diffchunk MCPサーバー
コミット 2026年11月7日変更内容をチャンク化することで、コンテキスト制限を回避しながら、LLMによる大規模なdiffファイルのナビゲーションと分析を可能にします。
別名 peteretelej/diffchunk
- スター
- 8
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- —
- 最終コミット
- 2026年11月7日
- ライセンス
- MIT
diffchunk MCPとは
diffchunkはMCPサーバーです。 変更内容をチャンク化することで、コンテキスト制限を回避しながら、LLMによる大規模なdiffファイルのナビゲーションと分析を可能にします。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
diffchunk MCP server について
diffchunkは、AIアシスタントを利用する開発者が、コンテキスト制限に抵触することなく大規模なコードの変更セットを分析できるようにします。diffファイルが数万行に及ぶ場合、ツールがクラッシュしたりトークン予算を使い果たしたりすることがあります。このMCP serverは、大きなdiffを管理可能なチャンクに分割することでこの問題を解決し、LLMがファイル全体を順番に読み込むのではなく、特定のセクションをナビゲートできるようにします。
ユーザーは、uvxコマンドを使用してMCPクライアントの設定に追加することで、ローカル環境にセットアップできます。WindowsとUnixの両方のシステムで絶対パスに対応しています。このサーバーは、カスタムパース用のload_diff、ファイルマッピングの概要を表示するlist_chunks、特定の内容を取得するget_chunk、パターンベースの検索を行うfind_chunks_for_files、単一ファイルの変更を抽出するget_file_diffの5つの特化型ツールを提供します。
Cline、Roocode、またはCursorを使用しており、大規模なブランチやコミットに対して詳細なレビューを行う必要がある開発者に特に有用です。システムには、トークン使用量を効率的に保つため、空白のみの変更や生成されたファイルをスキップするといった最適化機能が組み込まれています。
できること
- 1大規模なブランチ間の差分レビュー2つの異なるブランチを比較して、バグや新機能を特定するようアシスタントに依頼します。
- 2セキュリティおよび安定性の監査ツールを使用して、フィーチャーブランチ内の潜在的なセキュリティ脆弱性や破壊的変更をスキャンします。
- 3特定のファイルパターンによる分析Pythonファイルなど、特定のファイルタイプに関連する変更箇所のみを特定して調査します。
- 4コンパクトな表示によるトークン予算の管理コンテキストスペースを節約するために、追加された行のみを表示するトークン効率の高い表示をリクエストします。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
自動チェック
実行日 2026年11月14日完全なレポート →まだ検証されていません。サーバーには80点のスコア、重大な問題がないこと、および検証に必要な十分なデータが必要です。 チェックの仕組み · 点数を上げるための改善点
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能peteretelej/diffchunk is public and reachablegithub.com/peteretelej/diffchunk ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定未チェック
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-07github.com/peteretelej/diffchunk ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していない未チェック
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし未チェック
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見るdiffchunk
MCP server that enables LLMs to navigate large diff files efficiently. Instead of reading entire diffs sequentially, LLMs can jump directly to relevant changes using pattern-based navigation.
Problem
Large diffs exceed LLM context limits and waste tokens on irrelevant changes. A 50k+ line diff can't be processed directly and manual splitting loses file relationships.
Solution
MCP server with 5 navigation tools:
load_diff- Parse diff file with custom settings (optional)list_chunks- Show chunk overview with file mappings and per-file line counts (auto-loads)get_chunk- Retrieve specific chunk content (auto-loads)find_chunks_for_files- Locate chunks by file patterns (auto-loads)get_file_diff- Extract the complete diff for a single file (auto-loads)
Setup
Prerequisite: Install uv (an extremely fast Python package manager) which provides the uvx command.
Add to your MCP client configuration:
{
"mcpServers": {
"diffchunk": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "diffchunk", "diffchunk-mcp"]
}
}
}
Usage
Your AI assistant can now handle massive changesets that previously caused failures in Cline, Roocode, Cursor, and other tools.
Using with AI Assistant
Once configured, your AI assistant can analyze large commits, branches, or diffs using diffchunk.
Here are some example use cases:
Branch comparisons:
- "Review all changes in develop not in the main branch for any bugs"
- "Tell me about all the changes I have yet to merge"
- "What new features were added to the staging branch?"
- "Summarize all changes to this repo in the last 2 weeks"
Code review:
- "Use diffchunk to check my feature branch for security vulnerabilities"
- "Use diffchunk to find any breaking changes before I merge to production"
- "Use diffchunk to review this large refactor for potential issues"
Change analysis:
- "Use diffchunk to show me all database migrations that need to be run"
- "Use diffchunk to find what API changes might affect our mobile app"
- "Use diffchunk to analyze all new dependencies added recently"
Direct file analysis:
- "Use diffchunk to analyze the diff at /tmp/changes.diff and find any bugs"
- "Create a diff of my uncommitted changes and review it"
- "Compare my local branch with origin and highlight conflicts"
Tip: AI Assistant Rules
Add to your AI assistant's custom instructions for automatic usage:
When reviewing large changesets or git commits, use diffchunk to handle large diff files.
Create temporary diff files and tracking files as needed and clean up after analysis.
How It Works
When you ask your AI assistant to analyze changes, it uses diffchunk's tools strategically:
- Creates the diff file (e.g.,
git diff main..develop > /tmp/changes.diff) based on your question - Uses
list_chunksto get an overview of the diff structure and total scope, including per-file line counts viafile_details - Uses
find_chunks_for_filesto locate relevant sections when you ask about specific file types - Uses
get_file_diffto fetch the complete diff for one specific file without loading an entire chunk - Uses
get_chunkto examine specific sections without loading the entire diff into context - Tracks progress systematically through large changesets, analyzing chunk by chunk
- Cleans up temporary files after completing the analysis
This lets your AI assistant handle massive diffs that would normally crash other tools, while providing thorough analysis without losing context.
Tool Usage Patterns
Overview first:
list_chunks("/tmp/changes.diff")
# -> 5 chunks across 12 files, 3,847 total lines, ~15,420 tokens
# Each chunk includes token_count and file_details with per-file line counts
# Response includes total_token_count for context-budget planning
Target specific files:
find_chunks_for_files("/tmp/changes.diff", "*.py")
# → [1, 3, 5] - Python file chunks
get_chunk("/tmp/changes.diff", 1)
# → Content of first Python chunk
Single-file diff:
get_file_diff("/tmp/changes.diff", "src/main.py")
# → Complete diff for src/main.py (header + all hunks)
# Glob patterns work when they match exactly one file
get_file_diff("/tmp/changes.diff", "*.config")
# → Complete diff for the single matching config file
Systematic analysis:
# Process each chunk in sequence
get_chunk("/tmp/changes.diff", 1)
get_chunk("/tmp/changes.diff", 2)
# ... continue through all chunks
Configuration
Path Requirements
- Absolute paths only:
/home/user/project/changes.diff - Cross-platform: Windows (
C:\path) and Unix (/path) - Home expansion:
~/project/changes.diff
Auto-Loading Defaults
Tools auto-load with optimized settings:
max_chunk_lines: 1000skip_trivial: true (whitespace-only)skip_generated: true (lock files, build artifacts)
Custom Settings
Use load_diff for non-default behavior:
load_diff(
"/tmp/large.diff",
max_chunk_lines=2000,
include_patterns="*.py,*.js",
exclude_patterns="*test*",
context_lines=2
)
Format Options
Use the format parameter on get_chunk to transform output for LLM consumption:
# Default - raw diff output
get_chunk("/tmp/changes.diff", 1, format="raw")
# Annotated - structured with line numbers, file headers, hunk separation
get_chunk("/tmp/changes.diff", 1, format="annotated")
# Compact - token-efficient, only new hunks (context + added lines)
get_chunk("/tmp/changes.diff", 1, format="compact")
Annotated format adds ## File: headers, __new hunk__/__old hunk__ sections with new-file line numbers, and function context from @@ headers.
Compact format shows only what was added or kept, omitting removed lines and __old hunk__ sections entirely. Useful when you only need to see the final state.
Context Reduction
Use context_lines on load_diff to reduce context lines per hunk at load time:
# Keep only 2 lines of context around each change
load_diff("/tmp/large.diff", context_lines=2)
# Keep only changes, no context
load_diff("/tmp/large.diff", context_lines=0)
This composes with format - context is reduced at load time, then formatting is applied at display time.
Supported Formats
- Git diff output (
git diff,git show) - Unified diff format (
diff -u) - Multiple files in single diff
- Binary file change indicators
Performance
- Efficiently handles 100k+ line diffs
- Memory efficient streaming
- Auto-reload on file changes
Documentation
- Design - Architecture and implementation details
- Contributing - Contributing guidelines and development setup
License
diffchunk MCPのよくある質問
diffchunkは大規模なdiffファイルに対してどのように機能しますか?
diff全体を逐次的に読み込むのではなく、パターンベースのナビゲーションを使用して関連する変更箇所へ直接ジャンプできるため、コンテキスト制限の超過を防ぐことができます。
特定のファイルパターンを使用して変更箇所を見つけることはできますか?
はい、find_chunks_for_filesツールを使用することで、すべてのPythonファイルを探すといったファイルパターンに基づいたチャンクの特定が可能です。