$ loading_
分析 Python 函数与模块调用图，帮助快速理解代码依赖与影响范围
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"pyscope-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请分析项目中函数 process_order 的调用图，列出谁调用了它、它又调用了哪些函数，并按层级展示。
返回 process_order 的调用者、被调用函数及分层结构，帮助快速理解上下游依赖。
我准备修改模块 payments/refund.py，请基于调用图找出与它相邻的函数和模块，并总结可能受影响的代码范围。
给出相邻调用节点与潜在影响面，便于修改前做风险评估。
请用调用图方式概览这个 Python 项目的核心模块，指出关键入口函数、主要依赖链路和高频连接节点。
输出代码结构概览与关键调用路径，帮助更快上手项目架构。
通过 MCP 连接 Jupyter 环境，帮助执行代码、分析数据并交互式探索结果。
帮助智能体按代码图谱发现可用符号、接口与关系，准确调用代码能力
帮助开发者用一次调用快速追踪代码关系与执行线索，减少代码探索时间。
帮助用户构建、分析并可视化关系图谱，执行 PageRank 与环检测等图算法。
帮助用户进行带反检测的浏览器自动化、网页交互与网络监控。
通过终端命令、Python执行与文件操作，帮助用户完成本地开发与自动化任务。