# Code2Prompt MCP Server

> Conecta al agente con una herramienta que convierte todo un repositorio de código en un prompt estructurado, filtrado y con conteo de tokens listo para un LLM.

Fuente: https://skillsagentes.com/mcp/code2prompt
Markdown: https://skillsagentes.com/mcp/code2prompt.md

Repositorio: https://github.com/mufeedvh/code2prompt
Web: https://code2prompt.dev
Autor: mufeedvh
Licencia: MIT
Estrellas: 7683
Última versión: v4.2.0
Último push: 18 sept 2026

## Qué es

Code2Prompt es una herramienta escrita en Rust que recorre un directorio de código, respeta las reglas de .gitignore, aplica plantillas Handlebars y arma un prompt único con el árbol de archivos, el contenido y metadatos de Git (diffs, logs, comparaciones de ramas). Además de su CLI y su TUI interactivos, el proyecto ofrece un servidor MCP para que aplicaciones agénticas lean el código local de forma eficiente sin saturar la ventana de contexto del modelo.

El servidor MCP forma parte de un ecosistema más amplio junto con la librería núcleo en Rust y el SDK en Python (code2prompt-rs), pensado para integrarse en agentes de IA, scripts de automatización o pipelines de RAG. El README describe esta pieza como un servicio local que expone la lógica de recolección y formateo de código a aplicaciones agénticas, aunque no detalla los nombres de las herramientas MCP concretas ni un comando de instalación específico para ese modo de ejecución.

Entre las capacidades documentadas del núcleo destacan el filtrado inteligente mediante patrones glob, el conteo de tokens para no exceder los límites de contexto del LLM, la lectura simplificada de formatos como CSV, notebooks o JSONL, y la generación de prompts personalizables mediante plantillas.

## Qué hace

- Convierte un árbol de directorios completo en un prompt formateado para LLMs respetando .gitignore
- Filtra archivos por patrones glob de inclusión y exclusión
- Cuenta tokens del prompt generado para controlar el límite de contexto del modelo
- Incluye metadatos de Git como diffs, logs y comparaciones de ramas en el prompt
- Permite personalizar la salida con plantillas Handlebars

## Cuándo usarlo

- Cuando un agente necesita leer y entender un repositorio local sin copiar manualmente archivos
- Cuando quieres preparar contexto de código para ChatGPT u otro LLM sin saturar la ventana de contexto
- Cuando construyes agentes en Python o pipelines de RAG que necesitan ingerir codebases completos

## Dónde encaja

- Categoría: [Herramientas para desarrolladores](https://skillsagentes.com/mcp/categorias/herramientas-desarrollo.md) — Skills que cambian cómo tu agente escribe, revisa y despliega código.
- [Todos los servidores MCP](https://skillsagentes.com/mcp.md)
- [Agent Skills](https://skillsagentes.com/skills.md)

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