repo
基于MCP协议的代码仓库分析服务器，支持Nostr项目多维度分析与搜索。
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：repo。 它的用途是：基于MCP协议的代码仓库分析服务器，支持Nostr项目多维度分析与搜索。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/repo-repo-analyzer-mcp/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“请帮我分析一下这个Nostr客户端的GitHub仓库，找出它的核心消息处理模块在哪里，并列出主要的依赖关系。” 它会通过集成的MCP分析服务器，解析仓库结构，定位关键文件，并以清晰的结构向你汇报模块位置和依赖图。或者，你可以说：“在这个仓库里搜索所有与‘事件签名’相关的函数调用。” AI会调用服务器的搜索能力，返回匹配的代码片段和位置。
介绍
这个Skill是一个基于模型上下文协议（MCP）的代码仓库分析服务器，专门用于解决开发者在面对复杂代码库（尤其是Nostr相关项目）时，难以快速理解代码结构、依赖关系和进行深度搜索的问题。它通过标准化的MCP协议与AI助手（如Claude Desktop）集成，将代码分析能力直接注入到AI的对话上下文中。
使用时，你需要先部署这个分析服务器，然后在你的AI助手（支持MCP协议）中配置并连接它。连接成功后，你就可以在AI对话中直接请求分析指定的代码仓库，例如询问代码结构、搜索特定函数或理解模块间的依赖关系，AI会调用此服务器的能力来获取结构化信息并回答你。
它非常适合需要频繁阅读、审查或贡献于开源项目（特别是Nostr生态）的开发者，以及对代码库进行架构梳理和技术调研的工程师。通过将深度代码分析能力与AI的自然语言交互结合，它能显著提升理解陌生代码的效率。
建议在分析大型或历史悠久的项目前，先明确你的分析目标（如寻找入口点、理解数据流），以便提出更精准的查询。注意，其分析深度和准确性依赖于服务器对目标语言和框架的解析能力。
核心特点
与通用代码搜索工具不同，它深度集成了MCP协议，能够作为AI Agent的“眼睛”直接理解代码上下文；同时，它针对Nostr这一去中心化社交协议项目进行了专门优化，提供了更贴合其技术栈的多维度分析能力。
注意事项
目前主要针对Nostr及相关技术栈的仓库进行优化，对于其他非常用技术栈或非标准项目结构的分析能力可能有限。
常见问题
这个分析工具支持哪些编程语言？
主要针对Nostr项目常用的技术栈（如JavaScript/TypeScript, Rust等），具体支持语言需查看项目文档。
需要本地安装才能使用吗？
是的，需要先本地部署此MCP服务器，然后在支持MCP的AI客户端（如Claude Desktop）中配置连接。