Python Code Explorer
专注分析Python代码导入导出关系的MCP服务器
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Python Code Explorer。 它的用途是：专注分析Python代码导入导出关系的MCP服务器 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/python-code-explorer/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请用Python Code Explorer分析一下项目根目录下 `utils/` 文件夹里所有Python文件的导入关系。”，它会调用该Skill，扫描指定目录，并返回一份清晰的报告，列出每个文件导入的外部模块和内部模块，以及它们导出了哪些函数或类，帮助你快速把握工具模块的职责和耦合度。
介绍
Python Code Explorer 是一款专门用于分析和提取Python代码结构的MCP服务器。它主要解决开发者在处理复杂Python项目时，难以快速理清模块间依赖关系、追踪导入导出路径的问题，帮助理解项目架构和依赖流向。
使用时，开发者只需通过支持MCP协议的AI助手（如Claude Desktop）加载该服务器，即可在对话中直接请求分析指定Python文件或目录的代码结构，特别是其导入和导出的模块、函数、类等信息，并以清晰的结构化方式呈现。
它非常适合需要频繁审查、重构或理解他人Python代码库的开发者，例如接手遗留项目、进行代码审计或优化模块设计时。对于全栈开发、后端开发和运维工程师来说，这是一个提升代码理解效率的实用工具。
建议在分析大型项目前，先针对核心模块或特定目录进行分析，以避免一次性处理过多文件导致响应缓慢。同时，它主要提供结构分析，不涉及代码逻辑执行或动态运行时依赖的检测。
核心特点
与通用代码分析工具不同，它通过MCP协议深度集成到AI工作流中，允许开发者通过自然语言交互直接获取代码结构洞察；同时，它特别强化了对Python文件导入导出关系的分析和可视化，能清晰展示模块间的静态依赖网络。
注意事项
不适合用于分析代码的动态执行逻辑、性能剖析或检测运行时才能确定的依赖关系。
常见问题
它能分析Python包之间的循环依赖吗？
可以，通过分析导入导出关系，它能帮助识别出可能存在循环依赖的模块链。
支持分析Jupyter Notebook (.ipynb) 文件吗？
不支持，它主要针对标准的.py源代码文件进行分析。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/python-code-explorer/raw/index.md 读取 Python Code Explorer 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/python-code-explorer/raw/index.md（查看排版版本）