Каталог MCP
willianpinho
willianpinho/large-file-mcp

willianpinho/large-file-mcp

MCP сервер для умной обработки больших файлов: автоматический чанкинг, поиск по регулярным выражениям, навигация по строкам и стриминг. Пригодится разработчикам и аналитикам при работе с логами, кодом и данными.

README

6 инструментов

Установить сервер

Large File MCP Server

MCP server for intelligent handling of large files — smart chunking, search, navigation, and streaming.

📚 Full Documentation | API Reference | Examples

Features

Smart Chunking - Automatically determines optimal chunk size based on file type
Intelligent Navigation - Jump to specific lines with surrounding context
Powerful Search - Regex support with context lines before/after matches
File Analysis - Comprehensive metadata and statistical analysis
Memory Efficient - Stream files of any size without loading into memory
Performance Optimized - Built-in LRU caching for frequently accessed chunks
Type Safe - Written in TypeScript with strict typing
Cross-Platform - Works on Windows, macOS, and Linux

Installation

npm install -g @willianpinho/large-file-mcp

Or use directly with npx:

npx @willianpinho/large-file-mcp

Quick Start

Claude Code CLI

Add the MCP server using the CLI:

# Add for current project only (local scope)
claude mcp add --transport stdio --scope local large-file-mcp -- npx -y @willianpinho/large-file-mcp

# Add globally for all projects (user scope)
claude mcp add --transport stdio --scope user large-file-mcp -- npx -y @willianpinho/large-file-mcp

get_file_structure

Analyze file structure and get comprehensive metadata including line statistics, recommended chunk size, and samples from start and end.

Параметры

filePathstringобязательный
Absolute path to the file

get_file_summary

Get comprehensive statistical summary of a file including line stats, character stats, and word count.

Параметры

filePathstringобязательный
Absolute path to the file

navigate_to_line

Jump to a specific line in a large file with surrounding context lines. Highlights the target line.

Параметры

filePathstringобязательный
Absolute path to the file
lineNumbernumberобязательный
Line number to navigate to (1-indexed)
contextLinesnumber
Number of context lines before and after (default: 5)

read_large_file_chunk

Читает определенный фрагмент крупного файла с интеллектуальной разбивкой на фрагменты на основе типа файла. Автоматически определяет оптимальный размер фрагмента.

Параметры

filePathstringобязательный
Absolute path to the file
chunkIndexnumber
Zero-based chunk index to read (default: 0)
linesPerChunknumber
Number of lines per chunk (optional, auto-detected if not provided)
includeLineNumbersboolean
Include line numbers in output (default: false)

search_in_large_file

Search for a pattern in a large file with context lines. Supports regex and case-sensitive search.

Параметры

filePathstringобязательный
Absolute path to the file
patternstringобязательный
Search pattern (supports regex if regex=true)
caseSensitiveboolean
Case sensitive search (default: false)
regexboolean
Use regex pattern (default: false)
maxResultsnumber
Maximum number of results (default: 100)
contextBeforenumber
Number of context lines before match (default: 2)
contextAfternumber
Number of context lines after match (default: 2)
startLinenumber
Start searching from line number (optional)
endLinenumber
End searching at line number (optional)

stream_large_file

Stream a large file in chunks. Returns multiple chunks for processing very large files efficiently.

Параметры

filePathstringобязательный
Absolute path to the file
chunkSizenumber
Chunk size in bytes (default: 65536 - 64KB)
startOffsetnumber
Starting byte offset (default: 0)
maxBytesnumber
Maximum bytes to stream (optional)
maxChunksnumber
Maximum number of chunks to return (default: 10)

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "@willianpinho/large-file-mcp"
  ]
}

Также willianpinho/large-file-mcp можно установить в Cursor по ссылке автоматически.

FAQ

Для чего этот сервер?

Этот MCP-сервер решает проблему работы с большими файлами, которые не помещаются целиком в контекст AI-ассистента. Он разбивает файл на умные чанки, позволяет искать по ним и переходить к нужным строкам, не загружая всё в память. Разработчики подключают его к Claude или другим AI, чтобы те анализировали большие логи, кодовые базы и CSV без сбоев и потери контекста.

Что он умеет?

Сервер читает большие файлы по частям с автоматическим подбором размера чанка, ищет в них текст и регулярные выражения с окружением, навигирует к конкретным строкам с контекстом, анализирует структуру — метаданные, статистику по строкам, символам и словам, а также стримит файлы потоком для экономии памяти.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #184
Звезд на Github: 18
Форков на Github: 4
Язык реализации: TypeScript
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 17.07 в 02:09
Идентификатор: eVC-ByJD-tq8y8Mp
Категории: Анализ кода, Инструменты для разработчиков, Поиск, Файловые системы

Другие проверенные MCP-сервера

stack-chan/stack-chan

Stack-chan - это JavaScript-управляемый робот на базе M5Stack с супер-кавайным лицом. Управляйте эмоциями, взглядом, речью и сервоприводами. Идеален для DIY и образовательных проектов.

semgrep/mcp

официальный

MCP-сервер Semgrep подключает статический анализатор к AI и IDE для сканирования кода на уязвимости. Использует 5000+ правил для проверки множества языков. Помогает разработчикам находить ошибки бе...

Label Studio MCP

официальный

MCP сервер для интеграции с Label Studio: управляйте проектами разметки, задачами и предсказаниями через простые запросы. Создавайте проекты, импортируйте задачи, получайте аннотации и многое другое.

evilsocket/nerve

Nerve — Agent Development Kit с нативной поддержкой MCP. Определяйте MCP серверы в YAML, запускайте как клиент или сервер, оркестрируйте агентов и тестируйте их в воспроизводимых сценариях. Для разработчиков, которым нужны программируемые и аудируемые LLM-агенты.

AIDC-AI/Pixelle-MCP

официальный

Pixelle — MCP сервер для генерации контента (текст, изображения, звук, видео) через ComfyUI. Поддерживает локальный и облачный режимы, превращает рабочие процессы в MCP инструменты без единой строк...

ahujasid/blender-mcp

BlenderMCP подключает Claude AI к Blender через Model Context Protocol, позволяя управлять 3D-сценами голосом или текстом. Создавайте, редактируйте объекты, применяйте материалы и выполняйте Python...