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分析代码库健康状况，识别死代码、循环依赖与架构退化问题。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"CodeHealth MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请分析这个代码仓库的健康状况，重点找出死代码、循环依赖、模块高耦合和架构漂移，并按严重程度排序给出修复建议。
输出一份按优先级整理的问题清单，包含风险说明、影响范围与修复建议。
扫描当前项目的模块依赖关系，列出所有循环依赖链路，说明涉及文件，并给出拆分或重构建议。
返回循环依赖列表、关联文件路径，以及可执行的解耦方案。
基于现有代码结构评估是否存在架构退化，指出哪些模块偏离预期边界，并建议如何恢复更清晰的分层。
生成架构偏移分析，说明边界违规点及后续治理建议。
提供代码解释、调试审查与安全审计等多种 AI 开发辅助能力。
提供语义搜索、依赖分析和自然语言问答的代码库智能 MCP 工具
将代码库索引到 Neo4j，辅助代码分析、依赖可视化与变更影响评估。
为 AI 助手提供多语言代码库的索引检索与分析能力
为代码库提供智能索引、搜索分析与实时监控，帮助快速理解和定位问题。
帮助分析代码库规模、函数指标与质量阈值，快速发现潜在代码问题。