[{"_1":2,"_266":-5,"_267":-5},"loaderData",{"_3":4,"_20":21,"_22":23,"_216":217},"root",{"_5":6,"_7":8},"toasts",[],"visitor",{"_9":10,"_11":12},"viewportWidth",1280,"visitorSession",{"_13":14,"_16":-5,"_17":18,"_19":-5},"attributes",[15],"BOT","membership","uid","LBw3FugL25","userAccount","routes/_public/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/_layout",{"_24":25,"_64":-5,"_65":26,"_27":66,"_134":135,"_215":114},"availableLocales",[26,38,44,51,58],{"_27":28,"_31":35,"_36":37},"mcpServer",{"_29":30,"_31":32,"_33":34},"description","An MCP server that provides tools for getting second opinions or detailed code reviews from Gemini 2.5 Pro by embedding file contents in prompts, allowing it to handle large codebases with extensive context.","name","MCP Sage","readme","# `mcp-sage`\n\nAn MCP (Model Context Protocol) server that provides tools for sending prompts to another LLM (currently only Gemini 2.5 Pro) that embed all referenced filepaths (recursively for folders) in the prompt. Useful for getting second opinions or detailed code reviews from a model that can handle tons of context accurately.\n\n## Rationale\n\nI make heavy use of Claude Code. It's a great product that works well for my workflow. Newer models with large amounts of context seem really useful though for dealing with more complex codebases where more context is needed. This lets me continue to use Claude Code as a development tool while leveraging the large context of Gemini 2.5 Pro to augment Claude Code's limited context.\n\n## Inspiration\n\nThis project draws inspiration from two other open source projects:\n\n- [simonw/files-to-prompt](https://github.com/simonw/files-to-prompt) for the file compression\n- [asadm/vibemode](https://github.com/asadm/vibemode) for the idea and prompt to send the entire repo to Gemini for wholesale edit suggestions\n\n## Overview\n\nThis project implements an MCP server that exposes two tools:\n\n### `second-opinion`\n\n1. Takes a prompt and a list of file/dir paths as input\n2. Packs the files into a structured XML format\n3. Checks if the combined content is within Gemini's token limit (1M tokens)\n4. Sends the combined prompt + context to Gemini 2.5 Pro\n5. Returns the model's response\n\n### `expert-review`\n\n1. Takes an instruction for code changes and a list of file/dir paths as input\n2. Packs the files into a structured XML format\n3. Checks if the combined content is within Gemini's token limit (1M tokens)\n4. Creates a specialized prompt instructing the model to format responses using SEARCH/REPLACE blocks\n5. Sends the combined context + instruction to Gemini 2.5 Pro\n6. Returns edit suggestions formatted as SEARCH/REPLACE blocks for easy implementation\n\n## Prerequisites\n\n- Node.js (v18 or later)\n- A Google Gemini API key\n\n## Installation\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/your-username/mcp-sage.git\ncd mcp-sage\n\n# Install dependencies\nnpm install\n\n# Build the project\nnpm run build\n```\n\n## Environment Variables\n\nSet the following environment variable:\n\n- `GEMINI_API_KEY`: Your Google Gemini API key\n\n## Usage\n\nAfter building with `npm run build`, add the following to your MCP configuration:\n\n```sh\nGEMINI_API_KEY=XXX node /path/to/this/repo/dist/index.js\n```\n\n## Prompting\n\nTo get a second opinion on something just ask for a second opinion.\n\nTo get a code review, ask for a code review or expert review.\n\nBoth of these benefit from providing paths of files that you wnat to be included in context, but if omitted the host LLM will probably infer what to include.\n\n### Debugging and Monitoring\n\nThe server provides detailed monitoring information via the MCP logging capability. These logs include:\n\n- Token usage statistics (tokens used vs. token limit)\n- Number of files and documents included in the request\n- Request processing time metrics\n- Error information when token limits are exceeded\n\nLogs are sent via the MCP protocol's `notifications/message` method, ensuring they don't interfere with the JSON-RPC communication. MCP clients with logging support will display these logs appropriately.\n\nExample log entries:\n```\nToken usage: 1,234 / 1,000,000 tokens (0.12%)\nFiles included: 3, Document count: 3\nSending request to Gemini with 1,234 tokens...\nReceived response from Gemini in 982ms\n```\n\n### Using the Tools\n\n#### second-opinion Tool\n\nThe `second-opinion` tool accepts the following parameters:\n\n- `prompt` (string, required): The prompt to send to Gemini\n- `paths` (array of strings, required): List of file paths to include as context\n\nExample MCP tool call (using JSON-RPC 2.0):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"second-opinion\",\n \"arguments\": {\n \"prompt\": \"Explain how this code works\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n#### expert-review Tool\n\nThe `expert-review` tool accepts the following parameters:\n\n- `instruction` (string, required): The specific changes or improvements needed\n- `paths` (array of strings, required): List of file paths to include as context\n\nExample MCP tool call (using JSON-RPC 2.0):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"expert-review\",\n \"arguments\": {\n \"instruction\": \"Add error handling to the function\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\nThe response will contain SEARCH/REPLACE blocks that you can use to implement the suggested changes:\n\n```\n<<<<<<< SEARCH\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => res.json());\n}\n=======\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => {\n if (!res.ok) {\n throw new Error(`HTTP error! Status: ${res.status}`);\n }\n return res.json();\n })\n .catch(error => {\n console.error('Error fetching data:', error);\n throw error;\n });\n}\n>>>>>>> REPLACE\n```\n\n## Running the Tests\n\nTo test the tools:\n\n```bash\n# Test the second-opinion tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/run-test.js\n\n# Test the expert-review tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/test-expert.js\n```\n\n## Project Structure\n\n- `src/index.ts`: The main MCP server implementation with tool definitions\n- `src/pack.ts`: Tool for packing files into a structured XML format\n- `src/tokenCounter.ts`: Utilities for counting tokens in a prompt\n- `src/gemini.ts`: Gemini API client implementation\n- `test/run-test.js`: Test for the second-opinion tool\n- `test/test-expert.js`: Test for the expert-review tool\n\n## License\n\nISC\n","English","tag","en-US",{"_27":39,"_31":42,"_36":43},{"_29":40,"_31":32,"_33":41},"Un servidor MCP que proporciona herramientas para obtener segundas opiniones o revisiones de código detalladas de Gemini 2.5 Pro incorporando contenidos de archivos en las indicaciones, lo que le permite manejar grandes bases de código con un contexto extenso.","# `mcp-sage`\n\nUn servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) que proporciona herramientas para enviar solicitudes a otro LLM (actualmente solo Gemini 2.5 Pro) que integra todas las rutas de archivo referenciadas (de forma recursiva para carpetas) en la solicitud. Resulta útil para obtener segundas opiniones o revisiones de código detalladas de un modelo que puede gestionar gran cantidad de contexto con precisión.\n\n## Razón fundamental\n\nUso Claude Code con frecuencia. Es un producto excelente que se adapta bien a mi flujo de trabajo. Sin embargo, los modelos más recientes con gran cantidad de contexto parecen muy útiles para trabajar con bases de código más complejas donde se necesita más contexto. Esto me permite seguir usando Claude Code como herramienta de desarrollo y, al mismo tiempo, aprovechar el amplio contexto de Gemini 2.5 Pro para ampliar el contexto limitado de Claude Code.\n\n## Inspiración\n\nEste proyecto se inspira en otros dos proyectos de código abierto:\n\n* [simonw/files-to-prompt](https://github.com/simonw/files-to-prompt) para la compresión de archivos\n* [asadm/vibemode](https://github.com/asadm/vibemode) por la idea y la solicitud para enviar el repositorio completo a Gemini para obtener sugerencias de edición al por mayor\n\n## Descripción general\n\nEste proyecto implementa un servidor MCP que expone dos herramientas:\n\n### `second-opinion`\n\n1. Toma un mensaje y una lista de rutas de archivos/directorios como entrada\n2. Empaqueta los archivos en un formato XML estructurado\n3. Comprueba si el contenido combinado está dentro del límite de tokens de Gemini (1 millón de tokens)\n4. Envía el mensaje combinado + contexto a Gemini 2.5 Pro\n5. Devuelve la respuesta del modelo.\n\n### `expert-review`\n\n1. Toma una instrucción para cambios de código y una lista de rutas de archivos/directorios como entrada\n2. Empaqueta los archivos en un formato XML estructurado\n3. Comprueba si el contenido combinado está dentro del límite de tokens de Gemini (1 millón de tokens)\n4. Crea un mensaje especializado que indica al modelo cómo formatear las respuestas usando bloques BUSCAR/REEMPLAZAR\n5. Envía el contexto combinado + instrucción a Gemini 2.5 Pro\n6. Devuelve sugerencias de edición formateadas como bloques de BÚSQUEDA/REEMPLAZAR para una fácil implementación\n\n## Prerrequisitos\n\n* Node.js (v18 o posterior)\n* Una clave API de Google Gemini\n\n## Instalación\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/your-username/mcp-sage.git\ncd mcp-sage\n\n# Install dependencies\nnpm install\n\n# Build the project\nnpm run build\n```\n\n## Variables de entorno\n\nEstablezca la siguiente variable de entorno:\n\n* `GEMINI_API_KEY` : Su clave API de Google Gemini\n\n## Uso\n\nDespués de compilar con `npm run build` , agregue lo siguiente a su configuración de MCP:\n\n```sh\nGEMINI_API_KEY=XXX node /path/to/this/repo/dist/index.js\n```\n\n## Incitación\n\nPara obtener una segunda opinión sobre algo, simplemente solicite una segunda opinión.\n\nPara obtener una revisión de código, solicite una revisión de código o una revisión de un experto.\n\nAmbos se benefician al proporcionar rutas de archivos que desea que se incluyan en el contexto, pero si se omiten, el LLM del host probablemente inferirá qué incluir.\n\n### Depuración y monitorización\n\nEl servidor proporciona información de monitorización detallada mediante la función de registro de MCP. Estos registros incluyen:\n\n* Estadísticas de uso de tokens (tokens utilizados vs. límite de tokens)\n* Número de archivos y documentos incluidos en la solicitud\n* Métricas del tiempo de procesamiento de solicitudes\n* Información de error cuando se superan los límites de tokens\n\nLos registros se envían mediante el método `notifications/message` del protocolo MCP, lo que garantiza que no interfieran con la comunicación JSON-RPC. Los clientes MCP compatibles con el registro mostrarán estos registros correctamente.\n\nEjemplos de entradas de registro:\n\n```\nToken usage: 1,234 / 1,000,000 tokens (0.12%)\nFiles included: 3, Document count: 3\nSending request to Gemini with 1,234 tokens...\nReceived response from Gemini in 982ms\n```\n\n### Usando las herramientas\n\n#### herramienta de segunda opinión\n\nLa herramienta `second-opinion` acepta los siguientes parámetros:\n\n* `prompt` (cadena, obligatorio): El mensaje que se enviará a Gemini\n* `paths` (matriz de cadenas, obligatoria): lista de rutas de archivos para incluir como contexto\n\nEjemplo de llamada a la herramienta MCP (usando JSON-RPC 2.0):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"second-opinion\",\n \"arguments\": {\n \"prompt\": \"Explain how this code works\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n#### Herramienta de revisión por expertos\n\nLa herramienta `expert-review` acepta los siguientes parámetros:\n\n* `instruction` (cadena, obligatoria): Los cambios o mejoras específicos necesarios\n* `paths` (matriz de cadenas, obligatoria): lista de rutas de archivos para incluir como contexto\n\nEjemplo de llamada a la herramienta MCP (usando JSON-RPC 2.0):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"expert-review\",\n \"arguments\": {\n \"instruction\": \"Add error handling to the function\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\nLa respuesta contendrá bloques BUSCAR/REEMPLAZAR que puedes usar para implementar los cambios sugeridos:\n\n```\n<<<<<<< SEARCH\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => res.json());\n}\n=======\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => {\n if (!res.ok) {\n throw new Error(`HTTP error! Status: ${res.status}`);\n }\n return res.json();\n })\n .catch(error => {\n console.error('Error fetching data:', error);\n throw error;\n });\n}\n>>>>>>> REPLACE\n```\n\n## Ejecución de las pruebas\n\nPara probar las herramientas:\n\n```bash\n# Test the second-opinion tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/run-test.js\n\n# Test the expert-review tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/test-expert.js\n```\n\n## Estructura del proyecto\n\n* `src/index.ts` : La implementación principal del servidor MCP con definiciones de herramientas\n* `src/pack.ts` : Herramienta para empaquetar archivos en un formato XML estructurado\n* `src/tokenCounter.ts` : Utilidades para contar tokens en un mensaje\n* `src/gemini.ts` : Implementación del cliente API de Gemini\n* `test/run-test.js` : Prueba para la herramienta de segunda opinión\n* `test/test-expert.js` : Prueba para la herramienta de revisión de expertos\n\n## Licencia\n\nISC","Spanish","es-ES",{"_27":45,"_31":49,"_36":50},{"_29":46,"_31":47,"_33":48},"プロンプトにファイルの内容を埋め込むことで、Gemini 2.5 Pro からセカンドオピニオンや詳細なコードレビューを取得するためのツールを提供する MCP サーバー。これにより、広範なコンテキストを持つ大規模なコードベースを処理できるようになります。","MCPセージ","# `mcp-sage`\n\nMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバー。他のLLM（現在はGemini 2.5 Proのみ）にプロンプトを送信するためのツールを提供します。プロンプトには、参照されているすべてのファイルパス（フォルダーの場合は再帰的に）が埋め込まれます。大量のコンテキストを正確に処理できるモデルから、セカンドオピニオンや詳細なコードレビューを取得するのに役立ちます。\n\n## 根拠\n\nClaude Codeを頻繁に使用しています。私のワークフローに非常によく合う素晴らしい製品です。しかし、大量のコンテキストを備えた新しいモデルは、より多くのコンテキストが必要となる複雑なコードベースを扱う際に非常に便利だと感じています。これにより、Claude Codeを開発ツールとして使い続けながら、Gemini 2.5 Proの大規模なコンテキストを活用して、Claude Codeの限られたコンテキストを補うことができます。\n\n## インスピレーション\n\nこのプロジェクトは、他の 2 つのオープンソースプロジェクトからインスピレーションを得ています。\n\n* [simonw/files-to-prompt で](https://github.com/simonw/files-to-prompt)ファイル圧縮を要求\n* アイデアを提供してくれた[asadm/vibemode さん](https://github.com/asadm/vibemode)、そしてリポジトリ全体を Gemini に送信して編集の提案をまとめてもらえるよう促してくれた\n\n## 概要\n\nこのプロジェクトは、次の 2 つのツールを公開する MCP サーバーを実装します。\n\n### `second-opinion`\n\n1. プロンプトとファイル/ディレクトリパスのリストを入力として受け取ります\n2. ファイルを構造化されたXML形式にパックします\n3. 結合されたコンテンツが Gemini のトークン制限 (100 万トークン) 内であるかどうかを確認します。\n4. プロンプトとコンテキストの組み合わせをGemini 2.5 Proに送信します\n5. モデルの応答を返す\n\n### `expert-review`\n\n1. コード変更の指示とファイル/ディレクトリパスのリストを入力として受け取ります\n2. ファイルを構造化されたXML形式にパックします\n3. 結合されたコンテンツが Gemini のトークン制限 (100 万トークン) 内であるかどうかを確認します。\n4. SEARCH/REPLACEブロックを使用してモデルに応答をフォーマットするように指示する特別なプロンプトを作成します。\n5. 結合されたコンテキストと命令をGemini 2.5 Proに送信します\n6. 簡単に実装できるように、SEARCH/REPLACE ブロックとしてフォーマットされた編集候補を返します。\n\n## 前提条件\n\n* Node.js (v18以降)\n* Google Gemini APIキー\n\n## インストール\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/your-username/mcp-sage.git\ncd mcp-sage\n\n# Install dependencies\nnpm install\n\n# Build the project\nnpm run build\n```\n\n## 環境変数\n\n次の環境変数を設定します。\n\n* `GEMINI_API_KEY` : Google Gemini API キー\n\n## 使用法\n\n`npm run build`でビルドした後、MCP 構成に以下を追加します。\n\n```sh\nGEMINI_API_KEY=XXX node /path/to/this/repo/dist/index.js\n```\n\n## 促す\n\n何かについてセカンドオピニオンを得るには、セカンドオピニオンを求めてください。\n\nコードレビューを受けるには、コードレビューまたは専門家によるレビューを依頼してください。\n\nこれらは両方とも、コンテキストに含めるファイルのパスを提供することでメリットを得られますが、省略すると、ホスト LLM が何を含めるかを推測する可能性があります。\n\n### デバッグと監視\n\nサーバーはMCPログ機能を通じて詳細な監視情報を提供します。これらのログには以下が含まれます。\n\n* トークン使用統計（使用されたトークンとトークン制限）\n* リクエストに含まれるファイルと文書の数\n* リクエスト処理時間のメトリクス\n* トークン制限を超えた場合のエラー情報\n\nログはMCPプロトコルの`notifications/message`方式を介して送信されるため、JSON-RPC通信に干渉することはありません。ログ機能をサポートするMCPクライアントは、これらのログを適切に表示します。\n\nログエントリの例:\n\n```\nToken usage: 1,234 / 1,000,000 tokens (0.12%)\nFiles included: 3, Document count: 3\nSending request to Gemini with 1,234 tokens...\nReceived response from Gemini in 982ms\n```\n\n### ツールの使用\n\n#### セカンドオピニオンツール\n\n`second-opinion`ツールは次のパラメータを受け入れます。\n\n* `prompt` （文字列、必須）: Geminiに送信するプロンプト\n* `paths` （文字列の配列、必須）: コンテキストとして含めるファイルパスのリスト\n\nMCP ツール呼び出しの例 (JSON-RPC 2.0 を使用):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"second-opinion\",\n \"arguments\": {\n \"prompt\": \"Explain how this code works\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n#### 専門家レビューツール\n\n`expert-review`ツールは次のパラメータを受け入れます。\n\n* `instruction` （文字列、必須）: 必要な具体的な変更または改善\n* `paths` （文字列の配列、必須）: コンテキストとして含めるファイルパスのリスト\n\nMCP ツール呼び出しの例 (JSON-RPC 2.0 を使用):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"expert-review\",\n \"arguments\": {\n \"instruction\": \"Add error handling to the function\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n応答には、提案された変更を実装するために使用できる SEARCH/REPLACE ブロックが含まれます。\n\n```\n<<<<<<< SEARCH\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => res.json());\n}\n=======\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => {\n if (!res.ok) {\n throw new Error(`HTTP error! Status: ${res.status}`);\n }\n return res.json();\n })\n .catch(error => {\n console.error('Error fetching data:', error);\n throw error;\n });\n}\n>>>>>>> REPLACE\n```\n\n## テストの実行\n\nツールをテストするには:\n\n```bash\n# Test the second-opinion tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/run-test.js\n\n# Test the expert-review tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/test-expert.js\n```\n\n## プロジェクト構造\n\n* `src/index.ts` : ツール定義を含むメインのMCPサーバー実装\n* `src/pack.ts` : ファイルを構造化されたXML形式にパックするためのツール\n* `src/tokenCounter.ts` : プロンプト内のトークンをカウントするためのユーティリティ\n* `src/gemini.ts` : Gemini API クライアント実装\n* `test/run-test.js` : セカンドオピニオンツールのテスト\n* `test/test-expert.js` : エキスパートレビューツールのテスト\n\n## ライセンス\n\nISC","Japanese","ja-JP",{"_27":52,"_31":56,"_36":57},{"_29":53,"_31":54,"_33":55},"Gemini 2.5 Pro에서 파일 내용을 프롬프트에 내장하여 다른 사람의 의견이나 자세한 코드 검토를 얻을 수 있는 도구를 제공하는 MCP 서버로, 광범위한 컨텍스트를 가진 대규모 코드베이스를 처리할 수 있습니다.","MCP 세이지","# `mcp-sage`\n\n다른 LLM(현재 Gemini 2.5 Pro만 지원)으로 프롬프트를 전송하는 도구를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 이 서버에서는 참조된 모든 파일 경로(폴더에 대해 재귀적으로)를 프롬프트에 포함합니다. 방대한 컨텍스트를 정확하게 처리할 수 있는 모델에서 다른 의견이나 자세한 코드 검토를 받는 데 유용합니다.\n\n## 이론적 해석\n\n저는 Claude Code를 많이 사용합니다. 제 워크플로에 잘 맞는 훌륭한 제품입니다. 하지만 컨텍스트가 풍부한 최신 모델들은 더 많은 컨텍스트가 필요한 더 복잡한 코드베이스를 다룰 때 정말 유용해 보입니다. 덕분에 Claude Code를 개발 도구로 계속 사용하면서 Gemini 2.5 Pro의 풍부한 컨텍스트를 활용하여 Claude Code의 제한된 컨텍스트를 보완할 수 있습니다.\n\n## 영감\n\n이 프로젝트는 두 가지 다른 오픈 소스 프로젝트에서 영감을 얻었습니다.\n\n* 파일 압축을 위한 [simonw/files-to-prompt](https://github.com/simonw/files-to-prompt)\n* 아이디어와 전체 리포를 Gemini에 보내어 도매 편집 제안을 받도록 촉구하는 [asadm/vibemode](https://github.com/asadm/vibemode)\n\n## 개요\n\n이 프로젝트는 두 가지 도구를 노출하는 MCP 서버를 구현합니다.\n\n### `second-opinion`\n\n1. 프롬프트와 파일/디렉토리 경로 목록을 입력으로 받습니다.\n2. 파일을 구조화된 XML 형식으로 압축합니다.\n3. 결합된 콘텐츠가 Gemini의 토큰 한도(1M 토큰) 내에 있는지 확인합니다.\n4. 결합된 프롬프트 + 컨텍스트를 Gemini 2.5 Pro로 전송합니다.\n5. 모델의 응답을 반환합니다.\n\n### `expert-review`\n\n1. 코드 변경에 대한 지침과 파일/디렉토리 경로 목록을 입력으로 받습니다.\n2. 파일을 구조화된 XML 형식으로 압축합니다.\n3. 결합된 콘텐츠가 Gemini의 토큰 한도(1M 토큰) 내에 있는지 확인합니다.\n4. SEARCH/REPLACE 블록을 사용하여 모델에 응답 형식을 지정하도록 지시하는 특수 프롬프트를 생성합니다.\n5. 결합된 컨텍스트 + 지침을 Gemini 2.5 Pro로 전송합니다.\n6. 쉬운 구현을 위해 SEARCH/REPLACE 블록으로 포맷된 편집 제안을 반환합니다.\n\n## 필수 조건\n\n* Node.js(v18 이상)\n* Google Gemini API 키\n\n## 설치\n\n지엑스피1\n\n## 환경 변수\n\n다음 환경 변수를 설정하세요.\n\n* `GEMINI_API_KEY` : Google Gemini API 키\n\n## 용법\n\n`npm run build` 로 빌드한 후 MCP 구성에 다음을 추가합니다.\n\n```sh\nGEMINI_API_KEY=XXX node /path/to/this/repo/dist/index.js\n```\n\n## 격려\n\n무언가에 대해 다른 사람의 의견을 듣고 싶다면 그냥 다른 사람의 의견을 요청하면 됩니다.\n\n코드 검토를 받으려면 코드 검토나 전문가 검토를 요청하세요.\n\n두 가지 모두 컨텍스트에 포함하려는 파일 경로를 제공하는 이점이 있지만, 생략하면 호스트 LLM이 포함할 내용을 추론할 가능성이 높습니다.\n\n### 디버깅 및 모니터링\n\n서버는 MCP 로깅 기능을 통해 자세한 모니터링 정보를 제공합니다. 이러한 로그에는 다음이 포함됩니다.\n\n* 토큰 사용 통계(사용된 토큰 대비 토큰 제한)\n* 요청에 포함된 파일 및 문서 수\n* 요청 처리 시간 측정 항목\n* 토큰 제한을 초과했을 때의 오류 정보\n\n로그는 MCP 프로토콜의 `notifications/message` 방식을 통해 전송되므로 JSON-RPC 통신을 방해하지 않습니다. 로깅을 지원하는 MCP 클라이언트는 이러한 로그를 적절하게 표시합니다.\n\n로그 항목 예시:\n\n```\nToken usage: 1,234 / 1,000,000 tokens (0.12%)\nFiles included: 3, Document count: 3\nSending request to Gemini with 1,234 tokens...\nReceived response from Gemini in 982ms\n```\n\n### 도구 사용\n\n#### 두 번째 의견 도구\n\n`second-opinion` 도구는 다음과 같은 매개변수를 허용합니다.\n\n* `prompt` (문자열, 필수): Gemini에 보낼 프롬프트\n* `paths` (문자열 배열, 필수): 컨텍스트로 포함할 파일 경로 목록\n\nMCP 도구 호출 예(JSON-RPC 2.0 사용):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"second-opinion\",\n \"arguments\": {\n \"prompt\": \"Explain how this code works\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n#### 전문가 리뷰 도구\n\n`expert-review` 도구는 다음과 같은 매개변수를 허용합니다.\n\n* `instruction` (문자열, 필수): 필요한 특정 변경 사항 또는 개선 사항\n* `paths` (문자열 배열, 필수): 컨텍스트로 포함할 파일 경로 목록\n\nMCP 도구 호출 예(JSON-RPC 2.0 사용):\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"expert-review\",\n \"arguments\": {\n \"instruction\": \"Add error handling to the function\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n응답에는 제안된 변경 사항을 구현하는 데 사용할 수 있는 SEARCH/REPLACE 블록이 포함됩니다.\n\n```\n<<<<<<< SEARCH\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => res.json());\n}\n=======\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => {\n if (!res.ok) {\n throw new Error(`HTTP error! Status: ${res.status}`);\n }\n return res.json();\n })\n .catch(error => {\n console.error('Error fetching data:', error);\n throw error;\n });\n}\n>>>>>>> REPLACE\n```\n\n## 테스트 실행\n\n도구를 테스트하려면:\n\n```bash\n# Test the second-opinion tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/run-test.js\n\n# Test the expert-review tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/test-expert.js\n```\n\n## 프로젝트 구조\n\n* `src/index.ts` : 도구 정의를 포함한 주요 MCP 서버 구현\n* `src/pack.ts` : 구조화된 XML 형식으로 파일을 압축하기 위한 도구\n* `src/tokenCounter.ts` : 프롬프트에서 토큰을 계산하기 위한 유틸리티\n* `src/gemini.ts` : Gemini API 클라이언트 구현\n* `test/run-test.js` : second-opinion 도구 테스트\n* `test/test-expert.js` : 전문가 리뷰 도구 테스트\n\n## 특허\n\n아이에스씨","Korean","ko-KR",{"_27":59,"_31":62,"_36":63},{"_29":60,"_31":32,"_33":61},"MCP 服务器通过在提示中嵌入文件内容，提供从 Gemini 2.5 Pro 获取第二意见或详细代码审查的工具，使其能够处理具有广泛上下文的大型代码库。","# `mcp-sage`\n\nMCP（模型上下文协议）服务器提供将提示发送到另一个 LLM（目前仅限 Gemini 2.5 Pro）的工具，该提示会将所有引用的文件路径（文件夹则以递归方式）嵌入到提示中。这对于从能够准确处理大量上下文的模型中获取第二意见或详细的代码审查非常有用。\n\n## 基本原理\n\n我大量使用 Claude Code。它是一款非常棒的产品，非常适合我的工作流程。不过，拥有大量上下文的较新模型似乎在处理需要更多上下文的更复杂代码库时非常有用。这让我可以继续使用 Claude Code 作为开发工具，同时利用 Gemini 2.5 Pro 的庞大上下文来增强 Claude Code 有限的上下文。\n\n## 灵感\n\n该项目从另外两个开源项目中汲取灵感：\n\n* [simonw/files-to-prompt](https://github.com/simonw/files-to-prompt)用于文件压缩\n* [asadm/vibemode](https://github.com/asadm/vibemode)提出想法并提示将整个 repo 发送给 Gemini 以获取批量编辑建议\n\n## 概述\n\n该项目实现了一个 MCP 服务器，它公开了两个工具：\n\n### `second-opinion`\n\n1. 接受提示和文件/目录路径列表作为输入\n2. 将文件打包成结构化的 XML 格式\n3. 检查合并内容是否在 Gemini 的令牌限制（1M 个令牌）范围内\n4. 将组合提示 + 上下文发送到 Gemini 2.5 Pro\n5. 返回模型的响应\n\n### `expert-review`\n\n1. 接受代码更改指令和文件/目录路径列表作为输入\n2. 将文件打包成结构化的 XML 格式\n3. 检查合并内容是否在 Gemini 的令牌限制（1M 个令牌）范围内\n4. 创建一个专门的提示，指示模型使用 SEARCH/REPLACE 块来格式化响应\n5. 将上下文和指令组合发送至 Gemini 2.5 Pro\n6. 返回格式化为 SEARCH/REPLACE 块的编辑建议，以便于实施\n\n## 先决条件\n\n* Node.js（v18 或更高版本）\n* Google Gemini API 密钥\n\n## 安装\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https://github.com/your-username/mcp-sage.git\ncd mcp-sage\n\n# Install dependencies\nnpm install\n\n# Build the project\nnpm run build\n```\n\n## 环境变量\n\n设置以下环境变量：\n\n* `GEMINI_API_KEY` ：您的 Google Gemini API 密钥\n\n## 用法\n\n使用`npm run build`构建后，将以下内容添加到您的 MCP 配置中：\n\n```sh\nGEMINI_API_KEY=XXX node /path/to/this/repo/dist/index.js\n```\n\n## 提示\n\n要获得关于某事的第二意见，只需询问第二意见。\n\n要获得代码审查，请请求代码审查或专家审查。\n\n这两者都受益于提供您想要包含在上下文中的文件的路径，但如果省略，主机 LLM 可能会推断出要包含的内容。\n\n### 调试和监控\n\n服务器通过 MCP 日志记录功能提供详细的监控信息。这些日志包括：\n\n* 令牌使用情况统计（已用令牌与令牌限制）\n* 请求中包含的文件和文档的数量\n* 请求处理时间指标\n* 超出令牌限制时的错误信息\n\n日志通过 MCP 协议的`notifications/message`方法发送，确保它们不会干扰 JSON-RPC 通信。支持日志记录的 MCP 客户端将正确显示这些日志。\n\n日志条目示例：\n\n```\nToken usage: 1,234 / 1,000,000 tokens (0.12%)\nFiles included: 3, Document count: 3\nSending request to Gemini with 1,234 tokens...\nReceived response from Gemini in 982ms\n```\n\n### 使用工具\n\n#### 第二意见工具\n\n`second-opinion`工具接受以下参数：\n\n* `prompt` （字符串，必需）：发送给 Gemini 的提示\n* `paths` （字符串数组，必需）：作为上下文包含的文件路径列表\n\nMCP 工具调用示例（使用 JSON-RPC 2.0）：\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"second-opinion\",\n \"arguments\": {\n \"prompt\": \"Explain how this code works\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n#### 专家评审工具\n\n`expert-review`工具接受以下参数：\n\n* `instruction` （字符串，必需）：所需的具体更改或改进\n* `paths` （字符串数组，必需）：作为上下文包含的文件路径列表\n\nMCP 工具调用示例（使用 JSON-RPC 2.0）：\n\n```json\n{\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"expert-review\",\n \"arguments\": {\n \"instruction\": \"Add error handling to the function\",\n \"paths\": [\"path/to/file1.js\", \"path/to/file2.js\"]\n }\n }\n}\n```\n\n响应将包含可用于实施建议的更改的 SEARCH/REPLACE 块：\n\n```\n<<<<<<< SEARCH\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => res.json());\n}\n=======\nfunction getData() {\n return fetch('/api/data')\n .then(res => {\n if (!res.ok) {\n throw new Error(`HTTP error! Status: ${res.status}`);\n }\n return res.json();\n })\n .catch(error => {\n console.error('Error fetching data:', error);\n throw error;\n });\n}\n>>>>>>> REPLACE\n```\n\n## 运行测试\n\n测试工具：\n\n```bash\n# Test the second-opinion tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/run-test.js\n\n# Test the expert-review tool\nGEMINI_API_KEY=your_api_key_here node test/test-expert.js\n```\n\n## 项目结构\n\n* `src/index.ts` ：包含工具定义的主要 MCP 服务器实现\n* `src/pack.ts` ：将文件打包成结构化 XML 格式的工具\n* `src/tokenCounter.ts` ：用于计数提示中的令牌的实用程序\n* `src/gemini.ts` ：Gemini API 客户端实现\n* `test/run-test.js` ：测试第二意见工具\n* `test/test-expert.js` ：测试专家评审工具\n\n## 执照\n\n国际学习中心","Chinese","zh-CN","githubUser","locale",{"_67":68,"_69":70,"_13":81,"_83":30,"_84":30,"_85":86,"_89":90,"_110":-5,"_111":112,"_113":114,"_115":116,"_31":32,"_117":103,"_118":-5,"_119":-5,"_120":-5,"_121":-5,"_122":123,"_127":-5,"_128":99,"_129":-5,"_130":-5,"_17":131,"_132":133},"addedAt",["D",1745082129379],"argumentsJsonSchema",{"_71":72,"_78":79,"_76":80},"properties",{"_73":74},"GEMINI_API_KEY",{"_29":75,"_76":77},"Your Google Gemini API 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