DeepView MCP

DeepView MCP 是一个模型上下文协议服务器，它使 Cursor 和 Windsurf 等 IDE 能够使用 Gemini 的广泛上下文窗口分析大型代码库。

特征

从单个文本文件加载整个代码库（例如，使用 repomix 等工具创建）
使用 Gemini 的大型上下文窗口查询代码库
连接到支持 MCP 协议的 IDE，例如 Cursor 和 Windsurf
可通过命令行参数配置 Gemini 模型选择

先决条件

Python 3.13+
来自Google AI Studio 的Gemini API 密钥

安装

使用 pip

pip install deepview-mcp

用法

启动服务器

注意：您无需手动启动服务器。这些参数可以在 IDE 的 MCP 设置中配置（见下文）。

# Basic usage with default settings
deepview-mcp [path/to/codebase.txt]

# Specify a different Gemini model
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --model gemini-2.0-pro

# Change log level
deepview-mcp [path/to/codebase.txt] --log-level DEBUG

代码库文件参数是可选的。如果未提供，则需要在查询时指定。

命令行选项

--model MODEL ：指定要使用的 Gemini 模型（默认值：gemini-2.0-flash-lite）
--log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL} ：设置日志级别（默认值：INFO）

与 IDE (Cursor/Windsurf/...) 一起使用

打开 IDE 设置
导航至 MCP 配置
添加一个新的 MCP 服务器，配置如下：
{ "mcpServers": { "deepview": { "command": "/path/to/deepview-mcp", "args": ["/path/to/codebase.txt"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key" } } } }
重新加载 MCP 服务器配置

可用工具

服务器提供了一个工具：

deepview ：询问有关代码库的问题
- 必需参数： question - 有关代码库的问题
- 可选参数： codebase_file - 查询前要加载的代码库文件的路径

准备代码库

DeepView MCP 需要一个包含您整个代码库的文件。您可以使用repomix以 AI 友好的格式准备您的代码库。

使用 repomix

基本用法：在项目目录中运行 repomix 以创建默认输出文件：

# Make sure you're using Node.js 18.17.0 or higher
npx repomix

这将生成一个包含您的代码库的repomix-output.xml文件。

自定义配置：创建配置文件来自定义打包的文件和输出格式：

npx repomix --init

这将创建一个repomix.config.json文件，您可以编辑该文件以：

包含/排除特定文件或目录
更改输出格式（XML、JSON、TXT）
设置输出文件名
配置其他打包选项

repomix 配置示例

以下是repomix.config.json文件的示例：

{
  "include": [
    "**/*.py",
    "**/*.js",
    "**/*.ts",
    "**/*.jsx",
    "**/*.tsx"
  ],
  "exclude": [
    "node_modules/**",
    "venv/**",
    "**/__pycache__/**",
    "**/test/**"
  ],
  "output": {
    "format": "xml",
    "filename": "my-codebase.xml"
  }
}

有关 repomix 的更多信息，请访问repomix GitHub 存储库。

执照

麻省理工学院

作者

德米特里·杰格蒂亚列夫 ( ddegtyaev@gmail.com )

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