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DevIntel

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DevIntel — AIを活用したリポジトリインテリジェンス

Groq、MCP、Python、Gradioを使用してローカルソフトウェアリポジトリを分析する、AIを活用したソフトウェアエンジニアリングアシスタントです。

DevIntelを使用すると、開発者はローカルリポジトリについて質問でき、必要な情報を取得するために適切なMCPツールを自動的に選択します。

特徴

  • ローカルソフトウェアリポジトリの分析

  • プロジェクト構造の探索

  • テクノロジーと依存関係の特定

  • リポジトリのファイルとコードの検索

  • 特定のリポジトリファイルの読み取り

  • 利用可能なテストの検査

  • Gitステータスの確認

  • Git履歴の検査

  • Git変更の検査

  • 会話型AIインターフェースを使用した質問

  • 自動MCPツール選択

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アーキテクチャ

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

仕組み

  1. ユーザーがローカルリポジトリのパスを指定します。

  2. ユーザーがリポジトリについて質問します。

  3. Groqがリクエストを処理し、必要なMCPツールを決定します。

  4. MCPクライアントがツールリクエストをMCPサーバーに送信します。

  5. MCPサーバーがローカルリポジトリに対して操作を実行します。

  6. 結果がLLMに返されます。

  7. LLMが簡潔な回答を生成します。

  8. 回答がGradioインターフェースに表示されます。

🔧 MCPツール

DevIntelは現在9つのMCPツールを提供しています：

ツール

目的

analyze_repo

一般的なリポジトリ分析

project_info

プロジェクトの種類、テクノロジー、依存関係

project_structure

リポジトリのファイルとフォルダ構造

search_repository

ファイルまたはコードの検索

read_repository_file

特定のファイルの読み取り

repository_tests

利用可能なテストの検査

repository_git_status

Gitの作業ツリーのステータスを表示

repository_git_log

Git履歴の検査

repository_git_diff

Git変更の検査

🛠️ 技術スタック

  • Python

  • Groq API

  • GPT-OSS

  • Model Context Protocol (MCP)

  • Gradio

  • AsyncIO

  • python-dotenv

プロジェクト構造

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

server.py

MCPサーバーとリポジトリ分析ツールが含まれています。

agent.py

コマンドラインのDevIntelエージェントとMCPクライアントロジックが含まれています。

ui.py

Gradioウェブインターフェースを提供し、ユーザーをAIエージェントに接続します。

インストール

リポジトリをクローンします：

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

仮想環境を作成します：

python -m venv .venv

Windowsでアクティブ化します：

.venv\Scripts\activate

依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

環境変数

.envファイルを作成します：

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key

.envファイルをコミットしないでください。

.gitignoreに以下が含まれていることを確認してください：

.env
.venv/
__pycache__/

DevIntelの実行

コマンドライン

python agent.py

Gradio UI

python ui.py

その後、ターミナルに表示されるローカルのGradio URLを開いてください。

クエリの例

リポジトリのパスを入力した後、次のように質問できます：

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.

エージェントフローの例

例えば：

Show me the project structure.

DevIntelは次の操作を実行する場合があります：

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

重要な点は、LLMがリポジトリに直接アクセスしないことです。LLMは利用可能なMCPツールを通じて情報を要求し、MCPサーバーがリポジトリ操作を実行します。

目的

DevIntelは、LLMをMCPを通じて開発者ツールに接続し、インテリジェントなソフトウェアエンジニアリングアシスタントを作成する方法を示しています。

開発者は手動でリポジトリを操作する代わりに、自然言語を使用してコードベースと対話できます。

今後の改善点

  • リポジトリのインデックス作成とキャッシュ

  • コード品質分析

  • 依存関係の脆弱性検出

  • プルリクエスト分析

  • 自動テスト提案

  • コードドキュメント生成

  • リモートGitリポジトリのサポート

  • より高度なソフトウェアアーキテクチャ分析

This server cannot be installed

RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd
F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
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–Releases (12mo)
Commit activity

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