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io.github.lazymac2x/code-explainer
serveur MCP (Model Context Protocol) · code-explainer-api 1.0.0
Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur.
Est-ce que io.github.lazymac2x/code-explainer est sûr ?
Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « io.github.lazymac2x/code-explainer » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.
Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.
Les 6 outils
- analyze_all≈ 113 tokens
Run all five analyses in one call: language detection, natural-language explanation, docstring generation, complexity metrics, and refactoring suggestions.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètrescode· string · requis
The code snippet to analyzelanguage· string · optionnel
Programming language (optional, auto-detected if omitted)
Exemple d'appel{"name": "analyze_all", "arguments": {"code": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - analyze_complexity≈ 106 tokens
Analyze code complexity including cyclomatic complexity, cognitive complexity, nesting depth, and maintainability index.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètrescode· string · requis
The code snippet to analyzelanguage· string · optionnel
Programming language (optional, auto-detected if omitted)
Exemple d'appel{"name": "analyze_complexity", "arguments": {"code": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - detect_language≈ 74 tokens
Detect the programming language of a code snippet. Returns the detected language and confidence level.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètrescode· string · requis
The code snippet to analyze
Exemple d'appel{"name": "detect_language", "arguments": {"code": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - explain_code≈ 102 tokens
Generate a natural language explanation of a code snippet including structural analysis, features, and summary.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètrescode· string · requis
The code snippet to explainlanguage· string · optionnel
Programming language (optional, auto-detected if omitted)
Exemple d'appel{"name": "explain_code", "arguments": {"code": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - generate_docstring≈ 106 tokens
Generate JSDoc, Python docstring, Go godoc, or Rust doc comments for functions in the provided code.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètrescode· string · requis
The code snippet containing functions to documentlanguage· string · optionnel
Programming language (optional, auto-detected if omitted)
Exemple d'appel{"name": "generate_docstring", "arguments": {"code": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - suggest_refactor≈ 100 tokens
Get prioritized refactoring suggestions for code quality improvements.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètrescode· string · requis
The code snippet to review for refactoring opportunitieslanguage· string · optionnel
Programming language (optional, auto-detected if omitted)
Exemple d'appel{"name": "suggest_refactor", "arguments": {"code": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
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