測試使用 SharpLensMcp:Roslyn 語意分析實戰與 CodeGraph 三層架構整合

安裝 SharpLensMcp

dotnet tool install -g SharpLensMcp

D:\OlgCase\RS\XXXX>dotnet tool install -g SharpLensMcp
工具 'sharplensmcp' 已安裝。

安裝完成后啓動 sharplens

sharplens

D:\OlgCase\RS\XXXX>sharplens
[10:33:08] [Information] SharpLens MCP server starting...

啓動 claude CLI 並嘗試使用 SharpLen

發現找不到對應的 SharpLens 工具

❯ Use SharpLens to load the current C# solution.
I don't have a SharpLens tool available in this session. It isn't among the connected MCP servers or built-in tools.
What is connected for this repo:
codegraph (mcp__codegraph__codegraph_explore) — a pre-built code-intelligence graph over the whole workspace, including all the C# under unity/. It returns verbatim symbol source + call paths + blast radius in one call. For "understand/locate/analyze C#" this covers what SharpLens/Roslyn-style loading would give you.
UnityMCP (still connecting) — drives the Unity Editor.
A couple of options:
If you have a SharpLens MCP server you want to use, it needs to be added to your Claude Code MCP config (e.g. claude mcp add sharplens ... or in .mcp.json / settings). Once it reconnects I can drive it. Tell me how it's installed and I'll help wire it up.
If the goal is just "load and analyze the current C# solution," I can do that now via codegraph — the index is already built for this repo (there's a .codegraph/ dir).
Which do you want — set up the actual SharpLens server, or should I use codegraph to load/analyze the C# solution? And if the latter, what are you trying to find?
出現這個，應該還是要按照 mcp config

這邊發現必須手動加入設定到 mcp.json，如下：

{
  "mcpServers": {
    "UnityMCP": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8088/mcp"
    },
    "sharplens": {
      "type": "stdio",
      "command": "sharplens",
      "args": [],
      "env": {
        "DOTNET_SOLUTION_PATH": "d:\OlgCase\RS\HSLR_3\unity\unity.sln"
      }
    }
  }
}

執行時發現錯誤 [Failed to parse] Project config (shared via .mcp.json)，必須將單反斜線 \改成雙反斜線 \：

 "DOTNET_SOLUTION_PATH": "d:\\OlgCase\\RS\\HSLR_3\\unity\\unity.sln"

將 SharpLens 改到 unity 項目啓動，再執行 reconnect 終於連上 SharpLens

連接上 SharpLen 後我們來測試看看，首先讓 claude code 使用 SharpLens 分析看看

Use SharpLens only.

Check whether the configured C# solution is loaded successfully.
Run the SharpLens project/solution health check and report:
- solution path
- projects loaded
- number of documents
- diagnostics/errors
- whether Roslyn semantic analysis is available

Do not modify any files.

分析得到結果：

接著我們來測試搜索 Fontmanager 看看

Use SharpLens only.

Search the loaded solution for the C# type Fontmanager .
Show:
1. its namespace
2. source file path
3. base type / interfaces
4. all methods and properties

Do not use CodeGraph.
Do not modify files.

可以看到分析的結果，這邊内容非常多就不全部列出：

最後進行一個 compile 測試

Use SharpLens only.

Run compiler diagnostics for the loaded solution.

Summarize:
- compile errors
- warnings
- unresolved references
- projects that failed to load

Do not modify any files.

結果如下：

接著我們來測試下常規的需求，修改 NormalAtk 這個函式

Find the method `DoNrlAtk`.

I am considering changing its method signature.

Do not modify any code.

Use SharpLens semantic analysis to determine:

1. All references
2. All direct callers
3. Implementations / overrides / interface relationships
4. One-level incoming call graph
5. One-level outgoing call graph
6. Change impact / blast radius
7. Which files would require modification if I added one parameter

Clearly state which SharpLens tools were used.

分析結果：

分析完成。目標方法：StageManager.DoNrlAtk(int centerChunkId, int doSkillId = 0) → Assets/Scripts/Module/StageManager_Fight.cs:1219，回傳 Cysharp.Threading.Tasks.UniTask<bool>（async）。未修改任何檔案。

使用的 SharpLens 工具

┌─────────────────────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┐
│                      工具                       │                 用途                 │
├─────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ search_symbols                                  │ 定位方法                             │
├─────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ get_method_signature                            │ 取得目前簽章與參數                   │
├─────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ find_references                                 │ (1) 全部引用                         │
├─────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ find_callers                                    │ (2) 直接呼叫者                       │
├─────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ find_implementations                            │ (3) 實作/覆寫/介面關係               │
├─────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ get_call_graph (direction=both, depth=1)        │ (4) 一層 incoming、(5) 一層 outgoing │
├─────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ analyze_change_impact (changeType=addParameter) │ (6) blast radius、(7) 需修改的檔案   │
└─────────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────┘

跟之前使用 codegraph 區別如下，兩者面相的目的是不一樣的：

核心差異

||CodeGraph|SharpLens MCP|
|---|---|---|
|核心技術|Tree-sitter + Code Graph + Embedding|Microsoft Roslyn|
|語言|約 37 種|C# / .NET 專用|
|主要目的|理解大型 codebase 結構|精確理解 C# 語意|
|是否建立索引|是|主要載入 .sln/.slnx|
|Symbol 搜尋|✅|✅|
|Find References|✅|✅|
|Call Graph|✅ 強|✅ 強|
|Semantic Search|✅ Embedding|❌ 不是重點|
|跨語言|✅|❌|
|Compiler Diagnostics|❌ 不是真正編譯器|✅ Roslyn|
|Type Resolution|Tree-sitter / graph 層級|✅ 編譯器級|
|Control/Data Flow|較有限|✅ Roslyn CFG/DataFlow|
|Refactor|不是核心|✅ 很強|
|Change Impact|Graph 推導|Roslyn semantic analysis|
|Dead Code|Graph 分析|Roslyn semantic/CFG|
|AI Token 節省|很強|強|
|Unity/C# 精準度|不錯|更適合|

CodeGraph 會解析程式碼，把 function、class、import、call chain 等建立成圖，並可用 embedding 做 semantic search；目前 README 表示支援約 37 種語言。

SharpLens 則直接建立在 Microsoft Roslyn 上，目前提供 91 個 MCP tools，包括 compiler diagnostics、data/control flow、change impact、refactoring、API breaking-change analysis 等。

兩者最大的差距其實是「編譯器」

這是 SharpLens 真正的優勢。

例如：

void Move(int x) {}

void Move(float x) {}

void Move(Vector3 x) {}

單純：

搜尋 Move

很容易拿到一堆結果。

Roslyn 知道：

Move(10);

實際綁定：

Move(int)

而：

Move(transform.position);

實際是：

Move(Vector3)

這就是 semantic model。

Partial class、extension method、generic、override、interface implementation、implicit conversion 等地方，SharpLens 的優勢會越來越大。官方也特別強調 Roslyn semantic analysis 對 overloaded methods、partial classes、inheritance hierarchy 比文字搜尋精準。

但 CodeGraph 有一個 SharpLens 很難取代的優勢：跨語言

假設專案是：

Unity Client
   C#

Backend
   Node.js / TypeScript

AI Service
   Python

Tool
   Rust

CodeGraph可以：

              CodeGraph

 Unity C# ───────────────┐
                         │
 Node TypeScript ────────┼──→ Project Graph
                         │
 Python AI ──────────────┤
                         │
 Rust Tool ──────────────┘

因為它支援數十種語言。GitHub

SharpLens：

Unity C# ───→ Roslyn ───→ ❤️
TypeScript ─────────────→ ❌
Python ─────────────────→ ❌
Rust ───────────────────→ ❌

所以如果目標是整個產品 repo 的架構理解，CodeGraph 更合理。

它們不是完全替代關係：

以現在的 Unity 專案，反而會考慮兩個一起用

                    Codex
                      │
          ┌───────────┴───────────┐
          ↓                       ↓
      CodeGraph               SharpLens
          │                       │
    「專案地圖」               「C# 顯微鏡」
          │                       │
   架構 / 搜尋 / 關係         Roslyn Semantic
   Semantic Search            Compiler
   Call Graph                 Refactor
   跨語言                     Data Flow
   快速定位                   Diagnostics

第一階段用 CodeGraph

「跟 Undo 系統相關的 class、method、call chain 有哪些？」

快速縮小到：

UndoManager
BattleManager
CharacterController
SaveState
RestoreState

然後進第二階段。

第二階段用 SharpLens

「分析 RestoreState() 的 callers、outgoing calls、data flow，以及改變 CharacterState 結構會影響哪些 symbol。」

這時 Roslyn 精確分析。

最後才：

Codex
 ↓
修改 .cs
 ↓
SharpLens validate_code
 ↓
Roslyn diagnostics
 ↓
確認沒有 compiler error

這種組合其實比只裝其中一個更合理。

回到 unity 項目，因爲之前已經使用 codegraph，所以我們可以稍加修改下，升級成三層架構

wiki + codegraph + SharpLens 三層偵察

工單 / Requirement
        │
        ▼
┌─────────────────────────┐
│ ① Wiki：知識面           │
│ /stopic                  │
│                         │
│ 這是什麼功能？           │
│ 屬於什麼模組？           │
│ 過去為什麼這樣設計？     │
└───────────┬─────────────┘
            │ 候選 symbol
            ▼
┌─────────────────────────┐
│ ② CodeGraph：結構面      │
│                         │
│ 系統從哪裡進？           │
│ 呼叫鏈大概怎麼走？       │
│ 涉及哪些檔案/系統？      │
│ blast radius 多大？      │
└───────────┬─────────────┘
            │ 精確 symbol
            ▼
┌─────────────────────────┐
│ ③ SharpLens：語意面      │
│ Roslyn                  │
│                         │
│ 這個 reference 真的是誰？│
│ 哪個 overload？          │
│ 哪些 override/interface？│
│ 改 signature 會炸哪裡？  │
│ compiler 是否接受？      │
└───────────┬─────────────┘
            ▼
       修改 / 驗證

另外由於 codegraph 索引有個備注如下：
CodeGraph 是索引、可能落後最新 commit，所以最後必須回 Read / Grep 真實 .cs 核對。

有 SharpLens 後，可以把這條重新定義如下：

Wiki        = 策展知識，不是權威
CodeGraph   = 結構索引，不一定反映最新 working tree
SharpLens   = 當前 solution 的 Roslyn 語意模型
Source Code = 最終事實

變成：

Wiki
 ↓
CodeGraph
 ↓
SharpLens
 ↓
Source Code

測試使用 SharpLensMcp:Roslyn 語意分析實戰與 CodeGraph 三層架構整合

核心差異

兩者最大的差距其實是「編譯器」

但 CodeGraph 有一個 SharpLens 很難取代的優勢：跨語言

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