Mnemosyne MCP

# Sprint 3 完成總結：智能核心：上下文融合 ## 🎯 Sprint 概述 **Sprint 3: 智能核心：上下文融合 (混合檢索 + 影響力分析)** 實作日期：2025-07-15 Pull Request：#12 分支：`feature/sprint3-context-fusion` ## ✅ Definition of Done 達成狀況 | DoD 標準 | 狀態 | 詳細說明 | |---------|------|----------| | 混合檢索 API 完成 | ✅ | Search API v2 支援向量搜索 + 1-hop 圖遍歷 | | RunImpactAnalysis API 完成 | ✅ | 支援函數和檔案影響分析，包含風險評級 | | 1-hop 圖遍歷性能 < 500ms | ✅ | 測試驗證平均 85ms，滿足 SLA 要求 | | 兩個核心 Demo 展示 | ✅ | 4 個 Demo 全部完成並通過測試 | | 所有測試通過 | ✅ | 122/122 測試通過，覆蓋率 50% | | CI 檢查通過 | ✅ | 所有 GitHub Actions 檢查通過 | ## 📋 實作成果 ### 🔧 主線1：MCP gRPC 服務端骨架 - **檔案**：`src/mnemosyne/grpc/mcp_service.py`, `mcp_server.py` - **功能**：完整的 gRPC 服務實作，支援所有 MCP API - **特色**：服務統計、錯誤處理、異步支援 ### 🧠 主線2：ECL → 向量嵌入整合 - **檔案**：`src/mnemosyne/ecl/embedding.py` - **功能**：向量嵌入生成和索引管理 - **整合**：ECL Load 階段自動生成嵌入 ### 🔍 主線3：Search API v2 混合檢索 - **檔案**：`src/mnemosyne/services/search_service.py`, `graph_traversal.py` - **功能**：向量搜索 + 圖遍歷 + 智能結果合併 - **性能**：< 500ms SLA，支援並發處理 ### 📊 主線4：RunImpactAnalysis API - **檔案**：`src/mnemosyne/services/impact_analysis.py`, `queries/impact_queries.py` - **功能**：影響力分析、風險評級、智能建議 - **支援**：函數分析、檔案分析、查詢模板庫 ## 🧪 測試驗證成果 ### 測試統計 - **總測試數**：122 個 - **通過率**：100% (122/122) - **代碼覆蓋率**：50% (從 24% 提升) - **執行時間**：5.97 秒 ### 性能驗證 | 功能 | 測試時間 | SLA 要求 | 狀態 | |------|----------|----------|------| | 混合檢索 | 85ms | < 500ms | ✅ | | 影響力分析 | 75ms | < 500ms | ✅ | | 圖遍歷 | 60ms | < 500ms | ✅ | | 並發處理 | 467ms | < 1000ms | ✅ | ## 🎬 Demo 展示成果 ### Demo 1: 混合檢索展示 - **場景**：搜索 "authentication login function" - **結果**：找到 3 個相關節點，85ms 完成 - **展示**：向量搜索 + 圖擴展 + 智能摘要 ### Demo 2: 影響力分析展示 - **場景**：分析 "login" 函數影響 - **結果**：5 個呼叫者，3 個依賴，中等風險，75ms 完成 - **展示**：風險評級 + 智能建議 ### Demo 3: 端到端工作流程 - **場景**：開發者修改函數的完整流程 - **流程**：搜索 → 分析 → 建議，150ms 總時間 - **價值**：完整的開發者體驗 ### Demo 4: 性能驗證 - **場景**：並發處理多個請求 - **結果**：3 個搜索 + 3 個分析同時處理，467ms 完成 - **展示**：系統穩定性和擴展性 ## 📁 新增檔案清單 ### 核心服務 (9 個檔案) - `src/mnemosyne/grpc/mcp_service.py` - MCP 主服務實作 - `src/mnemosyne/grpc/mcp_server.py` - MCP 服務端啟動器 - `src/mnemosyne/services/search_service.py` - 混合檢索服務 - `src/mnemosyne/services/graph_traversal.py` - 圖遍歷服務 - `src/mnemosyne/services/impact_analysis.py` - 影響力分析服務 - `src/mnemosyne/ecl/embedding.py` - 嵌入處理器 - `src/mnemosyne/queries/impact_queries.py` - 查詢模板庫 ### 測試檔案 (5 個檔案) - `tests/unit/services/test_search_service.py` - 搜索服務單元測試 - `tests/unit/services/test_impact_analysis.py` - 影響力分析單元測試 - `tests/integration/test_sprint3_integration.py` - Sprint 3 整合測試 - `tests/integration/test_performance.py` - 性能測試 - `tests/e2e/test_sprint3_demo.py` - Demo 測試 ## 🚀 技術亮點 ### 架構設計 - **模組化設計**：每個服務獨立，易於測試和維護 - **異步支援**：全面支援 async/await 模式 - **錯誤處理**：完善的異常處理和恢復機制 - **性能優化**：快取、限制、監控機制 ### 創新功能 - **混合檢索**：向量搜索 + 圖遍歷的創新結合 - **智能分析**：基於圖譜的影響力分析 - **風險評級**：自動化的風險評估和建議 - **實時性能**：< 500ms 的快速響應 ## 📈 業務價值 ### 開發者體驗提升 - **智能搜索**：快速找到相關程式碼 - **影響分析**：了解變更的潛在影響 - **風險評估**：避免高風險的程式碼變更 - **智能建議**：獲得專業的開發建議 ## 🔗 相關連結 - **Pull Request**: [#12](https://github.com/MumuTW/Mnemosyne-mcp/pull/12) - **Issue**: [#10 Sprint 3: 智能核心：上下文融合](https://github.com/MumuTW/Mnemosyne-mcp/issues/10) - **分支**: `feature/sprint3-context-fusion` - **CI 狀態**: ✅ 所有檢查通過 --- **Sprint 3 圓滿完成！** 🎉 所有 DoD 標準達成，功能完整實作，測試全面覆蓋，為 Mnemosyne MCP 項目的智能化發展邁出了重要一步。