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Offers comprehensive Git repository management through MCP tools including scanning, health checking, batch synchronization with safe policies, querying repository status, and integration with Git operations for local codebases. Provides MCP tools for querying GitHub metadata including stars information, tracking stars history with caching and TTL refresh, and managing repository synchronization with remote GitHub repositories through safe sync policies. Integrates with Obsidian-compatible vault note system through MCP tools for searching, reading, writing, and managing backlinks of notes in PARA structure, allowing AI agents to access and manipulate knowledge base content.

🗄️ devbase

开发者工作空间的世界模型编译器

一套引擎，统一代码上下文、知识记忆与智能体推理。

Version Tests Clippy License Rust Glama

📋 简介

devbase 将代码库、笔记与工作流编译为 AI 可推理的结构化情境 — 不是存储数据，是构建环境的心智模型。

你是谁	devbase 为你做什么
人类开发者	`devbase tui` — 终端仪表盘，一眼看清 N 个仓库的 Git 状态，按 `s` 批量安全同步
AI 智能体	71 个 MCP 工具：通过 `devkit_skill_run` 发现、执行、编排 Skill — 不再重复造轮子
项目维护者	`devbase skill discover .` — 一键将项目封装为 Skill，让 AI 用户能够发现和调用

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🌟 核心亮点

亮点	说明
📊 TUI 仪表盘	ratatui 终端界面：跨仓库搜索、安全同步、Skill/Workflow 发现
🔌 71 个 MCP 工具	stdio 本地进程通信：仓库管理、代码分析、知识图谱、智能体记忆
🏠 本地优先	零数据离开本机 — SQLite + Tantivy + tree-sitter，无需云端
🔍 混合检索	BM25 全文（仓库 + Vault）+ FTS5 技能搜索 + 纯 SQL 向量搜索（`cosine_similarity` UDF），零 ML 运行时依赖

完整 71 个 Tool 矩阵 → docs/reference/mcp-tools.md

🔧 技术栈

组件	技术
终端 UI	ratatui
全文检索	Tantivy (BM25)
语义检索	SQLite BLOB + `cosine_similarity` UDF
代码解析	tree-sitter (Rust/Python/TS/Go)
关系存储	SQLite (WAL 模式, OpLog 审计)
协议	Model Context Protocol (stdio)

📁 项目结构

devbase/
├── src/
│   ├── main.rs          # CLI 入口：命令解析与分发（RF-4 ≤ 1000 行）
│   ├── lib.rs           # 导出 30+ 模块
│   ├── commands/        # CLI 子命令实现
│   ├── tui/             # 终端仪表盘（ratatui）
│   ├── mcp/             # MCP Server（71 个工具，stdio 通信）
│   ├── registry/        # SQLite Registry：schema、迁移、实体、关系
│   ├── search/          # Tantivy BM25 + 向量混合检索
│   ├── vault/           # PARA 笔记系统：双向链接、BFS 图遍历
│   ├── skill_runtime/   # Skill 生命周期：发现 → 安装 → 执行 → 评分 → 发布
│   ├── workflow/        # YAML 编排引擎：5 种 step 类型
│   ├── knowledge_engine/# 代码符号提取与语义索引
│   └── sync/            # 仓库同步编排与策略
├── crates/              # 12 个独立 workspace crate
│   ├── devbase-core-types
│   ├── devbase-registry
│   ├── devbase-embedding
│   ├── devbase-vault-wikilink
│   └── ...
├── docs/                # 完整文档导航：docs/README.md
├── scripts/             # 安装脚本与 CI 辅助
├── skills/              # 示例 Skill
└── README.md

核心设计

三层架构：

交互层 — TUI 仪表盘 + MCP Server + Workflow 引擎（人类与 AI 的接口）
编译层 — 感知（tree-sitter/Tantivy/Git）→ 知识（图谱/向量/关系）→ 策略（同步/工作流/健康守卫）
可靠层 — SQLite WAL 并发安全 + 索引健康检测 + OpLog 全操作审计

可靠性红线：所有 Registry 写入必须留下不可变审计痕迹（OpLog）；Schema 迁移前自动生成快照。详见 docs/architecture/overview.md。

🚀 快速开始

# Windows 一行安装
irm https://raw.githubusercontent.com/juice094/devbase/main/scripts/install.ps1 | iex

# 或下载预编译二进制（~8.7 MB）
# https://github.com/juice094/devbase/releases/tag/v0.20.1

# Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/juice094/devbase/main/scripts/install.sh | bash

# 基础工作流
devbase scan . --register   # 1. 扫描并注册工作区
devbase tui                # 2. 打开仪表盘
devbase mcp                # 3. 启动 MCP 服务端（供 AI 调用）

AI 助手配置 — 添加到 claude_desktop_config.json 或 ~/.kimi/mcp.json：

{ "mcpServers": { "devbase": { "command": "devbase", "args": ["mcp"] } } }

🤝 参与贡献

详见 CONTRIBUTING.md — 添加 MCP 工具、Skill Schema、构建模式说明。快速验证：

cargo build --release
cargo test --all-targets
cargo clippy --all-targets -D warnings

📄 许可证

双许可证：AGPL-3.0+ 开源 / 商业授权闭源使用。联系：juice094@protonmail.com。

⭐ Star · 🐛 Issues · 🤝 Contribute

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核心设计

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🤝 参与贡献

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