MCP server diffchunk
Коммит 7 нояб. 2026 г.Позволяет LLM перемещаться по большим diff-файлам и анализировать их, разбивая изменения на части, чтобы избежать исчерпания контекстного окна.
Также известен как peteretelej/diffchunk
- Звёзды
- 8
- Инструменты
- —
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- —
- Последний коммит
- 7 нояб. 2026 г.
- Лицензия
- MIT
Что такое diffchunk MCP?
diffchunk — это MCP server. Позволяет LLM перемещаться по большим diff-файлам и анализировать их, разбивая изменения на части, чтобы избежать исчерпания контекстного окна.
Сводка сгенерирована из README проекта
О diffchunk MCP server
diffchunk позволяет разработчикам, использующим ИИ-ассистентов, анализировать огромные наборы изменений в коде, не упираясь в ограничения контекста. Когда diff-файл разрастается до десятков тысяч строк, это может привести к сбоям в работе инструментов или исчерпанию токенов. Этот MCP server решает проблему, разбивая большие diff-файлы на управляемые части, что позволяет LLM перемещаться по конкретным секциям, а не читать весь файл целиком.
Пользователи могут настроить его локально, добавив в конфигурацию MCP-клиента с помощью команды uvx. Сервер работает с абсолютными путями файлов как в Windows, так и в Unix-системах. Он предоставляет пять специализированных инструментов: load_diff для кастомного парсинга, list_chunks для обзора соответствий файлов, get_chunk для получения конкретного контента, find_chunks_for_files для поиска по паттернам и get_file_diff для извлечения изменений в одном файле.
Инструмент особенно полезен разработчикам, использующим Cline, Roocode или Cursor, которым необходимо проводить глубокий ревью больших веток или коммитов. Система включает встроенные оптимизации, такие как пропуск изменений только в пробелах и сгенерированных файлов, чтобы эффективно расходовать токены.
Что вы можете с ним делать
- 1Ревью различий в больших веткахПопросите своего ассистента найти баги или новые функции, сравнив две разные ветки.
- 2Проведение аудита безопасности и стабильностиИспользуйте инструмент для сканирования feature-ветки на наличие потенциальных уязвимостей или критических изменений (breaking changes).
- 3Целевой анализ по шаблонам файловНаходите и изучайте только те изменения, которые относятся к определенным типам файлов, например, к Python-файлам.
- 4Управление бюджетом токенов с помощью компактных представленийЗапрашивайте экономное с точки зрения токенов представление изменений, которое показывает только добавленные строки, чтобы сэкономить место в контексте.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Автоматические проверки
Запущено 14 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Еще не проверено. Для сервера требуется оценка 80, отсутствие серьезных проблем и достаточно данных для нашей проверки. Как работают проверки · Что исправить, чтобы получить больше баллов
- Связанный и доступный исходный репозиторийpeteretelej/diffchunk is public and reachablegithub.com/peteretelej/diffchunk ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникНе проверялось
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)Не проверялось
- Open source лицензия (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-11-07github.com/peteretelej/diffchunk ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетНе проверялось
- Нет критических предупреждений в пакете или его зависимостяхНе проверялось
- Нет скрытых инструкций для модели0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыНе проверялось
- Удалённая конечная точка отвечает на рукопожатие MCPНе проверялось
README
Открыть на GitHubdiffchunk
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
Вопросы о diffchunk MCP
Как diffchunk помогает при работе с большими diff-файлами?
Он позволяет LLM переходить напрямую к релевантным изменениям, используя навигацию на основе паттернов, вместо последовательного чтения всего diff-файла, что предотвращает превышение лимитов контекста.
Могу ли я использовать определенные шаблоны файлов для поиска изменений?
Да, вы можете использовать инструмент find_chunks_for_files, чтобы найти чанки по шаблонам файлов, например, найти все чанки, относящиеся к Python-файлам.