DevIntel — Inteligencia de repositorios impulsada por IA

Un asistente de ingeniería de software impulsado por IA que analiza repositorios de software locales usando Groq, MCP, Python y Gradio.

DevIntel permite a los desarrolladores hacer preguntas sobre un repositorio local y selecciona automáticamente la herramienta MCP adecuada para recuperar la información requerida.

Características

• Analizar repositorios de software locales

• Explorar la estructura del proyecto

• Identificar tecnologías y dependencias

• Buscar archivos y código en el repositorio

• Leer archivos específicos del repositorio

• Inspeccionar las pruebas disponibles

• Comprobar el estado de Git

• Inspeccionar el historial de Git

• Inspeccionar los cambios de Git

• Hacer preguntas mediante una interfaz de IA conversacional

• Selección automática de herramientas MCP

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Arquitectura

                    User
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │  Gradio   │
                │    UI     │
                └─────┬─────┘
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │   Groq    │
                │    LLM    │
                └─────┬─────┘
                      │
              Tool Selection
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │ MCP Client│
                └─────┬─────┘
                      │
                      ▼
                ┌───────────┐
                │ MCP Server│
                └─────┬─────┘
                      │
          ┌───────────┴───────────┐
          │                       │
          ▼                       ▼
    MCP Repository Tools    Local Repository

Cómo funciona

1. El usuario proporciona la ruta del repositorio local.

2. El usuario hace una pregunta sobre el repositorio.

3. Groq procesa la solicitud y determina qué herramienta MCP se necesita.

4. El cliente MCP envía la solicitud de herramienta al servidor MCP.

5. El servidor MCP realiza la operación en el repositorio local.

6. El resultado se devuelve al LLM.

7. El LLM genera una respuesta concisa.

8. La respuesta se muestra en la interfaz de Gradio.

🔧 Herramientas MCP

DevIntel proporciona actualmente 9 herramientas MCP:

🛠️ Pila tecnológica

• Python

• Groq API

• GPT-OSS

• Model Context Protocol (MCP)

• Gradio

• AsyncIO

• python-dotenv

Estructura del proyecto

devintel-mcp/
│
├── server.py
├── agent.py
├── ui.py
├── requirements.txt
├── .env.example
├── .gitignore
└── README.md

server.py

Contiene el servidor MCP y las herramientas de análisis de repositorios.

agent.py

Contiene el agente DevIntel de línea de comandos y la lógica del cliente MCP.

ui.py

Proporciona la interfaz web de Gradio y conecta al usuario con el agente de IA.

Instalación

Clona el repositorio:

git clone https://github.com/marames25/devintel-mcp.git
cd devintel-mcp

Crea un entorno virtual:

python -m venv .venv

Actívalo en Windows:

.venv\Scripts\activate

Instala las dependencias:

pip install -r requirements.txt

Variables de entorno

Crea un archivo .env:

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key

Nunca hagas commit de tu archivo .env.

Asegúrate de que .gitignore contenga:

.env
.venv/
__pycache__/

Ejecutar DevIntel

Línea de comandos

python agent.py

Interfaz de Gradio

python ui.py

Luego abre la URL local de Gradio que se muestra en la terminal.

Consultas de ejemplo

Después de ingresar la ruta de un repositorio, puedes preguntar:

What technologies does this project use?

Show me the project structure.

What tests are implemented?

Show me the current Git status.

Read README.md.

Where is the login functionality implemented?

Give me a technical overview of this project.

Flujo de ejemplo del agente

Para:

Show me the project structure.

DevIntel puede realizar:

User
  ↓
Groq
  ↓
project_structure
  ↓
MCP Server
  ↓
Local Repository
  ↓
Tool Result
  ↓
Groq
  ↓
Answer

La parte importante es que el LLM no accede directamente al repositorio. Solicita información a través de las herramientas MCP disponibles, mientras que el servidor MCP realiza las operaciones del repositorio.

Propósito

DevIntel demuestra cómo los LLM pueden conectarse a herramientas de desarrollo a través de MCP para crear un asistente de ingeniería de software inteligente.

En lugar de navegar manualmente por un repositorio, los desarrolladores pueden interactuar con su base de código usando lenguaje natural.

Mejoras futuras

• Indexación y caché de repositorios

• Análisis de calidad de código

• Detección de vulnerabilidades en dependencias

• Análisis de pull requests

• Sugerencias automáticas de pruebas

• Generación de documentación de código

• Soporte para repositorios Git remotos

• Análisis más avanzado de arquitectura de software