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Greptile MCP-Server [ABGESCHLOSSEN]

Spickzettel für Quick Run-Befehle

✅ PROJEKTSTATUS: ALLE AUFGABEN ABGESCHLOSSEN (11.11.)

Eine Zusammenfassung der abgeschlossenen Arbeiten finden Sie in PROJECT_COMPLETION.md und Gebrauchsanweisungen in USER_GUIDE.md .

UmfeldEinrichten und InstallierenBefehl ausführen
Lokal (Python)python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e .python -m src.main
Dockerdocker build -t greptile-mcp .docker run --rm --env-file .env -p 8050:8050 greptile-mcp
Schmiedekunstnpm install -g smitherysmithery deploy (siehe smithery.yaml)

Füllen Sie .env mit .env.example aus und legen Sie vor dem Ausführen Ihren GREPTILE_API_KEY und GITHUB_TOKEN fest.

Vollständige Informationen zu den Voraussetzungen, zur erweiterten Agentennutzung, zur Integration und zur Fehlerbehebung: Die vollständige Dokumentation finden Sie in docs/README.md und Agentendetails in AGENT_USAGE.md .

Eine MCP-Serverimplementierung (Model Context Protocol), die in die Greptile-API integriert ist, um KI-Agenten Codesuch- und Abfragefunktionen bereitzustellen.

Merkmale

Der Server bietet vier wichtige Greptile-Tools, die es KI-Agenten ermöglichen, mit Codebasen zu interagieren:

  1. index_repository : Indizieren Sie ein Repository für die Codesuche und -abfrage.
    • Verarbeiten Sie ein Repository, um es durchsuchbar zu machen
    • Aktualisieren Sie vorhandene Indizes, wenn sich die Repositorys ändern
    • Konfigurieren der Benachrichtigungseinstellungen
  2. query_repository : Abfrage von Repositories, um Antworten mit Codereferenzen zu erhalten.
    • Stellen Sie Fragen zur Codebasis in natürlicher Sprache
    • Erhalten Sie detaillierte Antworten, die auf bestimmte Codepositionen verweisen
    • Unterstützung für den Gesprächsverlauf mit Sitzungs-IDs
  3. search_repository : Durchsucht Repositories nach relevanten Dateien, ohne eine vollständige Antwort zu generieren.
    • Suchen Sie nach Dateien, die sich auf bestimmte Konzepte oder Funktionen beziehen
    • Erhalten Sie kontextbezogene Übereinstimmungen nach Relevanz sortiert
    • Schneller als vollständige Abfragen, wenn nur Dateispeicherorte benötigt werden
  4. get_repository_info : Informationen zu einem indizierten Repository abrufen.
    • Überprüfen Sie den Indexierungsstatus und -fortschritt
    • Überprüfen, welche Repositories für Abfragen verfügbar sind
    • Metadaten zu indizierten Repositories abrufen

Smithery-Bereitstellung

Der Greptile MCP-Server unterstützt die Bereitstellung über Smithery. Eine Konfigurationsdatei smithery.yaml ist im Projektstamm enthalten.

Schmiedekonfiguration

Die Smithery-Konfiguration ist in smithery.yaml definiert und unterstützt die folgenden Optionen:

build: dockerfile: Dockerfile startCommand: type: stdio configSchema: type: object required: - greptileApiKey - githubToken properties: greptileApiKey: type: string description: "API key for accessing the Greptile API" githubToken: type: string description: "GitHub Personal Access Token for repository access" baseUrl: type: string description: "Base URL for Greptile API" default: "https://api.greptile.com/v2" host: type: string description: "Host to bind to when using SSE transport" default: "0.0.0.0" port: type: string description: "Port to listen on when using SSE transport" default: "8050"

Verwendung mit Schmiedearbeiten

So stellen Sie die Bereitstellung mit Smithery bereit:

  1. Installieren Sie Smithery: npm install -g smithery
  2. Stellen Sie den Server bereit: smithery deploy
  3. Konfigurieren Sie Ihren Smithery-Client mit den erforderlichen API-Schlüsseln

Zusätzliche Dokumentation

Ausführliche Anweisungen zur Verwendung von KI-Agenten finden Sie im Agent Usage Guide .

Voraussetzungen

  • Python 3.12+
  • Greptile API-Schlüssel (von https://app.greptile.com/settings/api )
  • GitHub oder GitLab Personal Access Token (PAT) mit repo Berechtigungen (oder gleichwertigen Leseberechtigungen) für die Repositories, die Sie indizieren möchten
  • Docker (für die Bereitstellung empfohlen)

Erforderliche Python-Pakete

  • fastmcp - MCP-Serverimplementierung
  • httpx – Asynchroner HTTP-Client
  • python-dotenv - Verwaltung von Umgebungsvariablen
  • uvicorn – ASGI-Server für SSE-Transport

Installation

Verwenden von pip (für Entwicklung oder lokale Tests)

  1. Klonen Sie dieses Repository:
    git clone https://github.com/sosacrazy126/greptile-mcp.git cd greptile-mcp
  2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (empfohlen):
    python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows use `.venv\Scripts\activate`
  3. Installieren Sie Abhängigkeiten:
    pip install -e .
  4. Erstellen Sie eine .env Datei basierend auf .env.example :
    cp .env.example .env
  5. Konfigurieren Sie Ihre Umgebungsvariablen in der .env Datei:
    GREPTILE_API_KEY=your_api_key_here GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

Verwenden von Docker (für die Bereitstellung empfohlen)

  1. Klonen Sie das Repository:
    git clone https://github.com/sosacrazy126/greptile-mcp.git cd greptile-mcp
  2. Erstellen Sie eine .env Datei basierend auf .env.example und konfigurieren Sie Ihre Umgebungsvariablen.
  3. Erstellen Sie das Docker-Image:
    docker build -t greptile-mcp .

Ausführen des Servers

Verwenden von pip

SSE-Transport (Standard)

Stellen Sie sicher, dass in Ihrer .env Datei TRANSPORT=sse und PORT=8050 (oder Ihr gewählter Port) festgelegt sind.

python -m src.main

Der Server lauscht auf http://<HOST>:<PORT>/sse .

Stdio Transport

Setzen Sie TRANSPORT=stdio in Ihrer .env Datei. Mit stdio startet der MCP-Client normalerweise den MCP-Serverprozess.

# Usually invoked by an MCP client, not directly TRANSPORT=stdio python -m src.main

Verwenden von Docker

SSE-Transport (Standard)
# Mounts the .env file for configuration and maps the port docker run --rm --env-file .env -p 8050:8050 greptile-mcp

Der Server lauscht auf http://localhost:8050/sse (oder der Host-IP, wenn es sich nicht um localhost handelt).

Stdio Transport

Konfigurieren Sie Ihren MCP-Client so, dass der Docker-Container mit TRANSPORT=stdio ausgeführt wird.

# Example of running with stdio transport docker run --rm -i --env-file .env -e TRANSPORT=stdio greptile-mcp

Integration mit MCP-Clients

SSE-Konfigurationsbeispiel

Fügen Sie dies zur Konfiguration Ihres MCP-Clients hinzu (z. B. mcp_config.json ):

{ "mcpServers": { "greptile": { "transport": "sse", "url": "http://localhost:8050/sse" } } }

Python mit Stdio-Konfigurationsbeispiel

Stellen Sie sicher, dass TRANSPORT=stdio in der Umgebung festgelegt ist, in der der Befehl ausgeführt wird:

{ "mcpServers": { "greptile": { "transport": "stdio", "command": "/path/to/your/greptile-mcp/.venv/bin/python", "args": ["-m", "src.main"], "env": { "TRANSPORT": "stdio", "GREPTILE_API_KEY": "YOUR-GREPTILE-API-KEY", "GITHUB_TOKEN": "YOUR-GITHUB-TOKEN", "GREPTILE_BASE_URL": "https://api.greptile.com/v2" } } } }

Docker mit Stdio-Konfigurationsbeispiel

{ "mcpServers": { "greptile": { "transport": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "-e", "TRANSPORT=stdio", "-e", "GREPTILE_API_KEY", "-e", "GITHUB_TOKEN", "-e", "GREPTILE_BASE_URL", "greptile-mcp" ], "env": { "GREPTILE_API_KEY": "YOUR-GREPTILE-API-KEY", "GITHUB_TOKEN": "YOUR-GITHUB-TOKEN", "GREPTILE_BASE_URL": "https://api.greptile.com/v2" } } } }

Detaillierte Gebrauchsanleitung

Workflow für die Codebasisanalyse

  1. Index-Repositorys, die Sie mit index_repository analysieren möchten
  2. Überprüfen Sie den Indexierungsstatus mit get_repository_info , um sicherzustellen, dass die Verarbeitung abgeschlossen ist
  3. Abfragen der Repositories in natürlicher Sprache mit query_repository
  4. Suchen Sie mithilfe von search_repositorynach bestimmten Dateien, die sich auf Funktionen oder Konzepte beziehen

Sitzungsverwaltung für Konversationskontext

Bei der Interaktion mit dem Greptile MCP-Server über einen beliebigen Client (einschließlich Smithery) ist eine ordnungsgemäße Sitzungsverwaltung für die Aufrechterhaltung des Konversationskontexts von entscheidender Bedeutung:

  1. Generieren Sie zu Beginn einer Konversation eine eindeutige Sitzungs-ID
  2. Verwenden Sie dieselbe Sitzungs-ID für alle zugehörigen Folgeanfragen erneut.
  3. Erstellen Sie eine neue Sitzungs-ID, wenn Sie eine neue Konversation starten

Beispiel für die Sitzungs-ID-Verwaltung:

# Generate a unique session ID import uuid session_id = str(uuid.uuid4()) # Initial query initial_response = query_repository( query="How is authentication implemented?", repositories=[{"remote": "github", "repository": "owner/repo", "branch": "main"}], session_id=session_id # Include the session ID ) # Follow-up query using the SAME session ID followup_response = query_repository( query="Can you provide more details about the JWT verification?", repositories=[{"remote": "github", "repository": "owner/repo", "branch": "main"}], session_id=session_id # Reuse the same session ID )

Wichtig für die Smithery-Integration : Agenten, die sich über Smithery verbinden, müssen ihre eigenen Sitzungs-IDs generieren und verwalten. Der Greptile MCP-Server generiert keine Sitzungs-IDs automatisch. Die Sitzungs-ID sollte Teil des Konversationsstatus des Agenten sein.

Bewährte Methoden

  • Indizierungsleistung : Kleinere Repositories indizieren schneller. Bei großen Monorepositorys empfiehlt sich die Indizierung bestimmter Branches oder Tags.
  • Abfrageoptimierung : Seien Sie in Ihren Abfragen spezifisch. Fügen Sie relevante Fachbegriffe ein, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
  • Repository-Auswahl : Wenn Sie mehrere Repositories abfragen, listen Sie sie in der Reihenfolge ihrer Relevanz auf, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
  • Sitzungsverwaltung : Verwenden Sie Sitzungs-IDs für Folgefragen, um den Kontext über Abfragen hinweg beizubehalten.

API-Referenz

1. Index-Repository

Indiziert ein Repository, um es bei zukünftigen Abfragen durchsuchbar zu machen.

Parameter:

  • remote (Zeichenfolge): Der Repository-Host, entweder „github“ oder „gitlab“
  • repository (Zeichenfolge): Das Repository im Besitzer-/Repo-Format (z. B. „greptileai/greptile“)
  • branch (Zeichenfolge): Der zu indizierende Zweig (z. B. „main“)
  • reload (boolesch, optional): Ob die erneute Verarbeitung eines zuvor indizierten Repositorys erzwungen werden soll
  • notify (Boolesch, optional): Ob eine E-Mail-Benachrichtigung gesendet werden soll, wenn die Indizierung abgeschlossen ist

Beispiel:

// Tool Call: index_repository { "remote": "github", "repository": "greptileai/greptile", "branch": "main", "reload": false, "notify": false }

Antwort:

{ "message": "Indexing Job Submitted for: greptileai/greptile", "statusEndpoint": "https://api.greptile.com/v2/repositories/github:main:greptileai%2Fgreptile" }

2. Abfrage-Repository

Fragt Repositories in natürlicher Sprache ab, um Antworten mit Codereferenzen zu erhalten.

Parameter:

  • query (Zeichenfolge): Die Abfrage in natürlicher Sprache zur Codebasis
  • repositories (Array): Liste der abzufragenden Repositories, jeweils im Format:
    { "remote": "github", "repository": "owner/repo", "branch": "main" }
  • session_id (Zeichenfolge, optional): Sitzungs-ID zum Fortsetzen einer Konversation
  • stream (Boolesch, optional): Ob die Antwort gestreamt werden soll
  • genius (Boolesch, optional): Ob erweiterte Abfragefunktionen verwendet werden sollen

Beispiel:

// Tool Call: query_repository { "query": "How is authentication handled in this codebase?", "repositories": [ { "remote": "github", "repository": "greptileai/greptile", "branch": "main" } ], "session_id": null, "stream": false, "genius": true }

Antwort:

{ "message": "Authentication in this codebase is handled using JWT tokens...", "sources": [ { "repository": "greptileai/greptile", "remote": "github", "branch": "main", "filepath": "/src/auth/jwt.js", "linestart": 14, "lineend": 35, "summary": "JWT token validation middleware" } ] }

3. Repository durchsuchen

Durchsucht Repositories nach relevanten Dateien, ohne eine vollständige Antwort zu generieren.

Parameter:

  • query (Zeichenfolge): Die Suchanfrage zur Codebasis
  • repositories (Array): Liste der zu durchsuchenden Repositories
  • session_id (Zeichenfolge, optional): Sitzungs-ID zum Fortsetzen einer Konversation
  • genius (Boolesch, optional): Ob erweiterte Suchfunktionen verwendet werden sollen

Beispiel:

// Tool Call: search_repository { "query": "Find files related to authentication middleware", "repositories": [ { "remote": "github", "repository": "greptileai/greptile", "branch": "main" } ], "session_id": null, "genius": true }

Antwort:

{ "sources": [ { "repository": "greptileai/greptile", "remote": "github", "branch": "main", "filepath": "/src/auth/middleware.js", "linestart": 1, "lineend": 45, "summary": "Authentication middleware implementation" }, { "repository": "greptileai/greptile", "remote": "github", "branch": "main", "filepath": "/src/auth/jwt.js", "linestart": 1, "lineend": 78, "summary": "JWT token handling functions" } ] }

4. Repository-Informationen abrufen

Ruft Informationen zu einem bestimmten Repository ab, das indiziert wurde.

Parameter:

  • remote (Zeichenfolge): Der Repository-Host, entweder „github“ oder „gitlab“
  • repository (Zeichenfolge): Das Repository im Owner/Repo-Format
  • branch (Zeichenfolge): Der Zweig, der indiziert wurde

Beispiel:

// Tool Call: get_repository_info { "remote": "github", "repository": "greptileai/greptile", "branch": "main" }

Antwort:

{ "repository": "greptileai/greptile", "remote": "github", "branch": "main", "private": false, "status": "COMPLETED", "filesProcessed": 234, "numFiles": 234, "sha": "a1b2c3d4e5f6..." }

Integrationsbeispiele

1. Integration mit Claude.ai über die Anthropic API

from anthropic import Anthropic import json import requests # Set up Anthropic client anthropic = Anthropic(api_key="your_anthropic_key") # Function to call Greptile MCP def query_code(question, repositories): response = requests.post( "http://localhost:8050/tools/greptile/query_repository", json={ "query": question, "repositories": repositories, "genius": True } ) return json.loads(response.text) # Ask Claude with enhanced code context def ask_claude_with_code_context(question, repositories): # Get code context from Greptile code_context = query_code(question, repositories) # Format the context for Claude formatted_context = f"Code Analysis Result:\n{code_context['message']}\n\nRelevant Files:\n" for source in code_context.get('sources', []): formatted_context += f"- {source['filepath']} (lines {source['linestart']}-{source['lineend']})\n" # Send to Claude with context message = anthropic.messages.create( model="claude-3-opus-20240229", max_tokens=1000, messages=[ {"role": "user", "content": f"Based on this code context:\n\n{formatted_context}\n\nQuestion: {question}"} ] ) return message.content # Example usage answer = ask_claude_with_code_context( "How does the authentication system work?", [{"remote": "github", "repository": "greptileai/greptile", "branch": "main"}] ) print(answer)

2. Integration mit einem LLM-basierten Chatbot

from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse import httpx import json app = FastAPI() # Greptile MCP endpoint GREPTILE_MCP_URL = "http://localhost:8050/tools/greptile" @app.post("/chat") async def chat_endpoint(request: Request): data = await request.json() user_message = data.get("message", "") # Check if this is a code-related question if "code" in user_message or "repository" in user_message or "function" in user_message: # Query the repository through Greptile MCP async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.post( f"{GREPTILE_MCP_URL}/query_repository", json={ "query": user_message, "repositories": [ {"remote": "github", "repository": "your-org/your-repo", "branch": "main"} ], "genius": True } ) greptile_result = response.json() # Process the result and return to the user answer = greptile_result.get("message", "") sources = greptile_result.get("sources", []) return JSONResponse({ "message": answer, "code_references": sources }) # For non-code questions, use your regular LLM return JSONResponse({ "message": "This appears to be a general question. I'll handle it normally." }) # Run with: uvicorn app:app --reload

3. Tool zur Abfrage von Befehlszeilencode

#!/usr/bin/env python3 import argparse import json import requests import sys def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Query code repositories using natural language") parser.add_argument("query", help="The natural language query about the code") parser.add_argument("--repo", "-r", required=True, help="Repository in format github:owner/repo:branch") parser.add_argument("--genius", "-g", action="store_true", help="Use enhanced query capabilities") args = parser.parse_args() # Parse the repository string try: remote, repo_path = args.repo.split(":", 1) if ":" in repo_path: repo, branch = repo_path.split(":", 1) else: repo = repo_path branch = "main" except ValueError: print("Error: Repository must be in format 'github:owner/repo:branch' or 'github:owner/repo'") sys.exit(1) # Prepare the request payload = { "query": args.query, "repositories": [ { "remote": remote, "repository": repo, "branch": branch } ], "genius": args.genius } # Make the request try: response = requests.post( "http://localhost:8050/tools/greptile/query_repository", json=payload ) response.raise_for_status() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Error: {e}") sys.exit(1) # Process the response result = response.json() # Display the answer print("\n=== ANSWER ===\n") print(result.get("message", "No answer found")) # Display the sources sources = result.get("sources", []) if sources: print("\n=== CODE REFERENCES ===\n") for i, source in enumerate(sources, 1): print(f"{i}. {source['filepath']} (lines {source.get('linestart', '?')}-{source.get('lineend', '?')})") print(f" Repository: {source['repository']} ({source['branch']})") if 'summary' in source: print(f" Summary: {source['summary']}") print() if __name__ == "__main__": main()

Fehlerbehebung

Häufige Probleme

1. Authentifizierungsfehler

Symptom : Sie erhalten die Fehlermeldung 401 Unauthorized oder Repository not found with configured credentials .

Lösungen :

  • Überprüfen Sie, ob Ihr Greptile-API-Schlüssel gültig und in der .env Datei korrekt festgelegt ist.
  • Überprüfen Sie, ob Ihr GitHub/GitLab-Token abgelaufen ist (normalerweise verfallen sie nach einer festgelegten Zeit).
  • Stellen Sie sicher, dass Ihr GitHub/GitLab-Token den repo Bereich für den Zugriff auf Repositories hat
  • Testen Sie Ihr GitHub-Token direkt mit der GitHub-API, um sicherzustellen, dass es funktioniert

Testen des GitHub-Tokens :

curl -H "Authorization: token YOUR_GITHUB_TOKEN" https://api.github.com/user
2. Repository nicht gefunden

Symptom : Die API gibt einen 404-Fehler oder die Meldung „Repository nicht gefunden“ zurück.

Lösungen :

  • Überprüfen Sie, ob das Repository vorhanden ist und mit Ihrem GitHub/GitLab-Token darauf zugegriffen werden kann.
  • Überprüfen Sie das Repository-Format (es sollte owner/repo lauten).
  • Stellen Sie bei privaten Repositories sicher, dass Ihr Token über die entsprechenden Zugriffsberechtigungen verfügt
  • Überprüfen Sie, ob der Zweigstellenname korrekt ist
3. Verbindungsprobleme

Symptom : Es kann keine Verbindung zum MCP-Server hergestellt werden.

Lösungen :

  • Überprüfen Sie, ob der Server läuft ( ps aux | grep src.main )
  • Stellen Sie sicher, dass der Port nicht von einer anderen Anwendung verwendet wird
  • Überprüfen Sie die Netzwerkeinstellungen und Firewall-Konfigurationen
  • Versuchen Sie einen anderen Port, indem Sie den PORT Wert in Ihrer .env Datei ändern
4. Docker-Probleme

Symptom : Der Docker-Container kann nicht gestartet werden oder funktioniert nicht richtig.

Lösungen :

  • Überprüfen Sie die Docker-Protokolle: docker logs <container_id>
  • Überprüfen Sie, ob die .env Datei korrekt gemountet ist.
  • Stellen Sie sicher, dass die Portzuordnung in Ihrem docker run -Befehl korrekt ist.
  • Überprüfen Sie, ob die Docker-Netzwerkkonfiguration die erforderlichen Verbindungen zulässt

Protokolle und Debugging

Um eine ausführlichere Protokollierung zu aktivieren, legen Sie die folgenden Umgebungsvariablen fest:

# Add to your .env file DEBUG=true LOG_LEVEL=debug

Um Probleme mit bestimmten MCP-Interaktionen zu beheben, untersuchen Sie die MCP-Serverprotokolle:

# Run with enhanced logging LOG_LEVEL=debug python -m src.main

Erweiterte Konfiguration

Umgebungsvariablen

VariableBeschreibungStandard
TRANSPORTTransportmethode ( sse oder stdio )sse
HOSTHost, an den für den SSE-Transport gebunden werden soll0.0.0.0
PORTHafen für SSE-Transport8050
GREPTILE_API_KEYIhr Greptile-API-Schlüssel(erforderlich)
GITHUB_TOKENPersönlicher GitHub/GitLab-Zugriffstoken(erforderlich)
GREPTILE_BASE_URLBasis-URL der Greptile-APIhttps://api.greptile.com/v2
DEBUGDebug-Modus aktivierenfalse
LOG_LEVELProtokollierungsebeneinfo

Benutzerdefinierte API-Endpunkte

Wenn Sie einen benutzerdefinierten Greptile-API-Endpunkt verwenden müssen (z. B. für Unternehmensinstallationen), ändern Sie die Umgebungsvariable GREPTILE_BASE_URL :

GREPTILE_BASE_URL=https://greptile.your-company.com/api/v2

Leistungsoptimierung

Berücksichtigen Sie bei Produktionsbereitstellungen die folgenden Leistungsoptimierungen:

  1. Worker-Konfiguration : Wenn Sie SSE-Transport mit Uvicorn verwenden, konfigurieren Sie die entsprechende Worker-Anzahl:
    # For CPU-bound applications: workers = 1-2 × CPU cores uvicorn src.main:app --workers 4
  2. Timeout-Einstellungen : Passen Sie Timeouts für große Repositories an:
    # Add to .env GREPTILE_TIMEOUT=120.0 # Default is 60.0 seconds
  3. Speicheroptimierung : Berücksichtigen Sie bei großen Bereitstellungen die Ressourcenbeschränkungen des Containers:
    docker run --rm --env-file .env -p 8050:8050 --memory="1g" --cpus="1.0" greptile-mcp

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Senden Sie gerne einen Pull Request.

  1. Forken Sie das Repository
  2. Erstellen Sie Ihren Feature-Zweig ( git checkout -b feature/amazing-feature )
  3. Übernehmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
  4. Pushen zum Zweig ( git push origin feature/amazing-feature )
  5. Öffnen einer Pull-Anfrage

Entwicklungs-Setup

Installieren Sie für die Entwicklung zusätzliche Abhängigkeiten:

pip install -e ".[dev]"

Führen Sie Tests durch:

pytest

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.

Erstellt von ( https://github.com/sosacrazy126 )

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Greptile-MCP

  1. Merkmale
    1. Smithery-Bereitstellung
      1. Schmiedekonfiguration
      2. Verwendung mit Schmiedearbeiten
      3. Zusätzliche Dokumentation
    2. Voraussetzungen
      1. Erforderliche Python-Pakete
    3. Installation
      1. Verwenden von pip (für Entwicklung oder lokale Tests)
      2. Verwenden von Docker (für die Bereitstellung empfohlen)
    4. Ausführen des Servers
      1. Verwenden von pip
      2. Verwenden von Docker
    5. Integration mit MCP-Clients
      1. SSE-Konfigurationsbeispiel
      2. Python mit Stdio-Konfigurationsbeispiel
      3. Docker mit Stdio-Konfigurationsbeispiel
    6. Detaillierte Gebrauchsanleitung
      1. Workflow für die Codebasisanalyse
      2. Sitzungsverwaltung für Konversationskontext
      3. Bewährte Methoden
    7. API-Referenz
      1. Index-Repository
      2. Abfrage-Repository
      3. Repository durchsuchen
      4. Repository-Informationen abrufen
    8. Integrationsbeispiele
      1. Integration mit Claude.ai über die Anthropic API
      2. Integration mit einem LLM-basierten Chatbot
      3. Tool zur Abfrage von Befehlszeilencode
    9. Fehlerbehebung
      1. Häufige Probleme
      2. Protokolle und Debugging
    10. Erweiterte Konfiguration
      1. Umgebungsvariablen
      2. Benutzerdefinierte API-Endpunkte
      3. Leistungsoptimierung
    11. Beitragen
      1. Entwicklungs-Setup
    12. Lizenz

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