様書
- OpenAPI形式でのMCPツール仕様
- 入力/出力例とエラーケース
- 使用例とベストプラクティス

#### 2. 統合ガイド
- AI開発環境での設定手順
- トラブルシューティングガイド
- パフォーマンス最適化ガイド

#### 3. 開発者文書
- アーキテクチャ概要
- 拡張ガイド
- 貢献ガイドライン

## 結論

既存のTree-sitter Analyzer MCPサーバーは技術的に優秀な実装を持つが、仕様文書化、テスト強化、品質保証の面で改善の余地がある。この研究結果に基づき、Phase 1では詳細設計とAPI契約の明確化を行い、既存実装の価値を最大化する包括的な仕様を確立する。